Научно-технический центр «Модуль», российский лидер в области аппаратных решений в сфере искусственного интеллекта (ИИ) и микроэлектронного дизайна, представляет свою новую разработку – программное обеспечение «МодульМед» для распознавания вирусной пневмонии, в том числе, вызванной инфекцией COVID-19.
Новое ПО «Модуля» способно распознавать заболевание с точностью в 93 процента.
Глубокая нейронная сеть
Реализуя работу нейронных сетей глубокого обучения, ПО «МодульМед» позволяет за несколько минут выявить патологию легких в результате анализа рентгенологических снимков пациентов. Это значительно экономит время высококвалифицированного медперсонала, который вынужден работать сегодня с большими объемами клинической информации.
Новое программное обеспечение создает трехмерную визуализацию снимков, позволяет определить объем, область и степень поражения легких. Для распознавания пораженных участков легких используется глубокая нейронная сеть с архитектурой U-Net.
Глубокая нейронная сеть обучалась и тестировалась на базах данных Федерального медицинского биофизического центра имени А.И. Бурназяна. Специалисты этого центра также проводили работу по разметке изображений, полученных методами компьютерной томографии.
Комментарий руководства
«Наше новое программное обеспечение легко интегрируется в существующую ИТ-инфраструктуру медицинской организации. В перспективе мы планируем значительно расширить его функциональность, что позволит применять данное ПО не только в пульмонологии, но и в других сферах медицины, а также диагностировать более широкий круг заболеваний», – комментирует Алексей Мохнаткин, заместитель директора по развитию НТЦ «Модуль».
Перспективы внедрения и тиражирования
В настоящее время ПО «МодульМед» входит в состав демонстратора нейросетевого программно-аппаратного комплекса (НПАК). Это масштабируемая вычислительно-коммуникационная платформа, предназначенная для создания и внедрения в практику продуктов медицинского ИИ.
Решение, созданное специалистами НТЦ «Модуль» в сотрудничестве с Ресурсным центром универсального дизайна и реабилитационных технологий» (ФГАУ «РЦУД и РТ»), состоит из взаимосвязанных автоматизированных рабочих мест (АРМ), в которых применены отечественные микропроцессоры NeuroMatrix. АРМ объединены локальной сетью с центром обработки данных, который обладает необходимыми вычислительными ресурсами для хранения больших объемов данных и глубокого обучения искусственных нейронных сетей.
В перспективе этот комплекс станет тиражируемым и доверенным решением и позволит решить широкий спектр актуальных задач в сфере отечественной медицины. В первую очередь, речь идет о создании экосистемы для разработки и внедрении новых сервисов медицинского ИИ и обеспечения доступа врачей к данным сервисам, о скором внедрении отечественных программно-аппаратных средств (ПАС) в медицинскую практику, а также интеграции с существующей и перспективной цифровой медицинской инфраструктурой.
Радиомика
Каждое радиологическое обследование условно состоит из двух этапов. Первый этап – получение самого изображения. Радиологи располагают целым арсеналом различных методов исследований, что позволяет визуализировать практически все ткани в теле человека. Высокое разрешение снимков позволяет рассматривать даже крошечные анатомические особенности и патологии.
Второй этап радиологического обследования – анализ изображений. На этом этапе специалисты-радиологи рассматривают полученные изображения и делают выводы о наличии заболеваний. Этот подход имеет существенные недостатки. Во-первых, этот метод субъективен – он основан на знаниях и опыте врача. Во-вторых, само заключение специалиста содержит, по большей части, качественную оценку, в то же время переход к персонализированному лечению требует не только качественных, но и количественных характеристик.
В 2012 году был предложен новый подход к анализу МРТ и КТ изображений, способный кардинально изменить процесс диагностики по снимкам. Он лежит на стыке радиологии, компьютерных наук и математической статистики и называется радиомикой.
Специалисты предположили, что медицинские изображения содержат недоступные для невооруженных глаз сведения. Эта «скрытая» информация может быть извлечена, если к полученным изображениям применить ряд математических преобразований. Результаты этих преобразований – так называемые «признаки» изображений – могут коррелировать с патофизиологическими свойствами (изменениями, указывающими на возможное развитие патологий), которые не видны на изображениях.
Наиболее перспективна радиомика для диагностики и лечения онкологических заболеваний. По сути, радиомика предсказывает микроскопические параметры исследуемых тканей из макроскопических изображений исследуемого объекта.
Справка об НТЦ «Модуль»
Научно-технический центр «Модуль» (НТЦ «Модуль») более 30 лет успешно работает на российском рынке наукоемких технологий и является российским лидером в области аппаратных решений в сфере искусственного интеллекта и микроэлектронного дизайна, разработки и производства аппаратуры управления и контроля современных авиационных и космических систем, аппаратно-программных решений в области нейронных сетей, в том числе для обработки видеопотока и изображений, навигации, связи, обнаружения и распознавания объектов.
