Нейросети и медицина: как ИИ помогает анализировать данные биопсии
Искусственный интеллект становится неотъемлемой частью медицины. Научный сотрудник лаборатории Philips Research Lab Rus Федор Мушенок рассказал о роли ИИ в патоморфологии.
— Что такое патоморфология и в каких сферах медицины она применяется?
— В современной медицине представлено множество различных высокотехнологичных средств для постановки правильного диагноза, выбора оптимального метода лечения и оценки его эффективности. В арсенале врачей сегодня есть такие методы диагностики, как анализ крови пациента, ультразвуковое исследование (УЗИ), магнитно-резонансная томография (МРТ), компьютерная томография (КТ) и другие.
Несмотря на многообразие неивазивных методов, иногда точный диагноз может быть поставлен одним единственным способом – с помощью анализа патологической ткани через микроскоп. Это особенно актуально в случаях перерождения здоровых клеток и возникновения новообразований. Область медицины, в которой используются такие диагностические методы, и называется патоморфологией.

— Как проходят стандартная процедура биопсии и дальнейший анализ тканей?
— Для проведения патоморфологического исследования сначала необходимо получить биологический материал для изучения. На анализ могут быть направлены образцы тканей, полученные как в процессе биопсии, так и в результате хирургического вмешательства. Из этих образцов с помощью специального высокоточного оборудования создаются тончайшие срезы, которые раскладываются на предметные стекла.
Затем врач-патологоанатом изучает под микроскопом структуру этих срезов, анализирует и делает соответствующие выводы. По сути, врач видит проблемы в организме не на уровне симптомов и жалоб пациента, а на уровне клеток и происходящих в них процессов. Таким образом он может различить два заболевания, обладающих схожими симптомами, и поставить правильный диагноз.
Для улучшения изображений и выделения нужных структур врачи используют специальные химические соединения – красители. Они наносятся на исследуемые образцы и окрашивают разные структурные элементы клеток в яркие цвета, тем самым облегчая визуальную диагностику.
С развитием техники врач может не только рассмотреть образец через окуляр микроскопа, но и получить цветные изображения изучаемого среза. Такая цифровая фотография может быть сохранена для последующего анализа или обсуждения с коллегами.
— Как искусственный интеллект помогает в работе патоморфологов?
— До недавнего времени результаты патоморфологического исследования целиком и полностью зависели от врача, который его проводит. Уровень профессиональной подготовки и личностные качества доктора (внимание к деталям, скрупулезность), качество подготовки исследуемого материала и многие другие факторы кардинально влияют на эффективность патоморфологического анализа и точность диагноза. Внедрение искусственного интеллекта позволяет с одной стороны значительно улучшить качество патоморфологических исследований, с другой – снизить их стоимость и сократить время от процедуры до получения результатов.

— Давайте рассмотрим несколько примеров использования искусственного интеллекта в патоморфологии.
— Алгоритмы компьютерного зрения успешно различают изображения кошек и собак, распознают людей по фотографиям, определяют степень зрелости клубники и решают множество сложных задач по анализу изображений, которые раньше мог выполнить только человек. Эти же алгоритмы могут быть использованы для анализа изображений клеток.
Представьте систему поддержки принятия врачебных решений, в которой умные алгоритмы анализируют изображения тканей, выявляют и классифицируют пораженные клетки, а затем сообщают врачу об этих находках. Кроме того, доктор сразу же получает дополнительную полезную информацию (например, сведения о концентрации таких клеток, о стадии заболевания, об особенностях внутриклеточных процессов и так далее), которая поможет ему при постановке диагноза. Такая система не способна заменить врача, но значительно облегает его каждодневный труд и оптимизирует работу всего отделения.
Другим перспективным применением ИИ в гистопатологии (этим термином называют микроскопическое изучение пораженной ткани, важный инструмент патоморфологии) является поиск похожих изображений. Сейчас подобные сервисы предоставляются крупными поисковыми системами и позволяют найти множество изображений одного товара.
К примеру, пользователь загружает фотографию стула и получает множество изображений других стульев всех возможных конструкций и цветов. Кроме того, он получает их описания, цены и адреса онлайн-магазинов, где можно их купить. Аналогичные сервисы разрабатываются и для гистологических изображений.
Загружая изображения одного среза, врач получает множество снимков похожих срезов, на которых была обнаружена такая же или похожая патология. В дополнение ему предоставляются сведения о диагнозах, соответствующих этим изображениям, комментарии других врачей, ссылки на релевантные научные работы и другая полезная информация. Роль таких сервисов в медицине трудно переоценить.
Допустим, опытный врач сталкивается с редкой патологией, которую он раньше никогда не видел. Сервис поиска похожих изображений покажет ему подобные случаи и поможет поставить правильный диагноз. Для начинающих врачей и студентов-медиков такой ресурс станет настоящей энциклопедией, в которой собраны практические знания тысяч врачей из разных уголков мира.
Для ученых подобный сервис предоставляет уникальную возможность анализировать и сравнивать медицинские изображения, исследовать заболевания, находить закономерности и разрабатывать новые эффективные методы лечения.
