Тесты на COVID-19 из Казани: «Когда большой объем пациентов, метод может быть незаменим!»

7.04.2020 12:06



Рамиль Кулеев: «После возникновения пандемии COVID-19 мы нашу модель, которая была разработана для пневмонии, адаптировали для обнаружения коронавирусной инфекции» Фото предоставлено Рамилем Кулеевым
«Мы разработали отдельную модель на основе нейронных сетей для обнаружения по рентгеновским изображениям признаков пневмонии — по инфильтрату, который скапливается в легких. Эта модель «обучалась» на 25 тысячах снимках реальных больных» «Мы разработали отдельную модель на основе нейронных сетей для обнаружения по рентгеновским изображениям признаков пневмонии — по инфильтрату, который скапливается в легких. Эта модель «обучалась» на 25 тысячах снимков реальных больных» Фото предоставлено Рамилем Кулеевым
«Если мы внедряем этот сервис в клинике, куда уже приходят преимущественно больные коронавирусом, нельзя будет сказать, что наш метод является инструментом массового скрининга» «Если мы внедряем этот сервис в клинике, куда уже приходят преимущественно больные коронавирусом, нельзя будет сказать, что наш метод является инструментом массового скрининга» Фото: © Кирилл Каллиников, РИА «Новости»
Ученые Иннополиса разработали алгоритм по обнаружению коронавируса по рентгеновским снимкам с помощью нейросетей
Ставить диагноз «коронавирус» с точностью 80% научились в Иннополисе. Для этого искусственный интеллект обучается на рентгеновских снимках реальных больных, а потом находит те же признаки у других пациентов. О том, скоро ли метод можно будет запустить для обнаружения «китайской заразы» в больницах республики и откроют ли онлайн-сервис для всех желающих, «БИЗНЕС Online» рассказал руководитель центра искусственного интеллекта Университета Иннополис Рамиль Кулеев.

ДООБУЧИТЬ СИСТЕМУ НА 5 ТЫС. СНИМКов

— Расскажите, пожалуйста, про ваш метод определения коронавируса. Кто его изобрел?
— В Университете Иннополис мы с 2014 года занимаемся разработкой алгоритмов сервиса анализа медицинских изображений. Одно из направлений — это автоматизация диагностики болезней по рентгеновским изображениям органов грудной полости. Разные задачи решаем — это и определение туберкулеза, и онкологии, и прочего. В том числе в прошлом году мы разработали отдельную модель на основе нейронных сетей для обнаружения по рентгеновским изображениям признаков пневмонии — по инфильтрату, который скапливается в легких. Эта модель «обучалась» на 25 тысячах снимков реальных больных.
Не секрет, что у коронавирусной инфекции одним из признаков является пневмония. Сначала происходят интерстициальные изменения в легких (изменение легочного рисунка), далее, когда болезнь прогрессирует, возникает непосредственно пневмония. Поэтому после возникновения пандемии COVID-19 мы нашу модель, которая была разработана для пневмонии, адаптировали для обнаружения коронавирусной инфекции. Эксперимент был проведен на рентгеновских снимках больных коронавирусом, которые есть в открытом доступе, в дата-центре на сайте Github. Этот дата-центр пополняется каждый день, любой больной коронавирусом может разместить там свои верифицированные снимки.
— Сколько «коронавирусных» снимков было «пропущено» через вашу модель?
— На момент эксперимента в доступе было 94 изображения. Мы провели эксперименты на данной выборке. Параллельно эту же выборку мы дали врачу-рентгенологу, чтобы понять, как он увидит и расшифрует симптомы болезни. Ведь на некоторых снимках [неподготовленному человеку] не было заметно симптомов пневмонии. И получилось, что в 80 процентах случаев патологии, которые обнаружил врач, система также нашла. Кроме того, система обнаружила симптомы в 13 процентах случаев, где врач их пропустил. На основании этого мы сделали вывод, что технология в принципе рабочая, она может быть применена на практике, но при условии, что эксперимент расширят хотя бы до 5 тысяч снимков. Тот размер выборки, который у нас есть, недостаточен.
— Каким образом вы планируете набрать 5 тысяч снимков?
— Мы прорабатываем вопрос об увеличении выборки за счет получения доступа к снимкам реальных больных, в том числе в России. Если у нас будет хотя бы 5 тысяч изображений, то на этом возможно дообучить модель и получить сервис, который уже можно было бы быстро развернуть в медицинских организациях, где происходит обследование больных коронавирусом. Мы отрабатываем этот вопрос с медицинскими организациями России, а также через партнеров — и с зарубежными организациями. Направили запросы, дали свои предложения и сейчас ждем ответов.

«технологии легко могут быть адаптированы и для обнаружения других заболеваний»

— Как вы думаете применить данный метод на практике в российских больницах?
— Этот метод можно будет использовать как один из инструментов диагностики. Условно — больного привезли в инфекционную больницу, у него берут анализ крови, мазок на микрофлору из носа и зева, но для того чтобы получить результат тест-системы по методу ПЦР (полимеразная цепная реакцияприм. ред.), нужно ждать порядка четырех часов. А для того чтобы сделать рентгеновский снимок, понадобится 1–2 минуты. В том случае, если у больного есть симптомы, которые требуют безотлагательного начала лечения, экстренной помощи, можно не ждать этих тестов, а, опираясь на рентгеновские снимки, сразу начинать лечение. Мы экономим время и получаем более объективную картину. В случаях, когда идет большой объем пациентов, когда врач не успевает или отсутствует в данном конкретном месте, такой сервис автоматической диагностики может быть полезен и даже незаменим.
— Вы обращались в минздрав с предложением использовать ваше ноу-хау?
— Пока нет, потому что в таком виде сервис не может быть применим на практике.
— Пусть метод пока еще несовершенен, не было идеи открыть онлайн-сервис для всех желающих?
— Такие планы есть. На 80 процентов этот сервис уже готов. Он пока развернут в ЦОДе (центр обработки данныхприм. ред.) Университета Иннополис, но общий доступ не открываем, потому что точность еще недостаточная. Также мы не хотим заранее компрометировать наш метод.
— Это будет платная услуга или бесплатная?
— Пока мы обсуждаем данный вопрос.
— Не опасаетесь ли вы, что сервис, когда будет открыт, моментально обрушится из-за большого числа пользователей? Готовы ли вы к такому?
— Да, мы понимаем, и это еще одна из причин, по которой доступ к сервису пока не открыт. Но у нас есть компетенции, команда и ресурсы, чтобы обеспечить работоспособность системы и при большом количестве пользователей.
— Какие минусы у вашего метода?
— Конечно, это недостаточная точность (80 процентов), обусловленная невысоким пока объемом выборки. Второе — то, что, если мы внедряем этот сервис в клинике, куда уже приходят преимущественно больные коронавирусом, нельзя будет сказать, что наш метод является инструментом массового скрининга. В то же время мы не можем внедрить данный инструмент для массового скрининга, потому что в условиях карантина и изоляции сделать это организационно очень сложно.
Коронавирус коронавирусом, но я очень надеюсь, что очень скоро мы все это переживем. А технологии, которые мы испытали для обнаружения коронавируса, очень легко могут быть адаптированы и для выявления других заболеваний. Причем не только по рентгеновским снимкам. Главное здесь — подготовить обучающую выборку, а технологии нейросетей очень быстро масштабируются для решения самых разных задач. Сегодня это коронавирус, завтра — еще что-то.

Источник: m.business-gazeta.ru