🔍 Глубокие нейросети для анализа медицинских изображений

Использование глубоких нейронных сетей для анализа медицинских изображений открывает новые перспективы в диагностике и лечении заболеваний, повышая точность и эффективность медицинских процедур. Эти инновации являются важным шагом вперед в области медицинской науки и способствуют улучшению качества здравоохранения.

Правильный диагноз — отправная точка, которая определяет способы и объёмы дальнейшего лечения. Его постановка — серьёзная задача для врача, так как ему необходимо проанализировать большой объём информации: данные первичного осмотра, сведения, полученные из расспроса пациента при сборе анамнеза, результаты лабораторных и инструментальных исследований, консультации других специалистов.

Что осложняет диагностику?

1. Динамика заболевания: Болезнь может развиваться, а её течение — изменяться со временем. Специалист вынужден оперативно реагировать на состояние пациента и быстро принимать решение.
2. Интерпретация результатов исследования: При постановке диагноза необходимо учитывать рабочие параметры теста: чувствительность и специфичность. В случае инструментальной визуализации (рентгенография, КТ, МРТ, УЗИ) специалисты могут оценить одно и то же диагностическое изображение по-разному.
3. Организация процесса диагностики: Временной интервал, в течение которого специалист получит результат теста, зачастую варьируется. На интерпретацию результатов также влияет разная форма представления отчёта.
4. Ограниченность человеческого ресурса: Врачу трудно сохранять постоянную концентрацию внимания и одинаковую производительность на протяжении длительного времени. Человеческий фактор может повлиять на эффективность решения ряда клинических задач.

На помощь врачу в решении указанных проблем приходят передовые технологии, основанные на искусственном интеллекте (ИИ).

Искусственный интеллект — это раздел компьютерных наук, который использует технологические возможности для выполнения интеллектуальных функций. Машины учатся решать задачи, требующие мышления человека, его способности к обучению и хранению знаний.

К ветвям ИИ относятся:

1. Машинное обучение (Machine Learning, ML): Алгоритмы ML используют для обучения большие объёмы данных. Исследователь выбирает функцию и модель для обработки информации. Это помогает выявить закономерности в исследуемой предметной области.
2. Глубокое обучение (Deep Learning, DL): Специализированная форма машинного обучения, направленная на автоматическое распознавание и классификацию объектов. В дальнейшем ИИ может самостоятельно, без непосредственного участия человека, обучаться и повышать точность результатов.
3. Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP): Распознаёт человеческий язык как в письменной, так и в устной форме. Благодаря NLP искусственный интеллект лучше понимает поступающие текстовые и речевые данные, способен выполнять перевод и генерировать сообщения.

ИИ восполняет недостаток человеческого ресурса: он способен непрерывно обрабатывать значительные объёмы информации и оказывать поддержку врачу в любое время суток.

Использование базы медицинских данных пациентов - ключевой аспект успешной работы искусственного интеллекта в медицине. Для того чтобы нейросеть смогла выявить признаки заболевания, ей необходимо обучиться на достоверных данных. Источниками таких данных могут служить:

• Данные электронной медицинской карты;
• Данные клинических лабораторных исследований;
• Генетические данные;
• Результаты электрофизиологических исследований, таких как электроэнцефалография (ЭЭГ) и электрокардиография (ЭКГ);
• Диагностические изображения.

Перед обучением нейронные сети данные предварительно аннотируются специалистами. Врачи анализируют диагностические снимки, результаты лабораторных исследований и оставляют своё заключение, которое становится ориентиром для искусственного интеллекта. После этого размеченный датасет обрабатывается алгоритмами машинного обучения.

Нейросети могут обрабатывать и анализировать электрофизиологические сигналы, такие как электрокардиограмма (ЭКГ), что имеет важное значение для выявления сердечно-сосудистых заболеваний. Применение искусственного интеллекта для анализа ЭКГ включает в себя:

• Ускорение обработки электрокардиограмм для пациентов в тяжелом состоянии с помощью сервиса "ЭКГ" от СберМедИИ.
• Разработку нейронных сетей для классификации нормальных и патологических участков на ЭКГ.
• Создание алгоритмов для диагностики пароксизмальной аритмии.

Врачебный инструмент "ТОП-3" от СберМедИИ предоставляет возможность врачам сравнить входные данные пациента с уже имеющимися анамнезами с определённым диагнозом, что помогает в постановке правильного диагноза.

Исследования показывают, что применение нейросетей в диагностике сосредотачивается на разработке и тестировании алгоритмов. Важным направлением является достижение прозрачности искусственного интеллекта, чтобы врач мог понять, как нейросеть получила диагноз и можно ли ему доверять.

Интеграция искусственного интеллекта в информационные системы также играет ключевую роль, преодолевая барьеры в обмене данными и эффективно извлекая клиническую информацию.

Сотрудничество искусственного интеллекта и врача поможет улучшить результаты диагностики и оптимизировать процесс общения с пациентами.

Подписывайтесь на наш телеграм-канал для получения еще больше интересных статей и обновлений НейроФьюжн

Ваша НейроМаня 🌌