В ИТМО рассказали, как научат искусственный интеллект искать COVID-19 и опухоли
Сотни учёных со всей страны получили финансирование в рамках программы президентских грантов для молодых кандидатов и докторов наук. Из них восемь трудятся в Университете ИТМО. Одна из потенциальных разработок посвящена искусственному интеллекту, который научат выявлять коронавирус и давать рекомендации относительного того, какой методикой лечить пациента.
Это работает примерно так: врач подгружает в систему снимок, нейронная сеть обрабатывает его за доли секунды и выдаёт врачу зоны, на которые стоит обратить внимание. На анализ снимков компьютерной томографии одного пациента врач-радиолог тратит, как правило, несколько десятков минут, а тут — моментальный результат.
— Есть у нас снимок МРТ, лёгких, мозга — в любой медицине много чего фотографируют. Мы хотим найти там патологии. Это может быть опухоль или тот же ковид. Что происходит сейчас: берётся специалист — причём высококлассный, не каждый может взять и нормально расчертить снимок. Сидит над ним минут 40, что-то там выделяет и на фоне этого делает выводы, — рассказал аспирант Университета ИТМО Григорий Шовкопляс.
А если так, то почему бы не обучить нейросети выполнять за врача большую часть рутинной работы, подумали учёные из ИТМО и начали разработку нового проекта. На основе тысяч уже отмеченных патологий на медицинских снимках программа и сама научится их находить.
— Если мы подключим к этому нейросеть, мы сможем выделять всё автоматически, при этом с хорошей степенью соответствия. Понятно, что нейросеть знает, как это выделять, но она не врач. Тем не менее она сможет из, к примеру, сорока минут сделать работы на 35. Врач потом немножко подкорректирует, и это всё ускорит, — считает будущий учёный.
При этом анализ снимков нейросетью — это часть общего проекта. Автоматизировать врачебную работу можно ещё больше: клинический протокол — это инструкция, по которой врач лечит определённую болезнь. Недавно она появилась и для COVID-19. Учёные создают единую базу из тысяч таких документов — ведь даже самый опытный врач не сможет запомнить все рекомендации и противопоказания.
— Сложность в том, что, когда заболеваний несколько, эти клинические протоколы нужно свести. Врачу не всегда просто сориентироваться по каким-то мелким, но важным вещам, будь то противопоказания при приёме разных лекарств. Если у человека, допустим, астма, то, возможно, ему нельзя назначать какой-то препарат от ковида, и его нужно заменить, — поясняет сотрудник вуза Александра Ватьян, которая также трудится над разработкой.
Система на каждом этапе лечения будет давать подсказки, когда, к примеру, пациенту нужно поставить капельницу или дать определённый препарат. Это своего рода высокотехнологичный медицинский справочник, хотя врач является, так скажем, последней инстанцией, добавляет Ватьян.
— Решение принимает врач. При этом на всех этапах система контролирует и фиксирует. Этим обеспечивается прозрачность ведения заболевания. Какие-то врачебные ошибки можно минимизировать и помочь в этом плане врачу тоже, — отмечает Александра.
Подобное программное обеспечение для сердечно-сосудистых заболеваний учёные из ИТМО уже разработали для Центра Алмазова. По словам учёных, когда проект будет завершён, всю массу знаний о ковиде можно будет систематизировать, а значит, и легко предугадать течение болезни, не допуская осложнений.
Чтобы довести работу до ума, учёным из ИТМО нужно ещё год-полтора. Затем необходимо согласовать проект, чтобы внедрить его в медицинские учреждения. И эта процедура может занять даже больше времени, чем сама разработка.
