Поделиться
Yandex B2B Tech и ШАД помогут повысить точность диагностики ДЦП и терапии для новорожденных
Yandex B2B Tech, студенты Школы анализа данных (ШАД) и специалисты Санкт-Петербургского государственного педиатрического медицинского университета создали нейросеть, которая помогает врачам оценить развитие мозга малышей уже в первые месяцы жизни. Решение можно применять как вспомогательный инструмент при подозрении на детский церебральный паралич (ДЦП) и другие болезни центральной нервной системы для выбора лучшей тактики реабилитации пациента. Теперь для расшифровки результатов МРТ вместо нескольких дней специалисту лучевой диагностики требуется несколько минут. Об этом CNews сообщили представители Yandex Cloud.
Нейросеть протестировали в Санкт-Петербургском государственном педиатрическом медицинском университете, специалисты готовы делиться наработками с другими медицинскими учреждениями. Это первое в мире подобное ИИ-решение для пациентов такого возраста.
Решение представляет собой сервис, развернутый на платформе Yandex Cloud. Любой врач может использовать его бесплатно на специальной странице проекта. Специалист лучевой диагностики загружает в него результаты МРТ младенца. Данные анонимизируются — скрываются имя и фамилия пациента и другая конфиденциальная информация. Система с точностью свыше 90% выдает изображение с очерченными контурами и процентным соотношением серого и белого вещества в мозге ребенка. В перспективе решение позволит оценить развитие мозга в динамике и значительно ускорить получение результатов исследования, чтобы принять решение о терапии. Это особенно важно при подозрении на патологию центральной нервной системы, в том числе ДЦП. Патология развивается в двух-трех случаях на 1000 новорожденных и является одной из основных причин детской инвалидности. Если болезнь удается выявить в первые месяцы жизни, то эффективность терапии повышается, а у пациента улучшается прогноз по восстановлению.
«Человеческий мозг — сложная система, которая требует внимания с первых дней жизни. Существуют нарушения, связанные как со слишком медленным, так и со слишком быстрым его развитием. Выявить такие патологии помогает магнитно-резонансная томография (МРТ). Но МРТ головного мозга у младенцев — это комплексная и ответственная процедура. Одно такое исследование длится в среднем 20-40 минут, а на анализ изображений и написание медицинского заключения даже у опытного специалиста может уходить от нескольких часов до нескольких дней. Нейросеть «Яндекса» поможет врачам значительно ускорить диагностику и выбор терапии для маленьких пациентов», — сказал Александр Поздняков, заведующий кафедрой медицинской биофизики, д.м.н., профессор Санкт-Петербургского государственного педиатрического медицинского университета.
«Мы стремимся к тому, чтобы последние инновационные разработки «Яндекса» были максимально доступны врачам и помогали им ставить точные и своевременные диагнозы, оказывать помощь пациентам, выбирать оптимальные методы лечения и разрабатывать лекарства. Несмотря на то, что коммерческих решений для лучевой диагностики много, ни одно ранее не решало задачу, которую поставили перед нами эксперты университета. Главной сложностью этого проекта был ограниченный набор данных. Благодаря слаженной работе с экспертами нам удалось создать решение, которое помогает врачам обследовать больше пациентов за то же время и оперативно предлагать терапию в тех случаях, где это необходимо», — сказала Анна Лемякина, руководитель Центра технологий для общества Yandex Cloud.
Новую систему разработали специалисты Центра технологий для общества Yandex Cloud (входит в бизнес-группу Yandex B2B Tech) и студенты ШАДа, совместно с Санкт-Петербургским педиатрическим медицинским университетом. Эксперты обучили нейросеть на 1500 обезличенных МРТ-снимков пациентов университета и на открытом наборе данных, предоставленном в рамках международного конкурса по сегментации МРТ-изображений головного мозга младенцев MICCAI Grand Challenge. Для автоматической разметки применялась модель BIBSNet (Baby Intensity-Based Segmentation Network). Для сегментации изображений применили две нейросети: ResNet и U-Net. Специалисты Yandex Cloud предложили архитектуру решения, протестировали и настроили веб-сервис. Позднее разработку планируют выложить в открытый доступ, чтобы ее могли использовать в медицинских и других проектах по всему миру.
Короткая ссылка
