Новосибирские ученые научат искусственный интеллект анализировать томографические снимки животных

Внедрение искусственного интеллекта в ветеринарную диагностику новообразований и построение их контуров необходимо для проведения доклинических исследований нейтронозахватной терапии онкологических заболеваний, которые в настоящее время проводятся научными сотрудниками Лабораторией инновационной и ядерной медицины Физического факультета НГУ. Искусственный интеллект призван избавить научных сотрудников лаборатории от рутинной и утомительной работы по анализу изображений.

О перспективах внедрения искусственного интеллекта в работу томографического центра ЛИЯМ ФФ НГУ рассказывает доктор медицинских наук, профессор, врач высшей категории по специальности «рентгенология» Андрей Летягин.

Он является заместителем директора Института Цитологии и генетики СО РАН по научной работе, заместитель руководителя Института клинической экспериментальной лимфологии по научной и клинической работе и участвовал в экспертизе разметки опухолей – подтверждал ее или отбраковывал. Также он сотрудничает с Лабораторией инновационной и ядерной медицины Физического факультета НГУ.  Совместно с научными сотрудниками лаборатории Андрей Юрьевич участвует в работе по созданию алгоритмов для программного модуля «помощника врача-ветеринара», предназначенного для диагностики онкологических заболеваний у домашних животных по изображениям компьютерной томографии. «Безусловно, человека в процессе диагностики и лечения онкозаболеваний у животных искусственный интеллект не заменит, но он может стать надежным помощником, справляющимся с данной задачей с большей точностью, затрачивая значительно меньше времени», — уверен ученый.

В настоящее время аспирант Физического факультета НГУ Руслан Тюстин занимается разработкой алгоритмов анализа изображений у животных и созданием программ, помогающих ветеринарным врачам в осуществлении их деятельности, в том числе в проведении визуальной диагностики томографических снимков. Уже получены результаты в области сегментации — выделения контуров органов на снимках, работа в данном направлении продолжается. В будущем он планирует создавать модели и программы, которые позволят классифицировать опухоли и помогать врачу определять виды патологических состояний.

«Для начала была поставлена простая задача – на томографических снимках вычленить изображения костной системы. Возможно, далее перейдем к разработке алгоритмов, анализирующих состояние костной системы, потому что травмы позвоночника довольно часто не вызывают у животных болевых ощущений, в отличие от людей, которые являются прямоходящими, но без оперативного вмешательства в ряде случаев могут привести к непоправимым последствиям, тогда как вовремя проведенная нейрохирургическая операция может позволить животному полностью восстановиться», — рассказал Андрей Летягин.

Ученый отметил, что следующая задача будет посложнее – выделить легочную ткань. «Во время пандемии ковида искусственный интеллект по анализу легочной ткани шагнул далеко вперед, и этот опыт необходимо использовать и в нашей сфере. Далее будет поставлена задача научить искусственный интеллект выделять органы брюшной полости и анализировать их состояние. Начать решено с печени, так как она у кошек и собак страдает чаще всего», — говорит Андрей Юрьевич.

По мнению ученого, развитие искусственного интеллекта – это неизбежность, и сейчас исследователи уже не рассматриваем его как отдельное направление рентгенологии. «Это единый комплекс, впрочем, как и в других областях медицины. Врачи – и терапевты, и рентгенологи, и хирурги, — сетуют, что заполнение и оформление необходимой медицинской документации отнимает у них слишком много времени, и данную проблему надо как-то решать. Поток информации в медицине в последние годы многократно увеличился. Например, значительно выросло количество анализов и обследований, которые необходимо сдать и пройти как для назначения амбулаторного лечения, так и для госпитализации. Чтобы правильно их оценивать, необходимы глубокие знания в области биохимии и метаболомики. Нужно не просто посмотреть, соответствуют анализы норме или нет в отдельности, а увязать их результаты друг с другом. А потом сопоставить их с данными, полученными посредством различных видов обследования. Всеми необходимыми для этого знаниями обладает далеко не каждый врач. Зато искусственный интеллект справился бы с этой задачей без каких-либо затруднений при условии, если будет создан более крупный блок, обученный на единой базе данных, содержащей все необходимые данные для выполнения данных задач» — уверен ученый.