Высокие технологии, Компьютерная томография легких, Машинное обучение, Нейросети, Опыт, Радиология
Применение технологий машинного обучения для скрининга рака в столичном Научно-практическом центре медицинской радиологии Департамента здравоохранения Москвы (НПЦМР ДЗМ, Радиология Москвы) выходит на новый уровень. Теперь при скрининге рака легкого искусственный интеллект научат выявлять и другие патологии.
Эксперты Радиологии Москвы активно участвуют в разработке систем поддержки принятия решений для врачей-рентгенологов, которые позволяют работать с группами исследований в Едином радиологическом информационном сервисе (ЕРИС), высвобождая время доктора для действительно сложных задач. В частности, одни из самых интересных проектов нацелены на выявление рака легких на ранних стадиях путем автоматического поиска очагов в легких на КТ-исследованиях органов грудной клетки, а также на проверку качества описаний и заключений этих КТ-исследований путем интеллектуального анализа текстов, написанных на естественном языке.
Рак легкого – самый смертоносный среди всех онкологических заболеваний. Эпидемиологическая ситуация по этому заболеванию в Москве требует комплексных решений со своевременной диагностикой и эффективной маршрутизацией пациентов. Цель скрининга рака легких – выявить опухоль, прежде чем она распространится за пределы органа.
Из всех случаев рака легкого только 15% локализовано непосредственно в легких. В большинстве случаев заболевание выявляется уже после того, как оно распространилось за пределы легкого и вызывает симптомы. Единственный эффективный способ диагностировать его вовремя – проводить низкодозную компьютерную томографию (НДКТ) гражданам из группы риска, не имеющим признаков болезни.
Запуск массового скрининга рака легкого в Москве в марте прошлого года привел к накоплению большого объема данных. Чтобы использовать его на благо здравоохранения, было решено применить технологии машинного обучения. Как заметил руководитель Радиологии Москвы, профессор Сергей Морозов, скриниговые программы служат мощным стимулом к повышению спроса на автоматизированные решения и алгоритмы компьютерного анализа изображений.
От простого к сложному
В лучевой диагностике искуственный интеллект чаще всего применяется при решении когнитивно простых задач: например, для формирования подсказок врачу, готовящему вывод по результатам исследования. Однако текущий уровень развития цифровых технологий позволяет добиться гораздо большего. Так, разделяя все случаи на «норму» и «патологию», искусственный интеллект дает рентгенологу возможность сфокусироваться на именно на патологии. Кроме того, такая система может автоматически искать различия между снимками в динамике, классифицировать патологии, заменять «второе мнение» и даже формировать сложные алгоритмы обработки больших данных для оценки среды, окружающей пациента. С ее помощью можно изучать новые биомаркеры для развития систем раннего предупреждения заболеваний и создавать «калькуляторы» персонализированного риска.
На основе ретроспективного анализа 10 тыс. КТ-исследований грудной клетки пациентов было отобрано 5 тыс. с патологическими находками для последующего маркирования и тегитирования. Это позволило сформировать специальную базу размеченных КТ-исследований, на которых системы искусственного интеллекта учат искать очаги в легких. Кроме того, в Радиологии Москвы разработан уникальный программный продукт, позволяющий одновременно проводить независимую разметку и верификацию этой разметки по любому массиву данных, с привлечением неограниченного числа рентгенологов. Эти данные применяются в разработке системы для поиска очагов в легких совместно с Департаментом информационных технологий Москвы.
На сегодняшний день в Москве проведено в общей сложности более 14 тыс. НДКТ. Расчеты проведенного пилотного проекта показали, что из 86 выполненных НДКТ пациентам из группы риска будет выявлен как минимум один рак легкого. Оценить результаты снижения смертности от данного заболевания планируется в 2024 году.
Расширение кругозора
Теперь искусственный интеллект может быть применен для решения ряда задач в поиске дополнительных патологических находок, которые можно обнаружить при проведении НДКТ. В новом проекте НДКТ 2.0 ставится несколько целей, помимо обнаружения рака легкого – выявление остеопороза, коронарного кальция, аневризмы аорты, расширения легочного ствола, жирового гепатоза и эмфиземы легкого. Для каждого из этих заболеваний будут использованы алгоритмы искусственного интеллекта. Сейчас уже идет подготовка баз данных для тестирования и обучения алгоритмов под эти задачи.
Виктор Гомболевский: «Надеюсь, что через 10 лет мир лучевой диагностики будет совсем другим именно благодаря искусственному интеллекту»
«Роль искусственного интеллекта в скрининге рака легкого значительно шире автоматического поиска узелков в легких, – говорит Виктор Гомболевский, руководитель отдела развития качества радиологии Радиологии Москвы. – А комплексное развитие когнитивных систем искусственного интеллекта нацелено на рывок в повышении качества оказания медицинской помощи».
Гомболевский, кандидат медицинских наук, врач-рентгенолог, руководит отделом развития качества радиологии НПЦМР ДЗМ. Он не только является разработчиком проекта «Московский скрининг рака легкого», но и возглавляет комитет по искусственному интеллекту Московского регионального отделения Российского общества рентгенологов и радиологов.
По мнению Гомболевского, в использовании потенциала искусственного интеллекта сделаны лишь первые шаги. Сегодня медицинские системы искусственного интеллекта – это разрозненный парк решений для экономии времени, сокращения дозы лучевой нагрузки, поиска и классификации находок, консультации пациентов и направляющих врачей, подготовки изображений, распознавания естественного языка и других локальных задач, которые в итоге выразятся в экономии финансовых ресурсов при повышении качества оказываемых медицинских услуг.
«Надеюсь, что через 10 лет мир лучевой диагностики будет совсем другим именно благодаря искусственному интеллекту, – пишет Гомболевский на своей странице в Facebook. – Точно будут такие задачи, в которых можно поставить вопрос о замене врача. В то же время уложить все обязанности врача-рентгенолога в цифровой алгоритм будет весьма затруднительно».
Подробнее об использовании искусственного интеллекта в лучевой диагностике можно будет узнать из доклада Виктора Гомболевского на практической конференции «Технологии машинного обучения 2018», которую издательство «Открытые системы» проводит 25 сентября.
Источник: