Ученые Евразийского НОЦ разработали медицинское приложение по диагностике пневмонии от COVID-19

Приложение, созданное университетом Евразийского НОЦ – УГАТУ основано на анализе снимков компьютерной томографии и рентгенографии и использует методы искусственного интеллекта, машинного обучения и глубоких нейронных сетей.

– С развитием цифровизации, методов искусственного интеллекта и машинного обучения, у специалистов УГАТУ появилась возможность создавать приложения, которые помогут медикам сохранять человеческие жизни – наши разработки способствуют принятию решений. Они востребованы медиками, и интерес к продолжению нашей работы в этом направлении огромен. Сейчас цифровизация находится на таком уровне, когда мы может создавать приложения для распознавания самых разных заболеваний, а также предсказания течения заболеваний при наличии данных в динамике, – прокомментировал ректор УГАТУ Сергей Новиков.

Искусственная нейронная сеть сначала обучается на наборе с известными диагнозами, а затем уже самостоятельно диагностирует наличие пневмонии, вызванной коронавирусной инфекцией и объем поражения легких. Исходные данные для машинного обучения брались из открытых источников и предоставлялись медиками в обезличенном виде (без указания личных данных).

В приложение введены элементы объяснимого искусственного интеллекта, когда система распознавания дает пояснение о принятии того или иного решения.

Основное преимущество новой разработки - высокая точность распознавания, и это является несомненным достоинством для молодых специалистов. Все разработанные приложения могут быть использованы также при обучении студентов медицинских специальностей.

Работа по созданию медицинских приложений ведется в сотрудничестве с кафедрой пропедевтики внутренних болезней БГМУ, доктором медицинских наук профессором Рустэмом Зулкарнеевым, который выступает экспертом предметной области.

Разработка поможет автоматизировать рутинную работу и снизить нагрузку на врачей. При этом окончательный диагноз определяет специалист – приложения не заменяют врача и рассматриваются как «второе мнение». «Наша задача – помочь врачу, а не заменить его», – отмечают разработчики.

С 2018 по 2021 годы группа ученых и исследователей факультета информатики и робототехники под руководством Гюзель Шахмаметовой разработала несколько десятков приложений, работающих на основе искусственного интеллекта и машинного обучения. Только в рамках работы по диагностике состояния легких появились программный симулятор при обучении аускультации лёгких; приложения по распознаванию и интерпретации экспираторной кривой «поток-объем» (спирометрия) при диагностике бронхолегочных заболеваний, для мобильного устройства при первичной диагностике пропускной способности дыхательных путей пациента на основе анализа звуковой информации, по распознаванию узлов в легких по снимкам КТ, по распознаванию пневмоний по R-снимкам и других болезней органов дыхания; телемедицинские сервисы для выявления и классификации типов пневмоний и распознавания очагов негомогенности легких по КТ-снимкам и другие.


Справочно:
Евразийский научно-образовательный центр (НОЦ) мирового уровня в декабре 2020 года стал победителем конкурсного отбора и получил федеральную поддержку на развитие. В Евразийский НОЦ мирового уровня вошли шесть университетов Башкортостана, «Сколковский институт науки и технологий», три научных учреждения и 20 организаций реального сектора экономики.