Команда МедТех ИИ, совместного предприятия Билайна и Сеченовского Университета, усовершенствовала алгоритм ИИ для диагностики атрофического гастрита - предракового состояния желудка. Точность модели после дообучения на расширенном наборе данных достигла 96%.
Атрофический гастрит — распространенное заболевание, требующее сложного и трудоемкого анализа тканей под микроскопом. Им страдает около 90 млн человек в мире и более 680 тыс. — в России. Поздняя или ошибочная диагностика осложняет дальнейшее лечение пациента, невыявленный и непролеченный вовремя гастрит может трансформироваться в рак.
Новая система на базе компьютерного зрения автоматически анализирует цифровые срезы тканей, определяет железы, лимфоциты и бокаловидные клетки, выделяет железы с кишечной метаплазией и вычисляет процент поражения по международной системе OLGIM (Operative Link on Gastric Intestinal Metaplasia), которая используется в клинической практике для определения тяжести кишечной метаплазии и риска развития рака желудка.
Планируется, что в будущем разработка станет дополнительным инструментом для медицинских специалистов.
Екатерина Антонова, руководитель разработки и внедрения Цифровых продуктов для медицины Билайна и ООО “МедТех ИИ”:
“Для повышения точности мы дообучили модель на расширенном наборе данных от клиник Сеченовского Университета — 104 полноразмерных снимка биопсийного материала (Whole Slide Image). Это увеличило устойчивость алгоритма к новым случаям и снимкам разного качества. Дополнительно команды врачей и дата-сайентистов усовершенствовали методику разметки данных. Новая система разметки улучшила распознавание ключевых структур тканей, что позволило точнее выявлять изменения в слизистой желудка. В результате точность модели достигла 96%”.
Татьяна Александровна Демура, профессор, Директор Института клинической морфологии и цифровой патологии Сеченовского Университета:
“Гастробиоптаты — это потоковый материал, с которым врачи-патологоанатомы работают почти ежедневно. Для постановки диагноза необходимо изучить несколько образцов ткани слизистой желудка. В каждом фрагменте определяют вид и количество желез, наличие кишечной метаплазии, состояние стромы: наличие и выраженность воспалительного инфильтрата и затем полуколичественно подсчитывают процент атрофии слизистой и желез с метаплазией. Это очень непростая и кропотливая работа. Разнообразие форм гастрита и морфологических паттернов усложняет задачу, особенно для начинающих специалистов. ИИ в диагностике атрофического гастрита служит нашим помощником для выявления самой кишечной метаплазии, ее локализации и процента измененных желез слизистой желудка. Таким образом использование такого ассистента ускоряет анализ, снижает нагрузку на врачей и помогает стандартизировать диагностику как для молодых, так и для опытных специалистов”.
В планах команд продолжить развитие модели с использованием расширенного датасета, развернуть модель для тестирования практикующими врачами-гастроэнтерологами Сеченовского Университета и запустить процесс регистрации в качестве медицинского изделия.
Применение ИИ в медицине - одно из тех направлений, которые должны будут показать значительную пользу "вторых глаз" для практикующих врачей. Показатель в 96% является впечатляющим и, при подтверждении в реальных условиях, будет означать серьёзный прорыв. В этом сообщении меня несколько смущает небольшое количество снимков в датасете, понятно, что речь о дообучении, но все же. Существенно, насколько удобным будет новый инструмент. Чтобы его использовали врачи, он должен бесшовно встроиться в существующий рабочий процесс врача-патолога, но если он окажется медленным, громоздким или потребует ряда дополнительных "телодвижений", систему не будут использовать даже при высокой точности.
- -
Комментариев нет:
Отправить комментарий