В Клиниках СамГМУ разработали «Сервис автоматической оценки тяжести поражения легких у пациентов с COVID-19», сообщает правительство региона. Он позволит сократить время обработки исследований и повысить качество объективной оценки врачом состояния тяжести поражения легких.
В обычной практике, поясняют ученые, постановка диагноза может занять до 30 минут. Когда в день приходится обследовать до 100 пациентов, на это уходит очень много времени.
«Прошлый год для нас был тяжелый, потому что компьютерная томография стала очень популярна. Мы проводили исследования на КТ большому количеству пациентов. Нагрузка на врачей стала большой, и появилась необходимость в поиске способа, уменьшающего нагрузку, включающий также возможность автоматического анализа полученных данных, — рассказывает заведующий рентгеновским отделением Клиники СамГМУ, доцент кафедры лучевой диагностики Павел Зельтер. — Мы обнаружили, что разные врачи по-разному оценивают поражение легких. А это очень важный момент, так как в дальнейшем клиницисты смотрят на этот процент и решают, насколько тяжелое состояние у пациента, насколько улучшилось или ухудшилось его здоровье. Поэтому нам нужен был инструмент для объективизации этих расчетов. В этом нам помог искусственный интеллект».
На разработку системы ушло более полугода. Для исследования использовали несколько сотен снимков пациентов.
«Мы обучали нейронную сеть, чтобы она умела грамотно обрабатывать полученные в ходе исследования данные. Точность составила 91,92%. Таким образом, можно считать, что мы создали систему поддержки принятия решения врачом, — подчеркивает проектный менеджер СамГМУ Наталья Панова. — Наша программа обрабатывает данные не более 10 минут. В итоге доктор сразу получает результаты и может скачать, проще говоря, отчёт по исследованию».
Нейронную сеть можно будет использовать в разных медучреждениях – программу достаточно установить на компьютер врача. Сейчас искусственный интеллект анализирует КТ-снимки. В планах самарских ученых расширить функции системы для работы на рентгене.
Загрузка ...
