Робот-рентгенолог

Искусственный интеллект для диагностики тяжелых заболеваний дыхательной системы
Профессор Саймон Волш из Госпиталя Королевского колледжа разработал алгоритм, который диагностирует идиопатический лёгочный фиброз так же точно, как эксперты-рентгенологи с мировым именем.

Разработка профессора может улучшить показатели диагностики патологических состояний дыхательной системы, от которых умирают 6000 человек в Великобритании.
Статистика показывает, что половине страдающих фиброзом легких пациентов был поставлен неверный диагноз хотя бы раз.
Фиброзные болезни легких вызывают образование рубцов в тканях, что затрудняет дыхание пациента.

Идиопатический лёгочный фиброз - наиболее распространенная и смертельная фиброзная болезнь легких.

Обычно, для установления диагноза, рентгенолог делает компьютерную томографию легких пациента.
Однако, по мнению Доктора Волша, качественная расшифровка КТ может быть ресурсозатратной и должна проводиться специалистами с большим опытом в диагностике фиброзов легких.
Сотни миллионов человек страдают от хронических респираторных заболеваний по сему миру.

По последним оценкам ВОЗ, в настоящее время 235 миллионов человек имеют астму, 64 миллиона человек имеют хроническую обструктивную болезнь легких, в то время как миллионы других людей имеют аллергический ринит и другие часто не диагностируемые хронические респираторные заболевания.

В России каждый третий человек страдает заболеваниями дыхательной системы.

Более 5000 новых случаев фиброзной болезни легких были диагностированы в Великобритании за предыдущий год, и эта цифра растет на 5% ежегодно. Сейчас около 30000 людей живут с этим заболеванием только в Великобритании.
Доктор Волш утверждает, Проведение ранней диагностики - ключ к оказанию своевременной и быстрой помощи.

Однако, многие лечебные учреждения просто не имеют в штате рентгенологов, которые специализируются на заболеваниях легких, а расшифровка результатов исследования даже экспертом в области болезней дыхательной системы в большинстве случаев субьективна.
Пациентов с идиопатическим лёгочным фиброзом лечат препаратами, которые останавливают развитие заболевания на 20%.

Медикаменты, которые применяют для лечения других фиброзных заболеваний легких могут быть смертельны для пациентов с идиопатическим лёгочным фиброзом, поэтому установка некорректного диагноза по результатам исследований может привести к непоправимым изменениям состояния больного.
Чтобы усовершенствовать диагностику заболеваний дыхательной системы, особенно среди пациентов из отдаленных регионов, доктор Волш использовал глубокое обучение для разработки алгоритма анализа результатов компьютерной томографии пациентов.

В результате, профессор создал систему, которая по КТ определяет риск наличия идиопатического лёгочного фиброза так же точно, как и эксперт-рентгенолог, специализирующийся только на этом заболевании.

Алгоритм интерпретации результатов КТ построен на программном обеспечении для глубокого обучения. И хотя система не заменит работу рентгенолога, инструмент можно будет использовать в качестве "ассистента" в процессе постановки диагноза пациенту
Польза системы в том, что она быстро обрабатывает результаты исследований, стоит недорого, доступна любой клинике и может быть использована вместе с основным оборудованием больницы. В принципе, моя разработка - это способ улучшить постановку диагноза для пациентов, чьи заболевания сложно диагностировать. Если следующий этап тестирования пройдет успешно, система может быть использована на национальном уровне!
Саймон Волш
Профессор Госпиталя Королевского колледжа Великобритании
Доктор Волш протестировал алгоритм на 150 случаях фиброзной болезни легких, и результаты показали уровень установки верных диагнозов будто анализ исследований провели 91 радиолог-эксперт мирового уровня. Следующий этап тестирования будет проводиться в клинических условиях.
Подписывайтесь на наш блог
Чтобы быть в курсе новостей о Биомис
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
07 НОЯБРЯ / 2018
Источник
Made on
Tilda