ИИ пришел в медвуз  

Тест на точность

Результатом совместных исследований компании и ученых медуниверситета стал анализ более 100 тыс. рентгеновских изображений. Доказанная точность сетевого классификатора патологических состояний органов грудной полости и средостения превысила 95%. В августе представители вуза сообщили о промежуточных результатах работы с нейросетью на XIX конгрессе Международной федерации ассоциаций анатомов в Лондоне. 

«Взаимодействие CareMentorAI и Сеченовского университета лежит в области исследований и разработок, предметом которых является проверка гипотез, испытание точности нейросетей и разработка эффективных моделей для их использования в образовательном процессе. Речь идет в первую очередь о выявлении патологических состояний легких, а также диагностике кардиомегалии, патологии костного остова грудной клетки и диафрагмы», – сообщила порталу Medvestnik.ru профессор Екатерина Блинова.

Кафедра оперативной хирургии и топографической анатомии располагает собственной базой, в которой 1,2 тыс. снимков. Обработав ее с применением платформы, сотрудники вуза подтвердили: сеть диагностирует патологии с точностью от 75 до 97% в зависимости от синдрома. Однако на нынешнем этапе не приходится говорить об использовании ИИ в клинической практике – лишь о тестовых испытаниях. Сейчас сеть применяется в диагностических целях, хотя ее использование включено также в образовательный процесс.

В вузе пока не считают платформу самостоятельным диагностическим методом, ссылаясь на особенности правового регулирования медицинской деятельности в России: диагностические заключения и решения относятся исключительно к полномочиям врача. «Вместе с тем мы полагаем, что нейросетевой ассистент может быть эффективно использован на скрининговом этапе диагностики социально значимых заболеваний легких (туберкулез, опухоли, пневмония)», – комментирует новшество Екатерина Блинова, подчеркивая возможности именно массового скрининга.

Компания рассматривает вуз как исследовательскую площадку, предоставляя при этом ученым возможность пользоваться платформой в диагностических и образовательных целях; сотрудничество до сих пор остается некоммерческим.

В западных вузах, как утверждают в Сеченовском университете, аналогичные исследования ведутся исключительно на средства грантов, а не университетских бюджетов. И добавляют: «Говорить о коммерциализации наших результатов, широком или даже повсеместном применении ИИ пока считаем преждевременным».

Машинный тренинг

Искусственный интеллект в медицинском вузе приложили также к образовательным задачам: студент и сеть анализируют цифровые изображения из архива платформы. Если сеть обучали и тренировали на снимках, размеченных врачами, то здесь этот процесс отзеркален: теперь студента тренируют на том, что сделала машина.

«Мы провели экспериментальные исследования в рамках пилотного проекта, была отобрана группа студентов, которые согласились принять в нем участие. В процессе использовался обучающе-контролирующий тренажер, созданный на основе нейронной сети Care Mentor, – рассказывает профессор. – В него загружали учебные снимки, и студенту предлагалось обозначить отдельные анатомические образования, видимые на изображении, проанализированном сетью. Результаты сравнивались с вердиктом сети».

В Лондоне вуз продемонстрировал результаты «повышения выживаемости знаний студентов». У обучавшихся с помощью систем ИИ спустя год после завершения курса показатели оказались на 27% выше, чем при традиционной модели преподавания.

Команда Care Mentor AI на XIX конгрессе Международной федерации ассоциаций анатомов

Российский доклад был на конгрессе не единственным, посвященным применению ИИ в здравоохранении. По словам Екатерины Блиновой, другие сообщения касались в том числе «различных подходов к визуализации и реконструкции анатомических структур человеческого организма: американские коллеги представили результаты по применению искусственного интеллекта в обучении рентгенологов по анализу МРТ изображений головы и шеи». В этом исследовании у студентов, которых обучали по-новому, результаты тоже оказались выше, чем при обычных образовательных методах.

Во время форума Сеченовский университет заключил соглашения с американскими партнерами – Lerner College of Medicine of Cleveland Clinic и Институтом нейробиологии и анатомических наук Медицинского центра Университета Миссисипи – о совместных исследованиях и подаче общих заявок на международные гранты.

«В Университете Миссисипи были разработаны обучающие 3D-тренажеры для студентов старших курсов и резидентов клинических отделений на основе машинного анализа магнитно-резонансных томограмм, – сообщила Екатерина Блинова. – Американских коллег заинтересовала наша система ИИ, которую можно было бы соединить с их 3D-визуализатором. Предметом предполагаемой научно-практической коллаборации является, во-первых, разработка программно-технологического решения для такой интеграции и, во-вторых, исследовательское использование виртуального нейросетевого тренажера с участием российских и американских студентов и ординаторов». Заявка на грант будет направлена в National Institute of Health.