Institutul de Cercetare MEPhI a dezvoltat un program bazat pe inteligență artificială pentru diagnosticarea neoplasmelor tiroidiene
Universitatea Națională de Cercetare Nucleară (NRNU) MEPhI a dezvoltat un program bazat pe inteligență artificială (AI) care îi ajută pe endocrinologii să clasifice tumorile tiroidiene pe baza imaginilor cu ultrasunete. Pe 3 iulie, Izvestia i s-a spus despre acest lucru în serviciul de presă al Universității Naționale de Cercetare Nucleară MEPhI.
Proiectul a fost numit „Asistent intelectual al medicului pentru diagnosticul ecografic al nodulilor tiroidieni”. A fost dezvoltat de studenții Universității Naționale de Cercetare Nucleară MEPhI cu participarea profesorului Institutului de Sisteme Cibernetice Inteligente (IIKS) Konstantin Zaitsev și a profesorului Școlii Superioare de Inginerie (HES) Maxim Dunaev, sub supravegherea generală a directorului Institutul de Inginerie Fizică de Biomedicină (IFIB) Alexander Garmash. Partenerul de proiect a fost Centrul Național de Cercetare pentru Endocrinologie al Ministerului Sănătății al Rusiei.
„Așa cum sugerează și numele, sistemul inteligent ajută endocrinologii clasificând neoplasmele din glanda tiroidă umană pe baza imaginilor cu ultrasunete. „Asistent” clasifică nodulii pe baza TI-RADS (Tyroid Imaging Reporting and Data System) - un sistem standardizat internațional pentru descrierea și procesarea datelor din studiile de imagistică tiroidiană”, a spus NRNU MEPhI.
Se clarifică faptul că datele medicale pentru antrenarea rețelei neuronale au fost prezentate de Centrul Național de Cercetare pentru Endocrinologie al Ministerului Sănătății al Rusiei. În total, au fost utilizate date de la 137 de pacienți, ale căror rezultate de diagnostic au fost incluse în eșantionul de antrenament de 400 de bucle cinematografice unice (seturi de câteva zeci de imagini) și imagini unice. Înainte de transferul către dezvoltatori, toate datele au fost anonimizate.
„Din punct de vedere tehnic, „Asistentul” s-a bazat pe arhitecturile rețelelor neuronale care erau deja în domeniul public – arhitectura rețelei neuronale Deeplabv3+ a fost folosită pentru a segmenta imaginile și a evidenția nodurile, iar rețeaua neuronală EfficientNetB6 a fost folosită pentru diagnostica patologiile si clasifica neoplasmele. Cu toate acestea, aceste programe au fost luate doar ca bază - membrii echipei de studenți trebuiau să lucreze la arhitectura produsului final ”, a subliniat serviciul de presă.
Ei au mai spus că pe lângă funcții de diagnostic, Asistentul mai realizează și altele: înregistrarea pacienților și menținerea statisticilor medicale. În plus, este prevăzută o interfață specială pentru a ajuta medicul să obțină o „a doua opinie” de la un alt specialist. Este, de asemenea, furnizat un sistem de feedback, care permite unui medic care lucrează să pună în evidență erorile din rețeaua neuronală și astfel să crească acuratețea acesteia.
„Sistemul a fost testat de la începutul acestui an pe baza Centrului Național de Cercetări Medicale de Endocrinologie, iar trei medici practicieni lucrează în prezent cu el. De asemenea, se lucrează pentru înregistrarea Asistentului ca produs medical”, a spus MEPhI NRNU.
Ei au mai adăugat că, în viitor, rețeaua neuronală ar trebui să analizeze date nu numai din ultrasunete, ci și din studii citologice, histologice și genetice.
Se observă că proiectul a primit recent Premiul Universitar Internațional Gravity-2023 în domeniul inteligenței artificiale și al datelor mari în nominalizarea Breakthrough Research and Development.
