Ставить диагноз «коронавирус» с точностью 80% научились в Иннополисе. Для этого искусственный интеллект обучается на рентгеновских снимках реальных больных, а потом находит те же признаки у других пациентов. О том, скоро ли метод можно будет запустить для обнаружения «китайской заразы» в больницах республики и откроют ли онлайн-сервис для всех желающих, «БИЗНЕС Online» рассказал руководитель центра искусственного интеллекта Университета Иннополис Рамиль Кулеев.
Рамиль Кулеев: «После возникновения пандемии COVID-19 мы нашу модель, которая была разработана для пневмонии, адаптировали для обнаружения коронавирусной инфекции»
ДООБУЧИТЬ СИСТЕМУ НА 5 ТЫС. СНИМКов
— Расскажите, пожалуйста, про ваш метод определения коронавируса. Кто его изобрел?
— В Университете Иннополис мы с 2014 года занимаемся разработкой алгоритмов сервиса анализа медицинских изображений. Одно из направлений — это автоматизация диагностики болезней по рентгеновским изображениям органов грудной полости. Разные задачи решаем — это и определение туберкулеза, и онкологии, и прочего. В том числе в прошлом году мы разработали отдельную модель на основе нейронных сетей для обнаружения по рентгеновским изображениям признаков пневмонии — по инфильтрату, который скапливается в легких. Эта модель «обучалась» на 25 тысячах снимков реальных больных.
Не секрет, что у коронавирусной инфекции одним из признаков является пневмония. Сначала происходят интерстициальные изменения в легких (изменение легочного рисунка), далее, когда болезнь прогрессирует, возникает непосредственно пневмония. Поэтому после возникновения пандемии COVID-19 мы нашу модель, которая была разработана для пневмонии, адаптировали для обнаружения коронавирусной инфекции. Эксперимент был проведен на рентгеновских снимках больных коронавирусом, которые есть в открытом доступе, в дата-центре на сайте Github. Этот дата-центр пополняется каждый день, любой больной коронавирусом может разместить там свои верифицированные снимки.
— Сколько «коронавирусных» снимков было «пропущено» через вашу модель?
— На момент эксперимента в доступе было 94 изображения. Мы провели эксперименты на данной выборке. Параллельно эту же выборку мы дали врачу-рентгенологу, чтобы понять, как он увидит и расшифрует симптомы болезни. Ведь на некоторых снимках [неподготовленному человеку] не было заметно симптомов пневмонии. И получилось, что в 80 процентах случаев патологии, которые обнаружил врач, система также нашла. Кроме того, система обнаружила симптомы в 13 процентах случаев, где врач их пропустил. На основании этого мы сделали вывод, что технология в принципе рабочая, она может быть применена на практике, но при условии, что эксперимент расширят хотя бы до 5 тысяч снимков. Тот размер выборки, который у нас есть, недостаточен.
— Каким образом вы планируете набрать 5 тысяч снимков?
— Мы прорабатываем вопрос об увеличении выборки за счет получения доступа к снимкам реальных больных, в том числе в России. Если у нас будет хотя бы 5 тысяч изображений, то на этом возможно дообучить модель и получить сервис, который уже можно было бы быстро развернуть в медицинских организациях, где происходит обследование больных коронавирусом. Мы отрабатываем этот вопрос с медицинскими организациями России, а также через партнеров — и с зарубежными организациями. Направили запросы, дали свои предложения и сейчас ждем ответов.
«Мы разработали отдельную модель на основе нейронных сетей для обнаружения по рентгеновским изображениям признаков пневмонии — по инфильтрату, который скапливается в легких. Эта модель «обучалась» на 25 тысячах снимков реальных больных»
«технологии легко могут быть адаптированы и для обнаружения других заболеваний»
— Как вы думаете применить данный метод на практике в российских больницах?
— Этот метод можно будет использовать как один из инструментов диагностики. Условно — больного привезли в инфекционную больницу, у него берут анализ крови, мазок на микрофлору из носа и зева, но для того чтобы получить результат тест-системы по методу ПЦР (полимеразная цепная реакция — прим. ред.), нужно ждать порядка четырех часов. А для того чтобы сделать рентгеновский снимок, понадобится 1–2 минуты. В том случае, если у больного есть симптомы, которые требуют безотлагательного начала лечения, экстренной помощи, можно не ждать этих тестов, а, опираясь на рентгеновские снимки, сразу начинать лечение. Мы экономим время и получаем более объективную картину. В случаях, когда идет большой объем пациентов, когда врач не успевает или отсутствует в данном конкретном месте, такой сервис автоматической диагностики может быть полезен и даже незаменим.
— Вы обращались в минздрав с предложением использовать ваше ноу-хау?
— Пока нет, потому что в таком виде сервис не может быть применим на практике.
— Пусть метод пока еще несовершенен, не было идеи открыть онлайн-сервис для всех желающих?
— Такие планы есть. На 80 процентов этот сервис уже готов. Он пока развернут в ЦОДе (центр обработки данных — прим. ред.) Университета Иннополис, но общий доступ не открываем, потому что точность еще недостаточная. Также мы не хотим заранее компрометировать наш метод.
— Это будет платная услуга или бесплатная?
— Пока мы обсуждаем данный вопрос.
«Если мы внедряем этот сервис в клинике, куда уже приходят преимущественно больные коронавирусом, нельзя будет сказать, что наш метод является инструментом массового скрининга»
— Не опасаетесь ли вы, что сервис, когда будет открыт, моментально обрушится из-за большого числа пользователей? Готовы ли вы к такому?
— Да, мы понимаем, и это еще одна из причин, по которой доступ к сервису пока не открыт. Но у нас есть компетенции, команда и ресурсы, чтобы обеспечить работоспособность системы и при большом количестве пользователей.
— Какие минусы у вашего метода?
— Конечно, это недостаточная точность (80 процентов), обусловленная невысоким пока объемом выборки. Второе — то, что, если мы внедряем этот сервис в клинике, куда уже приходят преимущественно больные коронавирусом, нельзя будет сказать, что наш метод является инструментом массового скрининга. В то же время мы не можем внедрить данный инструмент для массового скрининга, потому что в условиях карантина и изоляции сделать это организационно очень сложно.
Коронавирус коронавирусом, но я очень надеюсь, что очень скоро мы все это переживем. А технологии, которые мы испытали для обнаружения коронавируса, очень легко могут быть адаптированы и для выявления других заболеваний. Причем не только по рентгеновским снимкам. Главное здесь — подготовить обучающую выборку, а технологии нейросетей очень быстро масштабируются для решения самых разных задач. Сегодня это коронавирус, завтра — еще что-то.
Внимание!
Комментирование временно доступно только для зарегистрированных пользователей.
Подробнее
Комментарии 36
Редакция оставляет за собой право отказать в публикации вашего комментария.
Правила модерирования.