Искусственный интеллект в борьбе с коронавирусом

Искусственный интеллект в борьбе с коронавирусом

Красноярские ученые придумали, как использовать искусственный интеллект для более точного определения площади поражения легкого коронавирусом и даже прогнозировать возможные осложнения. Это позволит врачам быстро назначать больному необходимую терапию и реабилитировать его после перенесенного ковида.

Точность в несколько раз выше

Анжелика Кенц – врач-рентгенолог рентгенологического отделения Сибирского научно-клинического центра ФМБА России. С начала пандемии коронавируса делает компьютерную томографию больным. Говорит, именно в процессе этой работы и возникла у нее идея поставить искусственному интеллекту новую задачу и провести исследование.

Бригада медиков в Еруде

– Летом прошлого года я поехала в Еруду в мобильный госпиталь, – рассказывает Анжелика Кенц. – Была необходимость во враче, который мог бы описать изображение КТ местных пациентов. Мне стало интересно – насколько возможно применять искусственный интеллект для дистанционного анализа и скринингового исследования без участия врача.

Пока о замене человека компьютером речи не идет. Врач-рентгенолог Сибирского научно-клинического центра взялась обучить искусственный интеллект более оперативно диагностировать поражения легкого пациента, вызванные COVID-19, а также дифференцировать оценку их тяжести.

– Искусственный интеллект выявляет характеристики поражения, которые не может увидеть врач без математических алгоритмов, – поясняет исследователь. – Это поддержка доктору в принятии решения. Только представьте: за одно исследование коронавирусного пациента делается более 400 снимков. Врач получает большое количество данных и, по сути, определяет площадь поражения легкого субъективно, на глаз. А наше исследование позволит в несколько раз увеличить точность постановки диагноза.

Какова площадь «матового стекла»

Компьютерная томография легкого – один из ключевых элементов ранней диагностики коронавируса. На полученных изображениях врач может увидеть разную картину. Характерные признаки поражения COVID-19 – так называемое «матовое стекло» – множественное помутнение на рентгеновском снимке, а также утолщение стенок сосудов и периферическое распределение очагов. При масштабном поражении легкого у пациента развивается дыхательная недостаточность, тогда для его жизнеобеспечения используют аппараты искусственной вентиляции легких.

А основная цель диагностического исследования Анжелики Кенц – выявление и наблюдение патологических изменений на ранних стадиях развития пневмонии от COVID-19. А здесь очень важен анализ и описание изображений с максимально точной оценкой показателей.

– При анализе компьютерных томографий важно до начала описания получить клиническую информацию об истории заболевания и состояния пациента от лечащего врача, – поясняет врач-рентгенолог. – В рентгенологическом заключении приводится оценка возможной связи выявленных изменений с COVID-19 и объем поражения легких. Именно для этого проводится наше исследование.

В сущности, у нас появилась возможность не только оценить площадь поражения легких, но и при изучении показателей прогнозировать исход. А в дальнейшем, при расширении и улучшении процессов обработки изображений, также можно существенно ускорить процесс диагностики по медицинским снимкам, сделать его более точным и объективным. И все это благодаря разработанному программному и информационному обеспечению.

А будут ли изменения?

Подобные алгоритмические приложения уже разрабатываются в мире, в частности, в Китае. Но красноярские ученые используют другие методы обсчета и свою базу данных.

Важной частью ведущихся исследований стала современная компьютерная технология обработки изображений – радиомика. Это новое направление, которое сочетает в себе преимущества методов экспертной визуализации и Data science. Лежит оно на стыке радиологии, компьютерных наук и математической статистики. Как говорят специалисты, медицинские изображения содержат недоступные для невооруженных глаз сведения. Эту «скрытую» информацию можно извлечь, если к полученным изображениям применить ряд математических преобразований.

На основе этой технологии и выполняется геометрический анализ медицинских снимков с применением разработанной авторами методики спектральной декомпозиции (разложение на частотные компоненты). В результате изображения преобразуются и становятся более контрастными. Благодаря цветовому кодированию изменения в легких лучше видны.

Через исследование прошли более 50 больных коронавирусом с разными стадиями поражения легкого. Сейчас врач следит за их состоянием здоровья, анализирует, как быстро восстанавливается организм после перенесенного ковида. Если у молодых людей заболевание не оставляет следа в легких, то у более возрастных пациентов только через полгода исчезают остаточные изменения дыхательного органа.

Кстати, новая разработка красноярцев позволит уже на первых этапах заболевания определить, у кого из пациентов могут остаться изменения в легком, и поискать причину этого.

В начале пути

Данной темой красноярские ученые начали заниматься весной 2020 года, когда наблюдался пик заболеваемости ковидом. Но к этому времени у них уже были наработаны алгоритмические приложения для анализа КТ-изображений легких, пораженных онкологией и пневмонией.

Анжелика Кенц отмечает: ей тогда очень помогла стажировка в Москве у главного специалиста по лучевой диагностике Минздрава РФ профессора Игоря Евгеньевича Тюрина – удалось в короткие сроки освоить анализ и описание МСКТ-изображений (мультиспиральная, или мультисрезовая, компьютерная томография. – НКК).

Анжелика – магистрант СФУ, свои исследования ведет на базе Федерального Сибирского научно-клинического центра ФМБА России и Института вычислительного моделирования СО РАН.

– Анализируя и интерпретируя изображения с вирусной пневмонией, мы делаем акцент на такие изменения, как уплотнение легочной ткани по типу «матового стекла», консолидацию и ретикулярные изменения, а также оцениваем процентное вовлечение паренхимы легкого, от размеров которого зависит степень тяжести патологических изменений, – поясняет научный руководитель исследования, доктор технических наук, профессор, ведущий сотрудник ИВМ СО РАН Константин Симонов.

– Если вы взглянете на обработанные при помощи программных приложений снимки, то увидите цветное контурное изображение, на котором выделены и сегментированы зоны патологических изменений, связанных с COVID-19, в периферических отделах легких. Также оценивается в процентном соотношении степень поражения каждого из них и другие геометрические и текстурные характеристики.

Сейчас ученые в самом начале пути. И Анжелика, и ее научный руководитель уверены, что вычислительная технология анализа и расшифровки снимков при помощи компьютерного зрения будет совершенствоваться. А это, несомненно, поможет медикам спасать жизни пациентов.

Фото Олега КУЗЬМИНА, пресс-службы ФСНКЦ ФМБА России

Читать все новости

Реплики


Видео

Фоторепортажи

Также по теме

4 декабря 2021
Главный приз – контейнерная площадка
Отсутствие необходимого количества контейнерного оборудования и площадок – одна из главных проблем, с которой столкнулись муниципалитеты в ходе мусорной реформы.
3 декабря 2021
Не на своем месте
Большой магазин инструментов, автозапчастей, стройматериалов и всякой скобянки – с кучей отделов и довольно высокими ценами. Но очень популярный в
3 декабря 2021
Перезагрузка в норильской больнице
На этой неделе в комитетах Законодательного собрания обсудили ряд тем, очень важных для жителей края. Речь шла об экологии, льготных