Российские специалисты создали ИИ-систему для диагностики предракового заболевания желудка
Искусственный интеллект на страже здоровья желудка
Специалисты ООО «МедТех ИИ» совместно с Билайном и Сеченовским университетом создали ИИ-систему для диагностики атрофического гастрита. Разработка может облегчить рутинные задачи, помочь врачам выявлять предраковые состояния желудка, назначать эффективное лечение и снижать риск онкологии при этом заболевании.
При атрофическом гастрите слизистая оболочка желудка воспаляется и атрофируется, что нарушает его работу и может приводить к образованию злокачественных опухолей. Поэтому ранняя диагностика важна для профилактики рака желудка.
Для постановки диагноза врачи исследуют ткани, полученные при эндоскопии. Новая ИИ-модель улучшает качество диагностики, помогает определить стадию хронического гастрита и вовремя выявить патологические изменения.
Решение предназначено для патологоанатомов, которые ежедневно анализируют биоптаты тканей желудка. Используя технологии компьютерного зрения, система обрабатывает сканы биоптатов, выделяя ключевые элементы: лимфоциты, железы и бокаловидные клетки.
Модель оценивает признаки предраковых изменений количественно, включая площадь кишечной метаплазии - важного клинического биомаркера. Анализируя долю пораженных тканей, метаплазию, атрофию и воспаление, а также их распределение, система формирует подробное описание биоптата.
Константин Романов, генеральный директор ООО «МедТех ИИ» и директор по искусственному интеллекту Билайна, отметил: «Современные технологии играют ведущую роль в преобразовании здравоохранения и повышении качества медицинских услуг. Инструменты на основе искусственного интеллекта помогают ускорять исследования и назначение лечения. Мы ценим труд врачей и стремимся предоставить им инструменты для сосредоточения на главном - здоровье пациентов».
Сейчас модель обучается на 60 полноразмерных изображениях WSI (whole slide image) биопсийных материалов с высокой точностью распознавания поражений. Команда планирует завершить обучение модели, внедрить ее в информационные системы патоморфологии и протестировать в клинической практике.