IТ-решение уже доступно врачам и медицинским экспертам на сайте фонда «Спина бифида», который инициировал первый подобный проект в России.

Медицинский специалист может бесплатно загрузить в решение результаты УЗИ, сделанные во время первого скрининга. Автоматически снимок будет проанализирован, и врач получит результат — вероятность наличия признаков Spina bifida или их отсутствия. При подозрении на заболевание врач сможет оперативно направить пациентку на дополнительное обследование в крупные перинатальные центры и, при необходимости начать раннее, очень важное при этом заболевании, лечение.

Для машинного обучения использовался обработанный и структурированный массив данных (датасет) из около 6 тыс. обезличенных изображений УЗИ беременных женщин, представленный специалистами НМИЦ АГП им. В.И. Кулакова. Разметкой этих данных и медицинской методологией проекта руководили эксперты в области выявления аномалий центральной нервной системы плода — врачи функциональной диагностики этого центра.

Лилияна Чугунова, к.м.н., старший научный сотрудник отделения ультразвуковой и функциональной диагностики НМИЦ АГП им. В.И. Кулакова: «В России, несмотря на технологический прогресс в индустрии медицинского оборудования, проблема своевременной диагностики Spina bifida остается чрезвычайно актуальной. Выявлять патологию при ультразвуковом скрининге первого триместра могут лишь высококвалифицированные специалисты с многолетним опытом работы. Для этого они должны обладать еще и представлением о патогенезе заболевания и особенностях анатомических структур центральной нервной системы плода. В большинстве случаев Spina bifida обнаруживается врачом во втором триместре, что может быть поздно для принятия семьей решения о проведении внутриутробной операции по закрытию дефекта. Подобная операция позволяет существенно улучшить качество жизни детей с таким диагнозом. Мы думаем, что новый сервис будет особенно полезен врачам из региональных клиник. В ситуации, когда каждый день на счету, искусственный интеллект поможет как можно раньше обратить внимание на проблему и начать ее решать».

Архитектуру решения с применением нескольких видов нейросетей для обнаружения объектов, их классификации и определения вероятности наличия патологии создали специалисты «Yandex Cloud» вместе со студентами Школы анализа данных (ШАД) «Яндекс». На основе датасета они обучили модели и разработали удобный для врачей веб-интерфейс.

Обучение происходило на облачной платформе с помощью сервиса «Yandex DataSphere». Вычислительные мощности и помощь архитекторов для проекта «Yandex Cloud» были предоставлены бесплатно.

Анна Лемякина, директор по национальным стратегическим проектам «Yandex Cloud»: «Мы стремимся к тому, чтобы технологии «Yandex Cloud» помогали решать социально значимые задачи, в том числе и улучшали качество жизни людей. Это особенно важно в случаях, когда специалистов, изучающих ту или иную проблему, мало — как в случае с диагнозом Spina bifida и другими редкими заболеваниями. Мы ответственно отнеслись к инициативе фонда «Спина бифида» и надеемся, что нейросети послужат хорошим вспомогательным инструментом для врачей. Полученный опыт можно будет использовать и в других медицинских проектах».

Работа продолжается: следующий этап — сбор и обработка новых данных в НМИЦ АГП им. В.И. Кулакова для дообучения модели и улучшения качества ее работы. Участники проекта также выложили код разработки в OpenSource, чтобы подключить к разработке активных участников IT-сообщества. Они смогут использовать эти технологии, чтобы создавать другие сервисы для поддержки принятия медицинских решений. Репозиторий доступен по ссылке.

Инна Инюшкина, основатель фонда «Спина бифида»: «Мы помогаем детям с диагнозом Spina bifida уже восемь лет, это более двух тысяч семей по всей России. Одна из важных задач — обеспечить для таких пациентов качественное медицинское обслуживание с применением современных технологий. В результате сотрудничества с «Яндексом» и НМИЦ АГП им. В.И. Кулакова нам удалось реализовать уникальный проект на стыке IT и здравоохранения. Мы видим большой потенциал в сотрудничестве со специалистами машинного обучения для реализации таких сложных проектов».