Алгоритм способен находить минимальные узелковые новообразования в лёгких, а также подсвечивать потенциально опасные участки.
Например, если размер хотя бы одного из обнаруженных новообразований превышает пороговое значение в четыре миллиметра, то сервис выделяет все обнаруженные узелковые новообразования вне зависимости от их размера, тем самым обозначая врачу участки, на которые необходимо обратить внимание при анализе и принятии решения о дальнейших действиях.
Систему обучали на обезличенных снимках из открытых источников медицинских данных. Для усовершенствования модели «КТ Лёгких» рентгенологами вручную было размечено более 12 тыс. снимков, которые стали базой для обучения алгоритмов ИИ. В настоящий момент ведётся пилотирование решения в онкологическом диспансере одного из субъектов РФ.
По словам руководителя индустрии здравоохранения Сбербанка Юрия Крестинского, сервис по анализу КТ изображений лёгких показал свою эффективность во время пандемии, когда многократно возросло количество исследований, требующих интерпретации.
ИИ обрабатывал каждый снимок в течение нескольких минут и обеспечивал приоритизацию — врачам в первую очередь предоставлялись изображения пациентов с подозрением на патологию. Таким образом можно было быстрее начать лечение у тех пациентов, которые в нём больше всего нуждались.
Ожидается, что применение обновлённого сервиса может помочь врачам при выявлении новообразований на КТ снимках, способствовать повышению качества диагностики онкологических заболеваний на ранних стадиях.
Источник