— Какие проекты есть в этой области у Philips?
— Компания Philips является одним из мировых лидеров в цифровой гистопатологии. Клиники по всеми миру успешно внедряют IntelliSite Pathology Solution — автоматизированную систему создания, просмотра и управления цифровыми изображениями патологий. Система состоит из цифрового слайд-сканера, системы управления изображениями и дисплея. Этот инновационный продукт нашей компании позволяет вывести на новый уровень все этапы гистологических исследований – процесс сканирования образцов и получения изображений, безопасное хранение и передачу полученных данных, работу врачей-специалистов и составление заключений.
Внедрение такой системы позволяет полностью избежать ситуаций, когда материалы теряются или ошибочно подменяются. Также Philips участвует в крупных международных проектах, направленных на накопление столь необходимых качественных данных, над аннотацией которых работают врачи с многолетним опытом. В исследовательских лабораториях разрабатываются умные алгоритмы, которые станут помощниками врачей в их ежедневной практике.
— Как ИИ в патоморфологии влияет на вероятность ошибки в диагнозе? Каким образом подобные инновации в здравоохранении могут улучшить качество диагностики рака и других заболеваний?
— Целью внедрения ИИ в любую сферу является улучшение качества существующих продуктов и услуг, либо создание принципиально новых решений. Патомормофология и медицина в целом — не исключение. Внедрение ИИ в рабочий процесс отдельно взятого врача облегчит его работу, избавит от рутинных операций, а также уменьшит количество ошибок в постановке диагноза, связанных с недостатком знаний и усталостью.
На глобальном уровне переход к цифровой гистопатологии является важной частью развития медицинских больших данных. За последние пять лет мы увидели взрывной рост применения искусственного интеллекта во многих сферах нашей жизни. Такого же роста мы ожидаем и для применения ИИ в медицине. Но этот развитие ограничивается отсутствием необходимых данных — медицинских записей, снимков, гистопатологических изображений и так далее.
За наращиванием объема данных незамедлительно последуют продукты и решения, которые выведут процесс диагностики и лечения на принципиально новый уровень. Например, с помощью машинного обучения можно будет предсказать оптимальный способ лечения для конкретного пациента, основываясь на гистологических снимках, геномных данных, записей лечащих врачей и результатов исследований тысяч других пациентов. Так мы придем к персональной медицине, которая будет эффективнее и дешевле.
Виктор Гловер, один из четырех человек, весной этого года пролетевших мимо Луны, выступил на конференции NASA и предложил резко изменить план высадки американцев на Луне в конце десятилетия. Он считает, что это позволит снизить риски для астронавтов-участников миссии.
Исследователи «Яндекса» предложили способ решить проблему «катастрофического забывания» при обновлении слов-триггеров для умных устройств. Гаджеты смогут узнавать новые голосовые команды, продолжая распознавать уже известные. Исследование с описанием подхода авторы представят на международной конференции Interspeech 2026, которая пройдет с 27 сентября по 1 октября в Сиднее.
Как нейросети меняют рынок дизайна, почему брендинг превращается в систему данных и какие навыки будут определять профессию дизайнера в ближайшие годы — рассказывает кандидат технических наук, заведующий кафедрой автоматизированного проектирования и дизайна НИТУ МИСИС Евгений Коржов.
Очереди на заправках стали привычным явлением в России, а на фоне информационного вакуума от властей о конкретных показателях производства бензина в июне население вынуждено ориентироваться на слухи. Все это выглядит довольно странно, но есть нюанс: скорее всего, кризис уже начинает выдыхаться. Как именно мы это выяснили?
В позднеантичном Риме императорским указом мужчинам запретили носить длинные волосы. Автор нового исследования пришел к выводу, что введение этого запрета объяснялось необходимостью сохранения римской идентичности в условиях усиливающегося распада империи и нарастающего торжества варваров.
Виктор Гловер, один из четырех человек, весной этого года пролетевших мимо Луны, выступил на конференции NASA и предложил резко изменить план высадки американцев на Луне в конце десятилетия. Он считает, что это позволит снизить риски для астронавтов-участников миссии.
Вселенная может оказаться «замкнутой» глобальной структурой, где свет от далеких галактик способен возвращаться к наблюдателю с разных направлений. Именно такой сценарий не удалось исключить авторам нового масштабного обзора. Проверить его предсказания астрономы смогут уже в ближайшие годы.
Ученые впервые на молекулярном уровне доказали, что обычная вода одновременно состоит из двух разных жидких состояний — более плотного и менее плотного, которые непрерывно сменяют друг друга. Раз молекулярная «двойственность» действительно существует, это подтверждает спорную 30-летнюю гипотезу. Новое открытие поможет, наконец, объяснить десятки «странных» физических аномалий воды, включая ее расширение при замерзании и парадоксальное изменение вязкости под давлением.
Видеосервисы стали неотъемлемой частью жизни россиян. В 2026 году охваты большинства платформ продолжают расти, в том числе YouTube.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии