***

Вступил в силу разработанный с участием московских рентгенологов ГОСТ для разработки и тестирования систем искусственного интеллекта (ИИ) в клинической медицине. Это 11-й по счету отечественный стандарт.

Инициатива создания национальных стандартов для внедрения систем ИИ в клиническую медицину принадлежит профильному подкомитету технического комитета по стандартизации «Искусственный интеллект» Росстандарта, организованному на базе Центра диагностики и телемедицины Департамента здравоохранения Москвы.

***

Ученые Первого МГМУ им. И.М. Сеченова разработали «цифрового двойника» онкологического пациента. По словам директора Института персонализированной онкологии университета профессора Марины Секачевой, эта концепция позволяет создавать полноценную картину состояния больного и заболевания и строить прогностические модели. С помощью «цифровых двойников», технологии ИИ можно анализировать весь спектр данных о конкретном пациенте, включая генетические, клинические и рентгенологические, чтобы подобрать оптимальную схему лечения для него, сообщается на сайте вуза.

***

Компания «К-Скай» запатентовала новый способ ранней диагностики хронических заболеваний, основанный на кластерном анализе больших данных с помощью ИИ.

Новое решение включает сбор деперсонифицированных данных из электронной медицинской карты, извлечение медицинских и социальных признаков о состоянии здоровья пациента, а также факторов риска посредством технологий NLP. Затем происходят разделение извлеченных признаков на группы, деление их на кластеры по диагностированным заболеваниям и в итоге оценка риска возникновения или развития осложнений хронических заболеваний.

Способ обработки данных будет использован компанией для развития системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР), в которую разработчики планируют добавить несколько алгоритмов для выявления заболеваний на ранней стадии и прогнозирования их возникновения.

***

Фонд Билла и Мелинды Гейтс выделил компании GE HealthCare 44 млн долл. на разработку инструментов на базе технологии ИИ, которые позволят медработникам с меньшим опытом выполнять быстрое и точное ультразвуковое сканирование. В первую очередь речь идет о сохранении здоровья матери и плода, а также о диагностике респираторных заболеваний. Алгоритмы будут созданы для работы на нескольких аппаратах УЗИ.

Разработкой алгоритмов займется Caption Health, приобретенный GE HealthCare в феврале 2023 года. Помимо этого, предстоит создать недорогие портативные устройства, чтобы сделать УЗ-исследования доступнее в местах оказания медицинской помощи в странах с низким и средним уровнями дохода.

В 2020 году Caption Health получила грант от Фонда Билла и Мелинды Гейтс на разработку технологии ИИ для УЗИ легких. С ее помощью медицинские работники выполняют УЗ-исследования в соответствии с пошаговым руководством в режиме реального времени.

***

Ученые из Технологического университета Сиднея разработали систему искусственного интеллекта SpermSearch, которая может выявить здоровые сперматозоиды в биопсийном материале мужчин, страдающих тяжелым бесплодием.

Распространенность мужского бесплодия неуклонно растет и затрагивает около 7% мужского населения мира. За последние 40 лет количество сперматозоидов снизилась вдвое. При этом около 10% мужчин с бесплодием страдают необструктивной азооспермией, при которой в эякуляте отсутствуют сперматозоиды. Таким пациентам выполняют биопсию яичка, а затем эмбриолог под микроскопом изучает полученную ткань, чтобы вручную найти жизнеспособные сперматозоиды и затем ввести их в яйцеклетку.

По словам Стивена Василеску из Технологического университета Сиднея, когда эмбриолог смотрит в микроскоп, он видит смесь крови и тканей. Во всем образце могут найтись всего 10 сперматозоидов, которые нужно обнаружить среди миллионов других клеток. Этот процесс требует участия нескольких специалистов и занимает около 6—7 часов.

Скорость выявления жизнеспособных сперматозоидов очень важна, поскольку интервал времени, в течение которого возможно оплодотворение, зачастую очень небольшой. SpermSearch анализирует фотографии образцов тканей и может выявить жизнеспособные сперматозоиды за несколько секунд, то есть в 1 тыс. раз быстрее, чем позволяет ручной анализ.

Метод находится на этапе проверки концепции, команда разработчиков планирует проведение клинических исследований для подтверждения ее эффективности.