В Москве научили искусственный интеллект искать патологии тазобедренного сустава

Её разработали специалисты цифровой лаборатории билайна и Сеченовки. Систему обучили с точностью порядка 80%* прогнозировать развитие патологии тазобедренного сустава. Для этого ИИ анализирует снимки магнитно-резонансного томографа.

Команда тестировала искусственный интеллект, который обучили анализу развития четырех наиболее часто встречающихся патологий тазобедренного сустава. Среди них синовит (воспалительный процесс, сопровождающийся скоплением жидкости в полости сустава или в оболочке сухожилия) и повреждения хряща. В планах интегрировать в ИИ сервисы, которые позволят выявлять вероятности патологии в травматологии на основе лучевых методов исследовании . Планируется также разработать сервис для выявления признаков наличия и степени тяжести различных патологии тазобедренного сустава в МРТ-исследованиях**.

Диагностировать значимые патологии тазобедренного сустава особенно важно на ранних стадиях развития заболевания.

— Сейчас мы приступаем ко второму этапу работы — классификации этих патологий. Довольно сложное решение, так как оно требует не только обнаружения самой патологии на разных срезах МРТ-исследования, но также и правильного расчета соответствующих показателей. Что касается развития лаборатории, то мы значительно расширили ее функционал, и сейчас ученые при помощи облачных технологий билайна могут описывать патологии, которые они видят на выгружаемых исследованиях, — сообщил генеральный директор билайна Александр Торбахов.

Ректор Сеченовского университета академик РАН Петр Глыбочко рассказал, что лабораторию клинических смарт-нанотехнологий в ортопедии создали при поддержке мегагранта от Министерства науки и высшего образования РФ. Работы вели под руководством специалиста в области формирования «умных» наносистем для адресной доставки биологически активных веществ и магнитных наночастиц, одного из ведущих ученых из Китайской Народной Республики профессора Син-Цзе Лянь.

— Одной из задач лаборатории является диагностика заболеваний суставов на основе рутинных данных, полученных методом МРТ. Совместно с коллегами нам удалось создать модель ИИ, которая позволяет выявлять вероятность остеоартроза на ранних стадиях по четырем основным критериям, принятым в ортопедии. Предложенное решение может являться как скрининговой технологией, позволяющей выявить вероятность изменения ткани в больших популяциях, так и использоваться специалистами для контроля лечения, — поделился ректор Петр Глыбочко.

Первое соглашение о сотрудничестве телекоммуникационная компания и Сеченовка подписали в прошлом году. Команда работает над созданием новой цифровой лаборатории, медицинских технологий на основе методики искусственного интеллекта, а также занимается внедрением результатов сотрудничества в отечественную систему здравоохранения.

На саммите SIBS-2022 подписали новое соглашение о сотрудничестве. Стороны планируют взаимодействие в сфере разработки перспективных технологий и продуктов на основе ИИ и big data в области медицины. Речь о разработке систем поддержки принятия врачебных решений в травматологии и ортопедии, автоматизированных систем анализа гистологических исследований в области патоморфологии (изучает патологические процессы при помощи исследований изменений в клетках, тканях и органах) на основе технологий компьютерного зрения. В перспективе стороны намерены развивать сотрудничество для решения сложных задач в онкологии.

• Точность рассчитана в результате совместного тестирования решения. Сведения носят информационно-справочный характер, достижение указанных результатов не гарантируется.

** Результат анализа является вспомогательным инструментом, решение по диагнозу принимает квалифицированный специалист.