В Сколково научили нейросеть описывать рентгеновские снимки легких

Рентгеновское исследование — один из самых распространенных и доступных методов диагностики различных заболеваний органов дыхания. Однако его анализ требует высокой квалификации и опыта врачей-радиологов, которых не всегда хватает в медицинских учреждениях. К тому же, человеческий фактор может приводить к ошибкам и пропускам при интерпретации снимков.


Специалисты из Сколковского института науки и технологий (Сколтех) решили эту проблему с помощью искусственного интеллекта. Они разработали нейросеть, которая не только определяет наличие патологий на рентгеновских снимках легких, но и автоматически описывает их словами, используя простой и понятный язык.


 — научный сотрудник Сколтеха Олег Рогов.

Нейросеть состоит из трех разных алгоритмов, которые работают вместе для анализа рентгеновских снимков легких и постановки диагноза. Первый алгоритм использует методы машинного зрения, чтобы обнаруживать на снимках различные патологии, такие как воспаления, опухоли, туберкулез и другие. Второй алгоритм сравнивает найденные патологии с базой данных, в которой содержатся снимки и диагнозы, подготовленные профессиональными врачами. Он выбирает те патологии, которые наиболее часто связаны с серьезными заболеваниями и требуют дополнительного внимания. Третий алгоритм применяет модели компьютерной лингвистики, чтобы сформулировать текстовое описание результатов анализа снимков. Он использует простые и понятные слова, чтобы объяснить, какие патологии были обнаружены, какова их вероятная причина и какие дальнейшие шаги необходимо предпринять. Кроме того, ученые разработали еще одну версию нейросети, в которой первый и второй алгоритмы были интегрированы в один модуль, что повысило скорость и точность обработки снимков.

Для обучения нейросетей исследователи отобрали 384 тыс. рентгеновских снимков и связанных с ними диагнозов. Ученые обработали эти изображения и отметили на них ключевые участки, на которые чаще всего обращают внимание врачи при анализе результатов обследования легких. Команда также подготовила текстовые описания снимков.


 — Олег Рогов.

Тест системы показал, что обе ее вариации способны в 84-86% случаев выявлять ключевые патологии на снимках и подбирать диагноз, составленный простыми словами. Это позволит использовать их для ускорения диагностики болезней легких при рутинных клинических исследованиях.

Нейросеть также может помочь в обучении молодых специалистов и повышении квалификации опытных врачей. Кроме того, она может быть полезна для пациентов, которые хотят получить более подробную и понятную информацию о своем состоянии здоровья.

Ученые планируют дальше развивать свою разработку и адаптировать ее для других видов рентгеновских снимков, например, суставов или костей. Они также надеются на сотрудничество с медицинскими учреждениями и компаниями, заинтересованными во внедрении нейросети в практику.