Специалисты Варшавского политехнического института совместно с Польской группой по исследованию рака легких разработали уникальную модель искусственного интеллекта. Система, основанная на крупнейшей в мире базе томографических снимков грудной клетки, поможет врачам ускорить и улучшить диагностику заболеваний легких.
«Система разработана таким образом, чтобы автоматизировать рутинные задачи врача и дать ему больше времени для анализа ключевых диагностических данных», – поясняет Пшемыслав Бецек, руководитель проекта и глава исследовательской группы MI2.AI.
ИИ-модель, созданная в рамках проекта Xlungs, способна мгновенно анализировать тысячи референсных КТ-снимков, выявляя патологические изменения и важные анатомические особенности.
«Технология позволяет измерять анатомические параметры, которые можно интегрировать с другими диагностическими процессами. Так же, как анализ крови стал основой выявления многих заболеваний, быстрый и точный анализ легочной ткани может стать прорывом в скрининге», – объясняет Бецек.
Модель можно легко интегрировать с существующими системами диагностики, так как она совместима со стандартами медицинской документации.
Для обучения ИИ использовали 40 000 КТ-сканов, собранных с польских пациентов в период 2010–2018 годов, включая снимки, сделанные во время скрининговых программ по диагностике рака легких. В результате был создан уникальный массив данных объемом 40 терабайт, который стал крупнейшей в мире специализированной базой изображений грудной клетки.
Каждый год в Польше проводится более 60 миллионов исследований с использованием визуальной диагностики, таких как компьютерная томография (КТ).
С 2021 года в стране действует единая система электронной медицинской документации (EDM), куда обязаны вносить данные все медицинские учреждения. Однако многие клиники начали цифровизацию задолго до этого, что позволяет создавать масштабные базы данных, которые могут быть использованы для развития искусственного интеллекта в медицине.
Новая ИИ-модель станет важным инструментом в диагностике заболеваний легких, помогая врачам точнее и быстрее выявлять патологии, а также развивать персонализированную медицину на основе анализа больших данных.
PAP/IAR/PR24/op