Нейросеть Yandex B2B Tech и ШАД поможет повысить точность диагностики ДЦП и терапии для новорождённых
В России создали нейросеть, которая помогает врачам оценить развитие мозга малышей уже в первые месяцы жизни, рассказали «Коду Дурова» в пресс-службе Yandex B2B Tech.
Это первое в мире подобное ИИ-решение для пациентов такого возраста. Оно представляет собой сервис, развёрнутый на платформе Yandex Cloud. Нейросеть может использоваться в качестве вспомогательного инструмента при подозрении на детский церебральный паралич (ДЦП) и другие болезни центральной нервной системы.
Что важно, для расшифровки результатов МРТ вместо нескольких дней специалисту лучевой диагностики отныне требуется несколько минут. Всё это позволит врачам выбирать лучшую тактику реабилитации пациента.
Нейросеть уже протестирована в Санкт-Петербургском государственном педиатрическом медицинском университете, при этом специалисты готовы делиться наработками с другими медицинскими учреждениями.
Любой врач может использовать её бесплатно на специальной странице проекта:
- Специалист лучевой диагностики загружает в неё результаты МРТ младенца.
- Данные анонимизируются — скрываются имя и фамилия пациента и другая конфиденциальная информация.
- Система с точностью свыше 90% выдаёт изображение с очерченными контурами и процентным соотношением серого и белого вещества в мозге ребёнка.
Новая нейросеть, которая поможет повысить точность диагностики ДЦП и терапии для новорождённых, создана специалистами Центра технологий для общества Yandex Cloud (входит в бизнес-группу Yandex B2B Tech) и студентами Школы анализа данных (ШАД), совместно с Санкт-Петербургским педиатрическим медицинским университетом.
По утверждениям разработчиков, решение в перспективе позволит оценить развитие мозга в динамике и значительно ускорить получение результатов исследования, чтобы принять решение о терапии:
- Это особенно важно при подозрении на патологию центральной нервной системы, в том числе ДЦП.
- Патология развивается в 2-3 случаях на 1000 новорожденных и является одной из основных причин детской инвалидности.
- Если болезнь удаётся выявить в первые месяцы жизни, то эффективность терапии повышается, а у пациента улучшается прогноз по восстановлению.
Заведующий кафедрой медицинской биофизики, д.м.н., профессор Санкт-Петербургского государственного педиатрического медицинского университета Александр Поздняков заявил, что человеческий мозг — сложная система, которая требует внимания с первых дней жизни:
«Существуют нарушения, связанные как со слишком медленным, так и со слишком быстрым его развитием. Выявить такие патологии помогает магнитно-резонансная томография (МРТ). Но МРТ головного мозга у младенцев — это комплексная и ответственная процедура.
Одно такое исследование длится в среднем 20-40 минут, а на анализ изображений и написание медицинского заключения даже у опытного специалиста может уходить от нескольких часов до нескольких дней.
Нейросеть Яндекса поможет врачам значительно ускорить диагностику и выбор терапии для маленьких пациентов».
Руководитель Центра технологий для общества Yandex Cloud Анна Лемякина рассказала, что команда стремится к тому, чтобы последние инновационные разработки Яндекса были максимально доступны врачам и помогали им ставить точные и своевременные диагнозы, оказывать помощь пациентам, выбирать оптимальные методы лечения и разрабатывать лекарства:
«Несмотря на то, что коммерческих решений для лучевой диагностики много, ни одно ранее не решало задачу, которую поставили перед нами эксперты университета.
Главной сложностью этого проекта был ограниченный набор данных.
Благодаря слаженной работе с экспертами нам удалось создать решение, которое помогает врачам обследовать больше пациентов за то же время и оперативно предлагать терапию в тех случаях, где это необходимо».
Технические особенности:
Нейросеть была обучена на 1500 обезличенных МРТ-снимков пациентов университета и на открытом наборе данных, предоставленном в рамках международного конкурса по сегментации МРТ-изображений головного мозга младенцев MICCAI Grand Challenge.
Для автоматической разметки применялась модель BIBSNet (Baby Intensity-Based Segmentation Network). Для сегментации изображений применили две нейросети: ResNet и U-Net. Специалисты Yandex Cloud предложили архитектуру решения, протестировали и настроили веб-сервис.
Позднее разработку планируют выложить в открытый доступ.