ИИ-травматолог. Специалисты обучили нейросеть искать патологии в суставах

ИИ-травматолог. Специалисты обучили нейросеть искать патологии в суставах

Специалисты совместной цифровой лаборатории билайна и Сеченовского университета создали модель ИИ, которая с точностью более 80% позволяет прогнозировать развитие патологии тазобедренного сустава на основе снимков МРТ. Данные результаты были представлены на VI Сеченовском международном биомедицинском саммите 2022 (SIBS-2022).

Решение прогнозирует развитие четырех наиболее часто встречающихся патологий тазобедренного сустава, в частности синовита и повреждения хряща. В ближайшей перспективе планируется создать интегрируемые сервисы для определения вероятности патологий в травматологии на основе лучевых методов исследований, а также выявления признаков наличия и степени тяжести различных патологий тазобедренного сустава в МРТ-исследованиях.

Кроме того, в ходе саммита между оператором и Сеченовкой было подписано очередное соглашение о сотрудничестве, в рамках которого планируется взаимодействие в сфере разработки перспективных технологий и продуктов на основе ИИ и больших данных для применения в области медицины — в частности, систем поддержки принятия врачебных решений в травматологии и ортопедии, автоматизированных систем анализа гистологических исследований в области патоморфологии на основе технологий компьютерного зрения, а также коммерциализации созданных продуктов в целях дальнейшего развития цифровизации медицины. Генеральный директор билайна Александр Торбахов рассказал, что совместно с коллегами из Сеченовки уже создана модель ИИ, которая позволяет определять наличие значимых патологий тазобедренного сустава. Это особенно важно на ранних стадиях развития заболевания. «Сейчас мы приступаем ко второму этапу работы — классификации этих патологий. Это довольно сложное решение, так как оно требует не только обнаружения самой патологии на разных срезах МРТ-исследования, но также и правильного расчета соответствующих показателей. Что касается развития лаборатории, то мы значительно расширили ее функционал, и сейчас ученые при помощи облачных технологий могут описывать патологии, которые они видят на выгружаемых исследованиях. Подписанное сегодня соглашение позволит увеличить количество направлений сотрудничества и создавать новые решения в области травматологии и ортопедии, а в перспективе мы намерены развивать сотрудничество для решения сложных задач в онкологии», — подчеркнул он.
Ректор Сеченовского Университета академик РАН Петр Глыбочко отметил, что при поддержке мегагранта от Министерства науки и высшего образования РФ была создана лаборатория Клинических смарт-нанотехнологий в ортопедии под руководством специалиста в области формирования «умных» наносистем для адресной доставки биологически активных веществ и магнитных наночастиц, одного из ведущих ученых из Китайской Народной Республики профессора Син-Цзе Лянь. «Одной из задач лаборатории является диагностика заболеваний суставов на основе рутинных данных, полученных методом МРТ. Совместно с коллегами нам удалось создать модель ИИ, которая позволяет выявлять вероятность остеоартроза на ранних стадиях по 4 основным критериям, принятым в ортопедии. Предложенное решение может являться как скрининговой технологией, позволяющей выявить вероятность изменения ткани в больших популяциях, так и использоваться специалистами для контроля лечения», — рассказал Глыбочко.

Первое соглашение о сотрудничестве между оператором и университетом было подписано в октябре 2021 года. Документ предполагал совместную работу сторон в области создания новых медицинских технологий на основе методик искусственного интеллекта, создание цифровой лаборатории, а также внедрение результатов сотрудничества в систему здравоохранения Российской Федерации.

Иллюстрация к статье: Яндекс.Картинки
Подписывайтесь на наш Telegram, чтобы быть в курсе важных новостей медицины

Оставить комментарий

Вы можете использовать HTML тэги: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>