Нейросеть «Яндекса» поможет врачам выявлять редкую патологию плода на ранних сроках беременности
«Яндекс» разработал нейросеть, которая поможет врачам обнаружить при УЗИ‑исследовании беременных женщин симптомы spina bifida — тяжёлого врожденного заболевания центральной нервной системы у детей, рассказали Хабру в компании. Эту патологию сложно диагностировать, поскольку она встречается один раз на тысячу новорождённых. Часто она приводит к тяжелой инвалидности.
С помощью технологии медицинские специалисты смогут увидеть признаки этой болезни на более ранних сроках и направить пациентку на дополнительное обследование. Решение доступно бесплатно всем врачам и медицинским экспертам на сайте фонда «Спина бифида», который инициировал первый подобный проект в России. Технологию можно использовать и для разработки других решений для медицины.
Медицинский специалист может загрузить в решение результаты УЗИ, сделанные во время первого скрининга. Нейросеть автоматически проанализирует снимок и поможет врачу определить вероятность, с которой на изображении присутствуют признаки spina bifida.
«В настоящее время в России, несмотря на технологический прогресс в индустрии медицинского оборудования, проблема своевременной диагностики spina bifida остаётся чрезвычайно актуальной. Выявлять данную патологию при ультразвуковом скрининге первого триместра могут лишь высококвалифицированные специалисты с многолетним опытом работы, и что немаловажно, имеющие представление 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 семьёй решения о проведении внутриутробной операции по закрытию дефекта, позволяющей 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 еёе решать», — комментирует кандидат медицинских наук, старший научный сотрудник отделения ультразвуковой и функциональной диагностики ФГБУ «НМИЦ АГП им. В.И. Кулакова» Минздрава России Лилияна Чугунова.
Для машинного обучения использовали датасет из около 6 тыс. обезличенных изображений УЗИ беременных женщин, собранный специалистами из Национального медицинского исследовательского центра (НМИЦ) акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В. И. Кулакова. Разметкой данных и медицинской методологией проекта руководили врачи УЗИ из НМИЦ Кулакова, эксперты в области выявления аномалий центральной нервной системы плода.
Специалисты Yandex Cloud вместе со студентами Школы анализа данных «Яндекса» создали архитектуру решения с применением нескольких видов нейросетей для обнаружения объектов, их классификации и определения вероятности наличия патологии. На основе датасета студенты ШАДа 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 предоставила бесплатно.
Проект продолжается: следующий этап — сбор и обработка новых данных в НМИЦ Кулакова для дообучения модели и улучшения качества её работы. Участники 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.
Написать комментарий