Специалисты ВМК МГУ имени М. В. Ломоносова при поддержке Правительства Москвы разработали программную технологию, основывающуюся на применении методов машинного обучения, анализа больших данных и искусственного интеллекта для оценки степени поражения легких, в основе которой лежат технологии искусственного интеллекта и машинного обучения.
Технология позволяет строить обучаемые модели на основе исторических данных болезни пациентов с COVID-19, а также осуществлять прогноз развития поражения легких при этих заболеваниях. Данная технология является адаптируемой, что позволяет варьировать ввод, объем и состав данных о конкретном пациенте, для которого формируется прогноз.
На основе разработанной технологии создано программное решение, получившее название «КТ-калькулятор». Данный инструмент является инновационным для клинической практики, однако он не потребовал внедрения в здравоохранение каких-либо новых стандартов.
Для составления прогноза нейросети нужно задать в общей сложности свыше 35 параметров. Это пол, возраст пациента, наличие или отсутствие типичных для пневмонии симптомов (кашель, одышка, слабость и др.) и дополнительных заболеваний (к примеру, сахарный диабет). Указывать можно не все параметры – обязательными являются только результаты физикального обследования пациента и его клинический анализ крови.
После обработки введенных данных о пациенте «КТ-калькулятор» может спрогнозировать степень поражения легких пациента. При прогнозе легкой формы пневмонии будет предложено отказаться от проведения компьютерной томографии, что позволяет сэкономить здоровье пациента. Если же она выявит более серьезные стадии болезни, то сообщит о необходимости немедленной госпитализации пациента, проведении КТ-диагностики или рентгена с последующим интенсивным лечением.
Профессор, заведующий кафедрой ИИТ факультета ВМК МГУ И.В. Машечкин одним из преимуществ считает снижение нагрузки на пациентов, оборудование и врачей. Исследователь отметил, что сервис строится на основе технологий с использованием искусственного интеллекта, машинного обучения, Big Data. Это позволило добиться точности прогноза развития поражения легких при COVID-19 около 90%.
Доцент кафедры ИИТ факультета ВМК МГУ М.И. Петровский отметил, что при разработке таких сервисов более 80% времени уходит на подготовку и обработку данных, постановку задачи. По словам учёного, при этом используется целый комплекс алгоритмов, которые позволяют системе дообучаться в процессе её применения. Эксперт отметил, что система основывалась на анализе реальных данных, оперирует наиболее простыми, доступными практически во всех лечебных учреждениях предикторами — признаками, которые могут существенно влиять на результат.
Данная технология не является самостоятельным инструментом диагностики COVID-19. Эти высокоинтеллектуальные сервисы позволят нивелировать чрезмерное использование диагностики, проводя фильтрацию данных и отмечая, какие исследования действительно необходимы пациенту, что позволяет сделать здравоохранение более рациональным и эффективным.
«КТ-калькулятор» уже встроен в московскую Единую медицинскую информационно-аналитическую систему (ЕМИАС). Новый сервис станет дополнительным инструментом в помощь тем, у кого нет таких мощностей компьютерной томографии, как в Москве. А поскольку в его основе лежат технологии искусственного интеллекта, то по мере накопления новых данных он будет "обучаться" и совершенствоваться и тем самым спасет немало жизней людей.
Информация предоставлена ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова
Фото из архива портала «Научная Россия»
