Российские учёные разработали программу для быстрой и точной диагностики опасного заболевания — врождённого гиперинсулинизма. При этой болезни бета-клетки поджелудочной железы вырабатывают избыток инсулина, что особенно опасно для детей. У врача на анализ ПЭТ-снимков поджелудочной железы уходит несколько часов, при этом некоторые важные детали могут быть неразличимы для человеческого глаза. Искусственный интеллект анализирует снимки за несколько минут, определяя форму заболевания с высокой точностью.
Учёные из Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» имени В.И. Ульянова разработали компьютерный алгоритм, который позволяет быстро диагностировать опасную патологию поджелудочной железы у детей — врождённый гиперинсулинизм (ВГИ). Программу уже используют в своей работе врачи клиники НМИЦ им. В.А. Алмазова. Об этом RT сообщили в Минобрнауки РФ.
Напомним, гиперинсулинизм относится к эндокринным заболеваниям. Он проявляется в виде повышенной выработки инсулина бета-клетками поджелудочной железы и снижения уровня глюкозы в крови. Гиперинсулинизм бывает приобретённым и наследственным — врождённым. Особенно опасно это заболевание для детей раннего возраста, поскольку оказывает негативное влияние на развитие головного мозга.
Врождённый гиперинсулинизм (ВГИ) диагностируется обычно в два этапа: сначала делается тест образцов крови, а для детальной диагностики используется позитронная эмиссионная томография (ПЭТ). Во время этой процедуры пациенту внутривенно вводят специальный радиофармпрепарат, который избирательно накапливается в бета-клетках поджелудочной железы, вырабатывающих инсулин. Эти участки начинают испускать гамма-кванты, которые фиксируются датчиками томографа. В результате складывается пространственная картина распределения бета-клеток в тканях поджелудочной железы. Чтобы поставить точный диагноз, врач должен интерпретировать это изображение. Работа занимает несколько часов и требует высокой квалификации специалиста.
Для ускорения этого процесса учёные создали алгоритм искусственного интеллекта, который обрабатывает ПЭТ-изображения поджелудочной железы и определяет плотность бета-клеток в её отделах.
Скопления бета-клеток окрашены на ПЭТ-снимках в разные цвета в зависимости от типа и формы заболевания. Меняется не только цвет, но также яркость изображения. Благодаря этому учёным удалось «научить» компьютерный алгоритм точно различать формы заболевания. Программа также может фиксировать различия в цветовых характеристиках, которые могут быть невидимы для глаза врача, отмечают авторы работы.
Учёные выделили три диапазона показателей по яркости и тону, каждый из которых соответствует конкретной форме гиперинсулинизма: фокальной, диффузной или атипичной.
Точность определения степени заболевания при помощи компьютерного алгоритма — 86%, обработка изображения занимает несколько минут. Особенно эффективно программа выявляет атипичную форму заболевания, которую сложно диагностировать обычным методом.
«Внедрение в клиническую практику программного модуля на основе искусственного интеллекта позволило значительно оптимизировать диагностику данной сложной патологии, а в отношении атипичных форм разработать принципиально новый подход к планированию терапевтической тактики», — подчеркнула в беседе с RT заведующая кафедрой детских болезней клиники НМИЦ им. В.А. Алмазова профессор Ирина Никитина.