Ученые Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета "ЛЭТИ" совместно с Национальным медицинским исследовательским центром имени В.А. Алмазова разработали инновационную нейросетевую технологию для раннего выявления рака молочной железы. Эта система основана на анализе компьютерных томограмм (КТ), позволяя ускорить процесс диагностики и увеличить её точность, как сообщается в пресс-релизе ЛЭТИ, опубликованном ТАСС.
Ранее диагностика на основе КТ-изображений могла занимать до суток, теперь же благодаря разработанной нейросети весь процесс сокращён до считаных минут. Благодаря внедрению этой технологии вероятность диагностических ошибок снижается на 20%.
Денис Степаненко, магистр ЛЭТИ и руководитель проекта OncoDetect AI, подчёркивает значимость разработки: новая технология повышает доступность качественной медицинской помощи, экономит затраты на дополнительную диагностику и уменьшает число ошибочных решений врачей. Такие меры способны предотвратить тысячи смертей ежегодно и сделать работу лечебных учреждений эффективнее.
Ежегодно в России от рака молочной железы погибают тысячи женщин. Основная причина высокого уровня смертности заключается в позднем обнаружении опухоли, несмотря на современные медицинские аппараты. Иногда первые симптомы сложно разглядеть даже на современных КТ-снимках, а интерпретация одного изображения может занять значительное время.
Разработанная учёными ЛЭТИ программа представляет собой программное обеспечение с встроенной нейросетевой системой, предназначенной специально для обработки изображений КТ и выявления признаков рака молочной железы. Такая технология уже представлена на отечественном рынке, однако аналогов, поддерживающих именно анализ КТ-снимков, раньше не существовало.
Принцип работы системы прост: пациентка проходит обследование на аппарате КТ, после чего нейросеть мгновенно проводит обработку данных и выделяет зоны, заслуживающие особого внимания. Врач, ознакомившись с результатами, принимает окончательное решение. Время диагностики таким образом сводится к нескольким минутам.
Созданная нейросетевая модель прошла обучение на массиве из семи тысяч КТ-снимков, предоставленных Центром имени В.А. Алмазова. Все использованные данные были предварительно обезличены, обеспечивая конфиденциальность пациентов.
Ранее в Педиатрическом университете рассказали про природу наследственной онкологии и защите от рака.
Фото: Piter.TV
Обсуждение ( 0 ) Посмотреть все