ИИ для сосудов: в России создают цифрового помощника для анализа артерий
Ученые Южного федерального университета разрабатывают ИИ-ассистент, который поможет врачам оценивать состояние артерий во время коронарографии. Это должно снизить нагрузку на специалистов и сделать оценку стенозов более точной.
Сердечнососудистые заболевания остаются одной из самых распространенных групп болезней. Одна из проблем, с которой сталкиваются кардиологи и эндоваскулярные хирурги, это стеноз, то есть патологическое сужение просвета артерии. Из-за него кровь хуже проходит по сосуду, а значит, органы и ткани могут получать меньше кислорода. Стеноз сосудов приводит к инсульту, ишемической болезни и инфаркту миокарда.
Чтобы оценить состояние коронарных артерий, врачи используют инвазивную коронарную ангиографию. Во время процедуры в сосуд вводят контрастное вещество и с помощью рентгеновского оборудования получают изображения кровотока. Врач анализирует их и определяет, где находится сужение, насколько оно выражено и как меняется геометрия сосуда. Но это очень сложный процесс, поскольку нужно учитывать множество изображений, полученных в разные моменты и в разных проекциях. Ученые ЮФУ нашли способ доверить эту работу ИИ.
Новый взгляд на снимок сосудов
Проект «Интеллектуальный ассистент эндоваскулярного хирурга» стал одним из победителей конкурсного отбора проектов ЮФУ в сфере искусственного интеллекта. Его реализуют по запросу Городской клинической больницы скорой медицинской помощи №5 Таганрога.
Главная особенность разработки в том, что система должна анализировать ангиографию как единую видеопоследовательность. Трехмерная модель позволяет оценить геометрию сосудистого сегмента, уточнить расположение сужений, сопоставить изображения, полученные в разных проекциях, а также подготавливать данные для количественной оценки стенозов. Это принципиально меняет подход к обработке данных. Компьютер может учитывать, как изображение сосуда меняется во времени, связывать между собой его контуры и центральные линии, а затем сформировать структуру сосудистого русла и его трехмерную модель. То есть ИИ собирает целостную картину того, как устроен конкретный участок сосудов и есть ли там риск сужения.
Зачем нужна 3D-модель
Как рассказал исполняющий обязанности главного врача Городской больницы скорой медицинской помощи №5 Дмитрий Сафонов, заболевания сердечнососудистой системы остаются широко распространёнными, а число пациентов с подобными диагнозами ежегодно растет. Это создает повышенную нагрузку на специалистов, что может снижать точность диагностики, повышать риск врачебных ошибок и способствовать профессиональному выгоранию медицинского персонала.
С помощью ассистента можно будет снизить нагрузку на врачей, повысить воспроизводимость результатов и уменьшить субъективность оценки. А для пациента это означает более точную диагностику и меньшее число ошибок в постановке диагноза.
Студенты в деле
Проект используется и в образовательном процессе ЮФУ. В разметке данных участвовали 250 обучающихся, большинство из которых осваивают программы уровня «ТОП-ДС» и «ДС». Они добавляли к исходным изображениям и видео структурированные метки. Перед этим ведущие специалисты в области коронарографии провели цикл занятий для преподавателей и студентов-наставников старших курсов.
Как рассказал старший преподаватель кафедры вычислительной техники ИКТИБ ЮФУ Александр Козловский, ребята смогли погрузиться в решение практических задач. Те, кто проявил себя лучше всего, получили приглашение присоединиться к главной команде проекта.
Развитие медицинского ИИ
Российские системы искусственного интеллекта в медицине умеют решать множество задач. Например, находить признаки заболеваний на рентгеновских или томографических изображениях. Что касается проекта «Интеллектуальный ассистент эндоваскулярного хирурга», то он показывает несколько другой этап развития этой тенденции. Здесь алгоритму предстоит работать сразу с несколькими типами информации, учитывать последовательность изображений, восстанавливать трехмерную структуру сосудов и выдавать количественные характеристики.
Подобные системы в перспективе могут использоваться не только для первичного анализа. Их можно развивать для планирования эндоваскулярных вмешательств, сравнения исследований в динамике и контроля результатов лечения. Для российской ИТ-отрасли такие проекты важны еще и потому, что позволяют создавать специализированные технологии на основе реальных запросов клиник.
