Здоровье

ИИ для лечения аневризмы сосудов головного мозга: проект GE Healthcare и Fujitsu Australia

Университет Маккуори (Сидней, Австралия) и компания Macquarie Medical Imaging присоединились к партнёрству GE Healthcare и Fujitsu Australia, чтобы изучить возможности искусственного интеллекта для диагностики и контроля аневризмы сосудов головного мозга. Сотрудники университета провели клиническую экспертизу для разработки и тестирования технологии, которую презентовала компания GE Healthcare. Компания Fujitsu возглавит эту инициативу.

Fujitsu собирается применить технологию искусственного интеллекта к изображениям мозга, которые получены при помощи КТ-сканера GE Revolution. А для расшифровки изображения и поиска аномалий в сосудах будет использован специальный алгоритм. Системы искусственного интеллекта уже несколько лет активно используются в медицине, и для расшифровки медицинских изображений в том числе. Однако для такого серьёзного заболевания, как аневризма сосудов, применяются впервые.

Помимо определения наличия заболевания, ИИ-платформа также будет проводить контроль пациентов, перенёсших операцию или находящихся в группе риска. Джон Магнуссен (John Magnussen), профессор Университета Маккуори, подчеркнул, что аневризмы сосудов головного мозга являются трудными для обнаружения, это сложно сделать даже опытным медикам с большим стажем расшифровки КТ-изображений. С помощью технологии искусственного интеллекта стала возможной более точная диагностика: система автоматически помечает подозрительные участки на снимках, а после контролирует состояние этой области мозга, опираясь на более позднюю КТ.

Магнуссен пояснил, что создание достаточно большого набора данных нормальных и патологических случаев состояния сосудов головного мозга – самая сложная часть обучения нейронной сети. Система должна научиться различать, что именно является патологией, а что нормой. Если дать ей исходные неправильные данные, то и результат обучения будет плохим. По сравнению, например, с маркировкой наборов данных для самоуправляемых автомобилей, наборы данных для обучения ИИ распознаванию снимков мозга создаются намного дольше и тщательнее. В мире не так много специалистов, способных квалифицированно расшифровать медицинский снимок и определить, патология на нём или норма.

Пока что система представляет собой «скупое» решение задачи медицинской визуализации. И ей потребуется время, чтобы она смогла хотя бы частично заменять в этом процессе экспертов. Если эксперимент будет успешным, и нейросеть начнёт квалифицированно находить патологию, цены на подобные услуги в клиниках сразу станут ниже, а значит – доступнее для большинства пациентов.

Следующий этап работы медиков и инженеров – это создание наборов данных по отношению к другим, не менее серьёзным заболеваниям. С ростом вычислительной мощности ИИ такие компании, как Google и IBM предлагают решения для тех задач и процессов, которые ранее казались непосильно сложными. Объединив академические навыки университета, опыт маркетологов по выводу продукта на рынок и знания медиков, можно получить по-настоящему эффективное решение по доступной цене, заявил доктор Магнуссен.