Нейросети для медицины

Обновлено: 04.01.2020 | Автор: Андрей Миронов, MD

2019. Российская нейросеть анализирует рентгеновские снимки


Недавно мы рассказывали о сколковском стартапе Botkin.AI, который разрабатывает ИИ для анализа медицинских снимков. Оказалось, в России есть еще одна компания подобного профиля - Care Mentor AI. И их система для анализа рентгенологических снимков легких уже проходит тестирование на базе клиник Москвы. По словам разработчиков, их нейросеть отличается тем, что она не самообучаемая. Для ее обучения компания использует труд высококвалифицированных рентгенологов, которые размечают снимки. Это получается дороже, но в результате нейросеть будет выдавать более точные диагнозы. В ближайших планах компании - анализ снимков маммографии, МРТ, КТ грудной клетки.


2019. Нейросеть Google распознает рак легких лучше докторов


Не так уж редко по результатам томографии врачи ставят ошибочный диагноз рака легких. Ведь человеческий фактор (усталые глаза радиолога) - играет свою роль. Поэтому, очевидно, уже скоро это занятие возьмут на себя ИИ алгоритмы. Вот например, сотрудники Google и Национального центра рака легких в США совместно натренировали нейросеть на поиск рака легких в КТ-сканах. После обучения, алгоритм смог обнаружить признаки заболевания в подавляющем числе случаев — точность прогнозов составила 94,4%. Сначала систему протестировали на 6716 случаях, в которых диагноз уже был известен, а также существовали предварительные сканы. Затем алгоритм проанализировал 1139 случаев без предварительной экспертизы — и оказался точнее группы из шести профессиональных радиологов. ИИ поставил меньше ошибочных диагнозов (как позитивных, так и негативных).


2018. В России впервые в мире начнут распознавать туберкулез по снимкам с помощью нейросетей


В России стартует проект TUCAN, в рамках которого будут созданы модели машинного обучения для распознавания рака легких и туберкулеза по рентгеновским снимкам. В мире подобные модели для рака легких уже существуют, для туберкулеза — нет. Проект будет использовать базу данных российского Центрального научно-исследовательского института туберкулеза. Авторы проекта акцентируют внимание на том, что ответственность за постановку диагноза будет лежать на специалисте-человеке. Искусственный интеллект в данном случае полезен в первую очередь тем, что способен выявить и зафиксировать формальные признаки заболевания, на которые врач-рентгенолог может не обратить внимания — например, из-за усталости в конце рабочего дня. Руководителем TUCAN выступает главный внештатный специалист по лучевой диагностике Минздрава, доктор медицинских наук, профессор Игорь Тюрин (на фото).


2017. Viome анализирует микробиом с помощью нейросети


Одной из первых задач нейросетей в медицине был анализ генома. Теперь же машинное обучение хотят использовать и для поиска паттернов в микробиоме человека. Первым это додумался сделать стартап Viome. Как и другие подобные сервисы для анализа микробиома, он присылает клиентам набор для взятия анализа крови. Клиенты отправляют свои анализы обратно в лабораторию Viome. Результаты анализа скармливают нейросети, которая сравнивает их с результатами других пациентов и выдает, какие именно микробы живут в организме данного человека и какие проблемы с пищеварением есть сейчас или появятся в будущем. Потом для клиента составляется список рекомендаций по питанию, которые помогут этих проблем избежать.


2017. Нейросети диагностируют проблемы с сердцем более точно, чем врачи


Ученые из Стэнфорда во главе с Эндрю Энджи разработали систему, которая способна диагностировать аритмию сердца по кардиограмме, причем компьютер делает это лучше, чем эксперт. Речь идет о нейросети, которая после обучения способна диагностировать аритмию с высокой степенью точности. При этом компьютер работает не только надежнее, но и быстрее человека. Так что задачу анализа медицинских снимков и результатов ЭКГ можно переложить на компьютер после окончательной «доводки» системы. Врачу же остается лишь проверять работу ИИ-диагноста и действовать в соответствии с окончательным диагнозом.


2017. Нейронную сеть научили отбирать потенциальные противораковые лекарства


Разработчики из Mail.Ru Group, Insilico Medicine и МФТИ применили нейронную сеть к созданию новых лекарственных препаратов. Использование технологий генеративных нейронных состязательных сетей, обученных «придумывать» молекулярные структуры, может в разы сокращать время и стоимость поиска веществ, обладающих потенциально лечебными свойствами. Для обучения и проверки сети использовали патентную базу противораковых лекарств. Задача была в том, чтобы предсказать уже известные формы, но такие, которых не было в обучающей выборке. На 69 из предсказанных веществ уже есть патенты. Разработчики надеются, что в скором времени с помощью этой технологии смогут разрабатывать индивидуальные лекарства для лечения редких заболеваний и даже для лечения отдельных пациентов.


2017. В Китае нейросеть обучили диагностировать катаракту


Команда врачей и разработчиков из университета Сунь Ят-сена в Китае разработала нейросеть, способную диагностировать врожденную (конгенитальную) катаракту. Точность такой диагностики создатели оценивают в 90% - говорят, это не хуже, чем у профессиональных офтальмологов. Дело в том, что врожденная катаракта - довольно редкое заболевание, поэтому никто не проверяет глаза младенцев в обязательном порядке. Если появится компьютерная система, которая сможет делать снимок и диагностику глаз быстро и дешево, то можно будет предотвратить риск потери зрения у детей.