В НовГУ предложили применять искусственный интеллект, чтобы выявлять болезни легких у сотрудников энергетических компаний. Им удалось адаптировать нейросеть под медицинские задачи — теперь она умеет «читать» трехмерные снимки компьютерной томографии и различать здоровые легкие, признаки ковида и онкологические изменения. Разработкой руководит Игорь Кулаков, старший преподаватель кафедры информационных технологий и систем НовГУ, сообщила пресс-служба Новгородского государственного университета имени Ярослава Мудрого.
Компьютерная томография грудной клетки считается самым надежным способом вовремя заметить проблемы с легкими. В отличие от обычного рентгена, КТ дает объемное послойное изображение внутренних органов — это гораздо информативнее. Но для расшифровки этих снимков необходим врач-рентгенолог и, если необходимо провести обследование большого количества людей, дело затягивается надолго. Здесь на помощь приходит ИИ, который способен быстро обработать большие объемы данных.
Разработка новгородских учёных ориентирована в первую очередь на энергетическую отрасль. Игорь Кулаков поясняет, что это — критически важная инфраструктура, от здоровья сотрудников которой напрямую зависит безопасность и стабильность производственных процессов. Особенно важно вовремя замечать респираторные заболевания — от обычной простуды до серьезных патологий.
Для обучения использовали 1815 томографических снимков — часть взяли из открытых источников, часть запросили у медицинских учреждений. Задача стояла научить модель различать три состояния: норму, ковид и рак. По словам разработчика, за один проход сеть не успевает как следует обучиться — нужно несколько циклов, чтобы она настроила параметры и запомнила редкие случаи. Проверку проводили на снимках, которые сеть раньше не видела, поэтому результаты можно считать объективными.
По мере обучения качество работы модели росло, и в итоге на тестовой выборке из 1815 исследований точность достигла 90,9%. Основные ошибки поначалу возникали, когда сеть путала норму с ранними проявлениями ковида, но после дообучения таких случаев стало значительно меньше. Лучше всего модель научилась определять онкологические патологии.
Готовую систему можно встроить в корпоративные программы медосмотров на предприятиях энергетики. Это ускорит направление пациентов к нужным специалистам, разгрузит врачей и поможет сократить экономические потери из-за болезней сотрудников. Кроме того, в системе можно настраивать чувствительность: например, сделать ее более внимательной к подозрительным случаям при первичном осмотре, но снизить количество ложных срабатываний при повторных проверках. Благодаря этому модель легко адаптируется под разные производственные условия.
Игорь Кулаков отмечает, что многие предприятия, с которыми сотрудничает Политехнический институт НовГУ, имеют особые условия труда, поэтому при разработке ориентировались именно на помощь сотрудникам, находящимся в зоне реального риска. Систему можно установить прямо на компьютеры, где проводят обследования, а также использовать через удобный онлайн-сервис, где любой сотрудник может самостоятельно загрузить свои КТ-снимки легких и получить предварительный анализ.
