Уявіть: лікар-радіолог щодня переглядає сотні комп’ютерних томограм у пошуках підозрілих утворень. Ціна помилки — людське життя. А що, якби поруч завжди був невтомний цифровий помічник, який нічого не пропускає і підказує, куди звернути увагу?
Саме таку систему розробив аспірант НН ІПСА Сидорський Володимир Сергійович у своїй дисертаційній роботі.
Суть дослідження — створення інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень (ІСППР) для медичної діагностики на основі нейронних мереж глибокого навчання. Система працює з реальними медичними зображеннями у форматі DICOM — саме такими, які лікарі бачать у своїй щоденній практиці.
Що вона вміє? Автоматично знаходити підозрілі утворення на КТ-сканах легень та нирок, класифікувати їх за медичними критеріями (Lung-RADS, Bosniak), а також дозволяти лікарю в кілька кліків скоригувати результат — якщо діагноз не задовольняє лікаря. Були отримані наступні результати: система виявляє рак легень з точністю 94% при мінімальній кількості хибних спрацювань. Система для нирок вже проходить клінічні випробування у співпраці з компанією Better Medicine.
Чому це важливо? Кількість кваліфікованих радіологів у світі не встигає за зростанням потреби в діагностиці. ШІ не замінює лікаря — він дає йому нові можливості: більше уваги складним випадкам, менше рутини, вищу точність. Дослідження доводить: майбутнє клінічної діагностики — це людина та ШІ пліч-о-пліч.