Аспирант СурГУ получил 1 млн рублей на развитие искусственного интеллекта в медицине

Аспирант кафедры детских болезней Медицинского института Сургутского госуниверситета, врач-анестезиолог-реаниматолог Сургутского окружного клинического центра охраны материнства и детства, участник аспирантской школы «Tabula Rasa» Юрий Шерстюк выиграл грант Фонда содействия инновациям на реализацию студенческого стартапа — «Приложение для анализа рентгенологических снимков новорожденных с помощью нейронной сети».

Совместно с практикующими врачами и опытными программистами, аналитиками рабочая группа ведет разработку специального приложения для анализа рентгенологических снимков новорожденных с помощью нейронной сети.

«Выживаемость у новорожденных с экстремально низкой массой тела всего 16 %. Важно вовремя поставить правильный диагноз для лечения таких детей. Специальное приложение на основе сверхточных нейронных сетей существенно облегчит работу врачей. Проект — участник акселератора проектно-образовательного интенсива «Архипелаг 2022 #НастоящееБудущее», — отмечает грантообладатель, подчеркивая, что благодаря современному развитию новых технологий уже никого не удивить умным домом, умными помощниками, беспилотными автомобилями. И все эти технологические прорывы так или иначе связаны с нейронными сетями.

«Медицина тоже не стоит на месте, появляются новые лекарства, новые методы лечения. Например, еще в середине прошлого века трансплантация органов несла, скорее, научный интерес, чем практический. Сейчас такие операции поставлены на поток, они подарили новую жизнь миллионам людей. Такая же ситуация складывается и в неонатальной медицине. В наше время новые технологии позволяют выхаживать детей с массой тела от 500 грамм при сроке гестации с 22 недель. Надо ли говорить, что на пути созревания во внеутробном пространстве таких детей ждет масса проблем. Именно эта группа пациентов нас заинтересовала как наиболее уязвимая. Идея создания приложения для анализа рентгенологических снимков новорожденных зародилась еще в 2019 году. Однако в то время не было возможностей для реализации этой задумки. Благодаря школе Tabula Rasa появился шанс получить реальный опыт в работе над собственным проектом», — рассказывает Юрий Шерстюк.

По словам собеседника, первостепенное значение в медицине имеет верность постановки диагноза. Согласно данным, собранным за 15 лет в Москве, частота расхождения диагнозов I категории составляет 62 %, по II категории 37 %, по III категории 0,03 %: «Результаты эксперимента Top 5 Error по анализу изображений нейронной сетью показали, что нейронная сеть может распознавать изображения с ошибкой в 2,5 %. Это в два раза меньше, чем результат человека. Таким образом, применение нейронных сетей теоретически может снизить количество ошибок при диагностике. Что, конечно же, критически важно для недоношенных детей. Особенно важно не просто поставить уже имеющий диагноз, а предотвратить его развитие или нарастание степени тяжести. Это вторая причина выбора нейронных сетей как инструмента для анализа рентгенологических снимков новорожденных. По последним данным, нейронные сети, благодаря своей более глубокой способности анализировать изображения, могут находить такие предикторы грядущих заболеваний, которые на данном этапе его развития не могут быть увидены человеком».

Реализацией проекта под руководством Юрия Шерстюка занимается команда из нескольких университетов страны: Айгуль Мурзаева, врач акушер-гинеколог, Сургутский окружной клинический центр охраны материнства и детства, аспирант кафедры акушерства, гинекологии и перинатологии Сургутского государственного университета, набор материала; Екатерина Пантелей, аналитик-программист НПК «Сетецентрические платформы», аспирант Самарского государственного технического университета, аналитик, программист, составление технической документации; Сергей Симаков, аспирант Самарского национального исследовательского университета, программист, специалист по нейронным сетям; Анастасия Шерстюк, врач-педиатр, Сургутский окружной клинический центр охраны материнства и детства, анализ литературы, редактирование материала. Рентгенологические снимки новорожденных предоставлены Сургутским окружным клиническим центром охраны материнства и детства.

«На данный момент идет активная работа по реализации нашего проекта. В ближайшее время будет закончена статья о первых полученных результатах. Наши программисты подготовили прототип нейронной сети для анализа снимков новорожденных детей. Далее для повышения качества точности нашей нейронной сети мы планируем добавить способность учитывать клиническую ситуацию при анализе рентгенологических снимков. Конечно же запланировано расширение проекта. Благодаря администрации Сургутского окружного клинического центра охраны материнства и детства в лице президента центра Ларисы Дмитриевны Белоцерковцевой и заместителя главного врача по педиатрии Сергея Вячеславовича Нефедова будет увеличено количество снимков для проведения анализа. После реализации проекта планируется получить приложение или дата-продукт, который сможет достоверно устанавливать диагноз по снимкам новорожденных детей с учетом клинической ситуации. Но наиболее интересное для нас — это реализовать возможность выявления тенденций к будущему ухудшению состояния пациентов для их предотвращения. Благодаря реализации такой механики в приложении или дата-продукте будет возможно изменить тактику ведения таких пациентов и тем самым существенно улучшить перспективы выхаживания этих детей», — комментирует происходящее молодой ученый. За счет этого уникального приложения, говорит руководитель проекта, недоношенные новорожденные и новорожденные с патологиями смогут своевременно получать необходимое лечение, повышая свои шансы на жизнь и ее качество.