Разработана цифровая система диагностики злокачественных изменений

ПСКОВ, 4 апреля. /ТАСС/. Ученые Псковского государственного университета и Витебского государственного университета имени П. М. Машерова разработали цифровую систему диагностики злокачественных изменений в тканях шейки матки. В своей работе исследователи использовали методы искусственного интеллекта, сообщили ТАСС в пресс-службе ПсковГУ.

"Новая программа может обновляться в соответствии с запросом медиков и обладает потенциалом обучающей базы для начинающих специалистов. В перспективе спектр органов, которые нейросеть анализирует на наличие онкологических изменений, может быть расширен", - отмечается в сообщении.

Работа над проектом стартовала осенью 2023 года при поддержке программы стратегического академического лидерства "Приоритет 2030", инициированной Министерством науки и высшего образования РФ.

"В клинической практике широко востребована неинвазивная и в максимально сжатые сроки полученная оперативная информация о степени активности заболевания. Основу таких методов, как правило, составляют цифровые изображения. Наиболее точные, быстрые и качественные результаты по обработке и распознаванию образов, объектов и их признаков на современном этапе развития машинного обучения показывают нейронные сети и их модификации. Поэтому применение искусственных нейронных сетей в медицинской сфере может дать чрезвычайно эффективные результаты", - рассказал проректор по инновационной деятельности ПсковГУ Тарас Антал.

По словам профессора ПсковГУ, доктора медицинских наук Натальи Ивановой, коллеги из Витебского государственного университета имени П. М. Машерова создали программное обеспечение, которое распознает цифровые изображения, а псковские ученые занимались "обучением" искусственного интеллекта. "Команда загрузила и проанализировала в приложении цифровые изображения, которые были предоставлены профильными клиническими медицинскими организациями", - добавила она.

Уникальность и перспективы

Искусственный интеллект поможет справиться с увеличением объемов работы и минимизирует субъективность оценки признаков, по которым специалисты диагностируют стадию развития онкозаболевания у пациенток. Применение разработки позволит также сократить время обработки снимков: если сейчас продолжительность составляет от недели до двух, то нейросеть выдает результат в течение 10-15 секунд.

"На данном этапе в программу загружено 140 снимков тканей без патологий и на разных стадиях рака. Уже при таком количестве обработанных данных ошибка нейросети минимальна. В ближайшие несколько месяцев количество загруженных в систему данных достигнет тысячи. Следующим этапом станет прохождение апробаций, экспертных оценок и получение патента на программу. Это позволит приступить к внедрению продукта в медицинские учреждения. Планируем, что этап коммерциализации стартует примерно через год", - рассказал младший научный сотрудник лаборатории экологических исследований ПсковГУ Илья Тимофеев.