Диагностическая система, разработанная компанией «Наносемантика» (резидент «Сколково»), совместно с американским IT-стартапом Remedy Logic способна выявлять на МРТ-снимках центральный, латеральный и фораминальный стенозы поясничного отдела позвоночника, артрозы и грыжи. Искусственный интеллект не только с высокой точностью определяет патологию, но и предлагает варианты лечения.
Фото: Александр Миридонов, Коммерсантъ / купить фото
Фото: Александр Миридонов, Коммерсантъ / купить фото
Все началось с того, что специалисты Remedy Logic заметили: в США каждый год делается много дорогих операций на позвоночнике, которых можно было бы избежать, если бы анализ МРТ-снимков был более точным. Они решили привлечь к диагностике искусственный интеллект и обратились к коллегам из «Наносемантики», чтобы те создали ПО для обработки медицинских изображений. Российская компания разработала необходимые алгоритмы.
Каждый МРТ-снимок проходит через две нейросети: классификатор и сегментатор. Классификатор — это алгоритм, который относит каждый объект к тому или иному заранее заданному классу, основываясь на признаках объекта. Сегментатор — алгоритм для выделения объектов и их границ на снимке. Для сегментации физиологических объектов на снимках используется общедоступная нейросеть архитектуры U-Net, адаптированная под цели проекта. Для качественного анализа снимков применяется классификатор на основе архитектуры MobileNetV2. Она обладает высокой точностью и большой скоростью работы (можно запускать даже на мобильных устройствах).
Снимки МРТ для обучения искусственного интеллекта «Наносемантике» предоставили Федеральный центр травматологии, ортопедии и эндопротезирования Минздрава России (ФЦТОЭ) в Чебоксарах и сеть клиник «МРТ Эксперт». Там же программисты получили экспертные консультации травматологов и рентгенологов, а также статистические данные о состоянии пациентов после лечения.
Система запущена на сайте Remedy Logic. Для начала пациент отвечает на вопросы анкеты — ее подготовили американские партнеры. Анкетирование — важная часть постановки диагноза. «Если бы мы просто обрабатывали снимки, диагноз был бы менее точным,— объясняет Владислав Тумко, ведущий разработчик Data Science компании “Наносемантика”, руководитель проекта создания диагностической системы.— Допустим, наша система видит на снимке большую грыжу, но пациент сильных болей не ощущает, двигается нормально. Без анкетирования система не учла бы ощущения пациента и предложила операцию, хотя на самом деле можно обойтись физиотерапией или медикаментозным лечением».
Заполнив анкету, пользователь загружает в систему МРТ-снимки. Система их анализирует и выдает подробный диагноз вместе с рекомендациями по лечению, основанными на статистике похожих случаев. «На выборке из двух-трех пациентов трудно увидеть общую статистическую картину,— говорит Владислав Тумко.— Если же мы берем 500 тыс. пациентов с похожей патологией, то можем выявить определенные закономерности. Допустим, из этих 500 тыс. человек кто-то принимал препараты, кто-то прошел физиотерапию, кто-то лег на операционный стол. Проанализировав все эти случаи, мы выясняем, что, к примеру, физиотерапия дала больше всего положительных результатов, а, предположим, при операциях успешных случаев было не больше 20%, причем у 30% случились осложнения, остальные 50% не получили ожидаемого положительного результата. Всю эту информацию мы вводим в нашу систему. Получив данные пациента, система все просчитывает и предлагает ему, например, пройти физиотерапию, показывая при этом и другие варианты. Она ничего не навязывает, предоставляя пациенту право самому выбирать».
Система обеспечивает высокую точность диагностики. «Когда снимками занимается врач-радиолог, он должен просмотреть все области поясницы и все это в разных проекциях,— объясняет Владислав Тумко.— У него сотни снимков одного только пациента. И если там много патологий, он может упустить что-то в процессе работы. Система же не фокусируется на какой-то одной области, а полностью просматривает весь снимок, причем все участки одинаково внимательно, и, в отличие от врача, не может ничего пропустить. Она проводит анализ и все расчеты в несколько раз быстрее и точнее, чем человек».
И вот что еще интересно, отмечает руководитель проекта: в ходе исследования, которое проводила компания, сравнивая работу врачей с работой искусственного интеллекта, каждый врач по-своему интерпретировал то, что видел на снимках. Один считал, что патология есть, другой — что все в пределах нормы. В оценке тяжести состояния они тоже расходились: один был уверен, что состояние средней тяжести, другой настаивал, что ситуация критическая и требует оперативного вмешательства. Система, обученная на большом числе мнений, куда более объективна. «Она исключает ошибки не только из-за усталости, но и из-за разницы в опыте»,— подчеркивает Тумко.
Сейчас специалисты «Наносемантики» работают над расширением функционала. В ближайшее время они научатся определять все патологии поясницы, потом перейдут к шейному и грудному отделам позвоночника, а затем и к конечностям. В планах компании — русифицировать диагностическую систему и в течение полугода установить ее в сети клиник «МРТ Эксперт» для помощи радиологам.