***

В амбулаторные онкоцентры Челябинской области внедрят нейросеть, которая помогает находить новообразования в кишечнике во время эндоскопического обследования пациента. Чувствительность программы достигает 93%. Сервис планируется установить в 16 ЦАОП до 2024 года.

В процессе эндоскопического обследования пациента нейросеть выдает звуковой сигнал, если обнаруживает новообразование, и выделяет патологию на экране монитора. Разработчик сервиса — стартап EVA LAB из Челябинска. На проект компания получила 12 млн руб. инвестиций виде гранта от Фонда содействия инновациям.

После разработки технической основы специалисты несколько лет обучали программу. Система обнаруживала новообразования диаметром менее 1 см на 13,7% чаще, чем при традиционной диагностике, а тубулярные аденомы небольших размеров — на 9,7% чаще.

***

В Университете Южной Австралии разработали систему, позволяющую измерять артериальное давление (АД) с помощью камеры. Для этого она фокусируется на двух областях на лбу пациента, изображения обрабатываются с помощью алгоритмов искусственного интеллекта.

Система обеспечивает бесконтактные измерения давления всего за 10 секунд и может быть полезна в ситуациях, когда необходимо сохранять дистанцию между медработником и пациентом, как, например, во время пандемии. К тому же существующий метод измерения АД при помощи манжет довольно громоздкий.

Технология была протестирована на 25 добровольцах с разным цветом кожи и в разных условиях освещения. Исследователи сравнили показания с данными, полученными с помощью тонометра, и обнаружили, что точность бесконтактного измерения показателей АД составляет примерно 90%.

***

Программа резидента фонда «Сколково», компании «Платформа Третье Мнение», с использованием технологии искусственного интеллекта (ИИ) с точностью до 97% распознает около 40 типов клеток, в том числе нейробласты, лимфобласты, миелобласты, в мазках крови. Обработка результатов исследований с помощью алгоритмов ИИ может в значительной мере компенсировать нехватку специалистов лабораторной диагностики.

Дефицит высококвалифицированных специалистов лабораторной диагностики в России экспертами оценивается на уровне 50%. Обработка результатов лабораторных исследований с помощью ИИ может в значительной мере компенсировать эту нехватку, рассказал советник ректора Российского национального исследовательского медицинского университета им. Н.И. Пирогова Сергей Румянцев на научной конференции «Цифровая онкопатология».

По его словам, в лабораторной практике большой запрос на «пересмотр» препаратов костного мозга. Около четверти российских регионов в 100% случаев направляют гистологический материал в федеральный центр для повторного изучения. По данным НМИЦ ДГОИ им. Дмитрия Рогачева, средний процент несовпадения диагнозов при проведении референсного исследования составляет 30%. Искусственный интеллект в состоянии помочь с решением и этой проблемы.

***

Специалисты Научно-практического клинического центра диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения Москвы (ДЗМ) совместно с математиками МГУ им. М.В. Ломоносова разработали метод контроля качества медицинских томографов, позволяющий выявлять неисправности аппаратов МРТ в автоматическом режиме. Он призван снизить длительность простоя и стоимость ремонта техники.

Для настройки нейросетевой модели собирается выборка изображений МРТ с различных аппаратов, для которых точно известен результат контроля качества. Алгоритм обучается различать изображения с исправных и неисправных аппаратов.

Системе еще требуется дообучение и тестирование, но экспериментальная оценка показала превосходство разработанной методики над аналогами по точности и свидетельствует о целесообразности ее внедрения, сообщил директор Центра диагностики и телемедицины ДЗМ, главный специалист Москвы по лучевой и инструментальной диагностике Юрий Васильев.

Подобная технология экономит время рентгенолаборанта, которому необходимо вручную проводить оценку качества работы аппаратов.

***

Исследователи британских университетов Шеффилда, Брэдфорда и индийского Глазного института LV Prasad создали «умные» контактные линзы для диагностики глазных инфекций. Планируется, что диагностикум можно будет использовать дома и он станет следующим большим шагом в глобальной борьбе с предотвратимой слепотой. По мнению ученых, разработка также сократит число случаев неправильного назначения антибиотиков.

Сейчас для определения, какие бактерии или грибки присутствуют в глазной инфекции, выполняется инвазивная процедура, при которой у пациента под наркозом берут соскоб с глаза. Новый неинвазивный метод предполагает ношение в течение часа специальных линз, которые будут менять цвет в зависимости от состава глазной инфекции. Затем пациент сфотографирует линзы и загрузит изображение на веб-сайт для анализа экспертом.

«Мы создали умный гидрогель, который может обнаруживать два типа бактерий и грибков, — рассказал профессор химии Университета Брэдфорда Стивен Риммер. — Сам диагностикум изготовлен из материалов, аналогичных тем, из которых делают контактные линзы. Микроорганизмы «прилипают» к материалу и затем могут быть проанализированы. Сейчас мы работаем над тем, как добиться видимого изменения цвета линзы, чтобы показать, какие бактерии или грибки присутствуют».

Первоначальные лабораторные испытания дали положительные результаты, испытания на людях будут проведены, как только появится дополнительное финансирование.