AllDaily Сеченовский университет, в сотрудничестве с командой Билайн Big Data & AI, представил инновационную разработку – систему искусственного интеллекта (ИИ), которая с точностью до 96% способна выявлять атрофический гастрит, заболевание желудка с высоким риском перерождения в рак.
Алексей Никольский / РИА Новости
Как сообщили «Ленте.ру» в пресс-службе университета, этот алгоритм, функционирующий как «цифровой патоморфолог», призван ускорить процесс диагностики для врачей и, следовательно, своевременно начинать лечение, тем самым снижая вероятность развития онкологических заболеваний.
Атрофический гастрит характеризуется истончением слизистой оболочки желудка, зачастую сопровождающимся появлением клеток, схожих с клетками кишечника (кишечная метаплазия). Опасность заболевания заключается в его бессимптомном течении на ранних стадиях, которое со временем может привести к развитию рака. Своевременная диагностика имеет решающее значение: она позволяет установить наблюдение за пациентом и предотвратить развитие злокачественных новообразований.
Диагностика атрофического гастрита традиционно требует проведения эндоскопии с последующим микроскопическим анализом тканей патоморфологом. Этот процесс, требующий значительных временных затрат (от 15 минут до нескольких часов на одного пациента) и ожидания результатов до недели, становится более эффективным благодаря новому ИИ-алгоритму. Алгоритм автоматически анализирует цифровые изображения биопсийных образцов, выделяет потенциально опасные зоны, определяет соотношение между здоровыми и измененными тканями и помогает врачу в определении стадии заболевания.
Разработчики отмечают, что данная система позволяет ускорить процесс диагностики в среднем в пять раз, сокращая время ожидания результатов с 4-7 дней до 2-3 дней. Важно отметить, что точность алгоритма сопоставима, а в некоторых случаях даже превосходит показатели межврачебных расхождений, которые могут достигать 5-15%.
Для обучения модели в течение года использовалось более 5,5 тысяч обработанных гистологических изображений, предоставленных клиническими подразделениями Сеченовского университета.
