{"id":14293,"url":"\/distributions\/14293\/click?bit=1&hash=05c87a3ce0b7c4063dd46190317b7d4a16bc23b8ced3bfac605d44f253650a0f","hash":"05c87a3ce0b7c4063dd46190317b7d4a16bc23b8ced3bfac605d44f253650a0f","title":"\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432 \u043d\u0438 \u043a\u043e\u043f\u0435\u0439\u043a\u0438","buttonText":"","imageUuid":""}

В Башкирии ученые из УГАТУ разработали приложение по распознаванию пневмоний, вызванных коронавирусом

Медицинское приложение по диагностике пневмонии, вызванной коронавирусной инфекцией, на основе анализа снимков компьютерной томографии и рентгенографии разработали специалисты факультета информатики и робототехники Уфимского государственного авиационного технического университета.

В основе приложения – методы искусственного интеллекта, машинного обучения и глубоких нейронных сетей. Искусственная нейронная сеть сначала обучается на наборе с известными диагнозами, а затем уже самостоятельно диагностирует наличие пневмонии, вызванной коронавирусной инфекцией, а также объем поражения легких. Исходные данные для машинного обучения брались из открытых источников и предоставлялись медиками в обезличенном виде (без указания личных данных).

«В приложение введены элементы объяснимого искусственного интеллекта, когда система распознавания дает пояснение о принятии того или иного решения. Основным его преимуществом является высокая точность распознавания, что, в свою очередь, является несомненным достоинством для молодых специалистов. Все разработанные приложения могут быть использованы также при обучении студентов медицинских специальностей. Работа по созданию медицинских приложений ведется в сотрудничестве с кафедрой пропедевтики внутренних болезней БГМУ, доктором медицинских наук профессором Рустэмом Зулкарнеевым, который выступает экспертом предметной области», – рассказала один из авторов разработки, доктор технических наук, профессор кафедры вычислительной математики и кибернетики Гюзель Шахмаметова.

По ее словам, разработка поможет автоматизировать рутинную работу и снизить нагрузку на врачей. При этом окончательный диагноз определяет специалист – приложения не заменяют врача и рассматриваются как «второе мнение». «Наша задача – помочь врачу, а не заменить его», – отмечают разработчикие.

С 2018 по 2021 год группа ученых и исследователей факультета информатики и робототехники под руководством Гюзель Шахмаметовой разработала несколько десятков приложений, работающих на основе искусственного интеллекта и машинного обучения. Только в рамках работы по диагностике состояния легких появились программный симулятор при обучении аускультации лёгких; приложения по распознаванию и интерпретации экспираторной кривой «поток-объем» (спирометрия) при диагностике бронхолегочных заболеваний, для мобильного устройства при первичной диагностике пропускной способности дыхательных путей пациента на основе анализа звуковой информации, по распознаванию узлов в легких по снимкам КТ, по распознаванию пневмоний по R-снимкам и других болезней органов дыхания; телемедицинские сервисы для выявления и классификации типов пневмоний и распознавания очагов негомогенности легких по КТ-снимкам и другие.

В УГАТУ отмечают, что все приложения разработаны по запросу медиков, есть

значительный интерес и со стороны рынка, и со стороны международных партнеров вуза. Исследования поддержаны грантом РФФИ «Технологии обработки биомедицинских данных с применением машинного обучения» (2019-2021 годы, руководитель Гюзель Шахмаметова).

В ближайшем будущем специалисты университета планируют представить систему поддержки принятия клинических решений при диагностике болезней органов дыхания; персонифицированную комплексную систему сопровождения процесса реабилитации, в том числе после перенесенной коронавирусной инфекции; систему поддержки принятия решений для профилактики и лечения бронхолегочных заболеваний и оценки рисков заболеваний, осложнений и их лечения в рамках персонализированной медицины.

«С развитием цифровизации, методов искусственного интеллекта и машинного обучения, у специалистов УГАТУ появилась возможность создавать приложения, которые помогут медикам сохранять человеческие жизни – наши разработки способствуют принятию решений. Они востребованы медиками, и интерес к продолжению нашей работы в этом направлении огромен. Сейчас цифровизация находится на таком уровне, когда мы может создавать приложения для распознавания самых разных заболеваний, а также предсказания течения заболеваний при наличии данных в динамике», – прокомментировал ректор УГАТУ Сергей Новиков.

Также он уточнил, что в рамках работы по обработке биомедицинских данных университет заручился поддержкой Института биохимии и генетики УФИЦ РАН. В 2021 году на базе кафедры вычислительной математики и кибернетики открылся профиль магистратуры «Алгоритмическая биоинформатика» с акцентом на обработку генетических данных. Программа включает как дисциплины по генетике, которые будут вести специалисты Института биохимии и генетики УФИЦ РАН, так и углубленные курсы по машинному обучению и искусственному интеллекту.

0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда