• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
01.08.2019, 23:08
Ольга Иванова
9,9 тыс

Нейросети и медицина: как ИИ помогает анализировать данные биопсии

❋ 3.6

Искусственный интеллект становится неотъемлемой частью медицины. Научный сотрудник лаборатории Philips Research Lab Rus Федор Мушенок рассказал о роли ИИ в патоморфологии.

Нейросети и медицина: как ИИ помогает анализировать данные биопсии – иллюстрация к материалу на Naked Science
Анализ биопсии при помощи цифровой гистопатологии / ©Пресс-служба Philips Research / Автор: Павел Сорокин

— 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.

Нейросети и медицина: как ИИ помогает анализировать данные биопсии – иллюстрация к материалу на Naked Science
Анализ биопсии при помощи цифровой гистопатологии / ©Пресс-служба Philips Research

— 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.

Нейросети и медицина: как ИИ помогает анализировать данные биопсии – иллюстрация к материалу на Naked Science
Анализ биопсии при помощи цифровой гистопатологии / ©Пресс-служба Philips Research

— 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.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
27 мая, 09:59
НИУ ВШЭ

Сотрудники Центра языка и мозга НИУ ВШЭ приняли участие в редкой для детской нейрохирургии операции с пробуждением у 11-летнего пациента с фармакорезистентной эпилепсией. Совместно с врачами НПЦ специализированной медицинской помощи детям имени В.Ф. Войно-Ясенецкого в Солнцево они сопровождали удаление участка левой височной доли, где был выявлен эпилептический очаг.

25 мая, 14:00
Андрей Серегин

В доколумбовых Андах принадлежность к правящему роду определяла доступ к земле, торговле и статусу, поэтому удержать все внутри семьи было вопросом выживания. Ученые выяснили, что элиты долины Чинча решали эту задачу самым прямым способом — заключая браки между родственниками на протяжении как минимум двух поколений.

27 мая, 10:56
Игорь Байдов

Анализ ДНК и изотопный анализ зубов показали, что мужчина генетически был связан с саамскими популяциями, но часть жизни провел за пределами Финляндии — возможно, в Исландии. Авторы нового исследования пришли к выводу, что на рубеже XVI-XVII веков саамские сообщества не были изолированы, как предполагали многие исследователи. Люди путешествовали на далекие расстояния и поддерживали контакты с дальними регионами Северной Атлантики.

25 мая, 14:00
Андрей Серегин

В доколумбовых Андах принадлежность к правящему роду определяла доступ к земле, торговле и статусу, поэтому удержать все внутри семьи было вопросом выживания. Ученые выяснили, что элиты долины Чинча решали эту задачу самым прямым способом — заключая браки между родственниками на протяжении как минимум двух поколений.

25 мая, 10:21
Александр Березин

Последние несколько лет по всему миру выходит множество работ о том, что микрочастицы искусственных полимеров накапливаются в тканях человека и могут быть небезопасны. Мы решили обратиться к академику Алексею Хохлову, чтобы дать трибуну противоположной точке зрения. Выбор между ними предлагаем сделать читателю.

25 мая, 11:32
Губкинский университет

Ученые РГУ нефти и газа (НИУ) имени И. М. Губкина предложили подход к отбору малодебетных нефтегазовых месторождений, которые составляют около 88% нераспределенного фонда нефтяных участков. Модель расчета поможет вовлечь в экономический оборот от 400 до 600 миллионов тонн ранее нерентабельных запасов.

17 мая, 10:35
Игорь Байдов

В высокогорных районах Гималаев появился новый хищник. Он не боится людей, возглавляет стаи собак и все чаще заходит в деревни. Местные жители называют его «кхипшанг». Речь идет о гибриде гималайского волка и бродячей собаки. Ученые опасаются, что этот зверь изменит хрупкий баланс местной дикой природы и в скором времени станет весьма опасным для человека.

29 апреля, 13:04
Александр Березин

Релиз довольно неожиданно перенес время образования протонов и нейтронов в более раннее прошлое Вселенной. К сожалению, из его текста осталось неясным научное обоснование таких фундаментальных изменений в космологии. Также он резко передвинул в прошлое и момент возникновения реликтового излучения.

17 мая, 10:00
Evgenia Vavilova

При совпадении нескольких условий наши глаза способны улавливать излучение в ближнем инфракрасном спектре. Тогда сетчатка начинает работать как нелинейный фотодетектор.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Комментарий на проверке

Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Закрыть
Войти
Авторизуясь, вы даете согласие на обработку персональных данных и подтверждаете ознакомление с Политикой.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно