Нейросеть видит больше: российские студенты научили ИИ читать ЭКГ и помогать хирургам
Старшекурсники Института клинической медицины имени Н. В. Склифосовского Артем Осадчий и Юлия Вчерашняя стали победителями V Всероссийской конференции молодых ученых «Цифровые технологии в современной медицине». Их проект GISS AI помогает анализировать электрокардиограммы и готовить подробные заключения.
Идея сервиса связана с обычной медицинской практикой. Электрокардиограмму делают во время диспансеризации, в приемном покое, фельдшерско-акушерском пункте и машине скорой помощи. То есть само обследование можно провести практически в любой ситуации. Но правильно интерпретировать результаты может быть непросто, особенно если у специалиста мало опыта или на приеме большой поток пациентов.
Как объяснила Юлия Вчерашняя, проект GISS AI анализирует 12-канальную ЭКГ и ищет нарушения ритма и проводимости. При этом врачу достаточно сфотографировать бумажную пленку на смартфон. Специальный модуль преобразует изображение в цифровой сигнал, после чего нейросеть обрабатывает данные, а языковая модель формирует развернутое заключение с описанием зубцов, сегментов и отведений. По словам разработчиков, модель обучена на выборке из 345 тысяч ЭКГ и распознает шесть патологий.
Сервис не ставит диагноз
Изобретение студентов может быть полезно терапевтам, фельдшерам, кардиологам и врачам функциональной диагностики, особенно там, где исследования поставлены на поток, а возможность быстро получить мнение профильного специалиста есть не всегда.
«Сервис не ставит диагноз вместо врача, он только берет на себя рутину первого прочтения, помогает быстрее сортировать поток пленок и сразу подсвечивает те, что требуют внимания прямо сейчас. Это особенно важно ночью, в выходные и праздники, когда поток пациентов высокий, а профильного специалиста рядом может не быть», – отметила Юлия Вчерашняя.
Польза от приложения очевидна: врач быстрее узнает, что происходит с сердцем пациента, а пациент быстрее получит помощь.
Навигатор для хирурга
Еще один проект был представлен на конференции Сеченовским университетом. Эта разработка связана с оперативными вмешательствами. Ассистент кафедры госпитальной хирургии Института клинической медицины Марк Токарев создает ИИ-платформу «Laphub» для лапароскопических операций, позволяющих проводить манипуляции через небольшие разрезы, используя камеру и специальные инструменты. Сервис станет для хирурга незаменимым помощником.
«Laphub» анализирует видеопоток и в реальном времени подсказывает, какие ткани и структуры организма пациента видит камера, где проходит безопасная зона и на каких участках нужно быть внимательнее. После вмешательства платформа может автоматически подготовить разбор операции. Например, выделить основные этапы, указать их продолжительность, отметить моменты повышенного риска и сформировать протокол.
«Представьте навигатор для хирурга. Он не ведет машину за водителя, но заранее предупреждает о развилках и опасных участках. Программа видит операцию глазами камеры и в реальном времени подсказывает, какая анатомическая структура сейчас в кадре, где проходит безопасная зона и где нужна особая осторожность», – рассказал Токарев.
У такой технологии есть и образовательная задача. Разбор видеозаписи помогает врачу увидеть детали, которые сложно заметить во время продолжительного вмешательства, а начинающему хирургу – понять, на каких этапах стоит сосредоточиться.
От проекта – к медицинской практике
Обе разработки объединяет общий принцип: цифровые инструменты должны решать конкретные задачи медицинских работников. GISS AI помогает быстрее обработать ЭКГ и обратить внимание на потенциально значимые изменения. «Laphub» предназначена для поддержки хирурга во время операции.
При этом ИИ-сервисы могут быть интересны не только российским клиникам. Практически во всех странах врачам приходится работать с большим потоком пациентов. Приоритетна и подготовка квалифицированных медиков. Поэтому технологии, которые помогают анализировать медицинские данные и обучать молодых специалистов, однозначно найдут применение за пределами России.
