Здоров'я

ШІ для лікування аневризми судин головного мозку: проект GE Healthcare і Fujitsu Australia

Університет Маккуорі (Сідней, Австралія) і компанія Macquarie Medical Imaging приєдналися до партнерства GE Healthcare і Fujitsu Australia, щоб вивчити можливості штучного інтелекту для діагностики і контролю аневризми судин головного мозку. Співробітники університету провели клінічну експертизу для розробки і тестування технології, яку презентувала компанія GE Healthcare. Компанія Fujitsu очолить цю ініціативу.

Fujitsu збирається застосувати технологію штучного інтелекту до зображень мозку, які отримані за допомогою КТ-сканера GE Revolution. А для розшифровки зображення і пошуку аномалій в судинах буде використаний спеціальний алгоритм. Системи штучного інтелекту вже кілька років активно використовуються в медицині, і для розшифровки медичних зображень в тому числі. Однак для такого серйозного захворювання, як аневризма судин, застосовуються вперше.

Крім визначення наявності захворювання, ШІ-платформа також буде проводити нагляд за пацієнтами, що перенесли операцію або знаходяться в групі ризику. Джон Магнуссен (John Magnussen), професор Університету Маккуорі, підкреслив, що аневризми судин головного мозку є важкими для виявлення, це складно зробити навіть досвідченим медикам з великим стажем розшифровки КТ-зображень. За допомогою технології штучного інтелекту стала можливою більш точна діагностика: система автоматично позначає підозрілі ділянки на знімках, а після контролює стан цієї ділянки мозку, спираючись на більш пізню КТ.

Магнуссен пояснив, що створення досить великого набору даних нормальних і патологічних випадків стану судин головного мозку – найскладніша частина навчання нейронної мережі. Система повинна навчитися розрізняти, що саме є патологією, а що нормою. Якщо дати їй вихідні неправильні дані, то і результат навчання буде поганим. У порівнянні, наприклад, з маркуванням наборів даних для самоврядних автомобілів, набори даних для навчання ШІ розпізнаванню знімків мозку створюються набагато довше і ретельніше. У світі не так багато фахівців, здатних кваліфіковано розшифрувати медичний знімок і визначити, патологія на ньому або норма.

Поки що система являє собою «скупе» рішення задачі медичної візуалізації. І їй буде потрібен час, щоб вона змогла хоча б частково замінювати в цьому процесі експертів. Якщо експеримент буде успішним, і нейросеть почне кваліфіковано знаходити патологію, ціни на подібні послуги в клініках відразу стануть нижче, а значить – доступніше для більшості пацієнтів.

Наступний етап роботи медиків і інженерів – це створення наборів даних по відношенню до інших, не менш серйозних захворювань. З ростом обчислювальної потужності ШІ такі компанії, як Google і IBM пропонують рішення для тих завдань і процесів, які раніше здавалися непосильно складними. Об’єднавши академічні навички університету, досвід маркетологів з виведення продукту на ринок і знання медиків, можна отримати по-справжньому ефективне рішення за доступною ціною, заявив доктор Магнуссен.