Алгоритмы ищут болезни: московские радиологи расширяют кругозор искусственного интеллекта

Сегодня применение технологий машинного обучения для скрининга рака в столичном Научно-практическом центре медицинской радиологии Департамента здравоохранения Москвы (НПЦ МР ДЗМ, проект «Радиология Москвы») выходит на новый уровень. Теперь при скрининге рака легкого искусственный интеллект научат выявлять и другие патологии.

Эксперты проекта «Радиология Москвы» активно участвуют в разработке систем поддержки принятия решений для врачей-рентгенологов. Это оборудование позволяет работать с группами исследований в Едином радиологическом информационном сервисе (ЕРИС), высвобождая время доктора для действительно сложных задач. Одни из самых интересных проектов нацелены на выявление рака легких на ранних стадиях посредством автоматического поиска очагов в легких на КТ-исследованиях грудной клетки, а также на проверку качества описаний и заключений этих КТ-исследований путем интеллектуального анализа текстов, написанных на естественном языке.

Рак легкого — самый смертоносный среди всех онкологических заболеваний. Эпидемиологическая ситуация с раком легких в Москве такова, что требуются комплексные решения со своевременной диагностикой и эффективной маршрутизацией пациентов. Цель скрининга рака легких — выявить рак, прежде чем он распространится за пределы органа. Из всех случаев рака легкого только 15% локализовано непосредственно в легких. Однако данное заболевание выявляют обычно уже после того, как оно распространилось за пределы легкого. Единственный эффективный способ диагностировать эту онкологию вовремя — проводить низкодозную компьютерную томографию (НДКТ) гражданам из группы риска, не имеющим признаков болезни.

В результате запуска массового скрининга рака легкого в Москве в марте прошлого года накопился большой объем данных. Чтобы использовать эту информацию на благо здравоохранения, было решено применить технологии машинного обучения. Как отметил руководитель проекта «Радиология Москвы» профессор Сергей Морозов, скрининговые программы служат мощным стимулом к повышению спроса на автоматизированные решения и алгоритмы компьютерного анализа изображений.

На сегодняшний день в лучевой диагностике искусственный интеллект больше всего используется при решении когнитивно простых задач, а именно для формирования подсказок врачу, готовящему вывод по результатам исследования. Однако текущий уровень развития цифровых технологий позволяет решать значительно больше медицинских задач. Так, разделяя все случаи на «норму» и «патологию», искусственный интеллект дает рентгенологу возможность сфокусироваться именно на патологии. Кроме того, такая система может автоматически искать различия между снимками в динамике, классифицировать патологии, предоставлять «второе мнение», формировать сложные алгоритмы обработки больших данных для оценки среды, окружающей пациента. С помощью этой технологии можно изучать новые биомаркеры для развития систем раннего предупреждения заболеваний и создавать «калькуляторы» персонализированного риска.

На основе ретроспективного анализа 10 тыс. КТ-исследований грудной клетки пациентов было отобрано 5 тыс. с патологическими находками для последующего маркирования и тегитирования. Тем самым была сформирована специальная база размеченных...