Статья опубликована в № 4261 от 13.02.2017 под заголовком: Нейронная сеть против рака

Нейронная сеть распознает рак легких

Эта технология может появиться в московских больницах и поликлиниках
Прослушать этот материал
Идет загрузка. Подождите, пожалуйста
Поставить на паузу
Продолжить прослушивание

Департамент информационных технологий (ДИТ) Москвы совместно со столичным департаментом здравоохранения разрабатывает алгоритм диагностики рака легких по снимкам, сделанным компьютерным томографом, – тесты показали, что технология, работающая на основе нейронных сетей, корректно распознает опухоли в 97% случаев. Об этом «Ведомостям» рассказал представитель ДИТа. По словам замначальника ДИТа Андрея Белозерова, нейронная сеть, «натренированная» на распознавание новообразований, разработана подразделением ДИТа, отвечающим за использование в городском хозяйстве анализа больших массивов данных (big data). Эксперимент стал частью пилотного проекта мэрии по раннему выявлению рака легких с помощью низкодозной компьютерной томографии (КТ). Алгоритмы машинного обучения, на которых работает система, обошлись московским властям в 15 млн руб. и будут применяться и в других отраслях, отмечает Белозеров.

Чтобы загрузить нейронную сеть данными («обучить»), разработчики ввели в нее 6000 КТ-снимков легких пациентов, предоставленных московским Научно-практическим центром медицинской радиологии. По словам Белозерова, постановку диагноза врачом нейронная сеть не отменяет, однако может помочь сделать диагностику оперативнее и точнее. В будущем пропускать через алгоритм будут все КТ-снимки из московского Единого радиологического информационного сервиса, обещает Белозеров, но точные сроки внедрения системы назвать затрудняется.

Московские власти не первый год занимаются информатизацией городской медицины, напоминает Белозеров. Главным достижением в этой сфере он считает Единую медицинскую информационно-аналитическую систему. Эта система, в частности, позволяет пациентам записываться к врачам во всех московских бюджетных поликлиниках, а властям – балансировать загрузку лечебных учреждений и врачей-специалистов, отмечает Белозеров.

Электронные помощники

Использовать нейронные сети можно будет в call-центрах, куда москвичи обращаются за получением услуг и справочной информации, считает Белозеров. Это позволило бы сократить время получения услуг, а также уменьшить штат операторов, прогнозирует он.

Связанные с big data технологии использовались московскими властями и раньше. Например, в начале 2010-х гг. анализ маршрутов общественного транспорта и места жительства заболевших корью позволили установить вероятное место заражения и определить границы очага в московских районах Отрадное и Южное Медведково, рассказывал ранее «Ведомостям» сотрудник одной из специализирующихся в этой сфере компаний. Природные и антропогенные факторы возникновения заболеваний можно сопоставлять с уровнем заболеваемости и делать прогнозы – такое нельзя сделать, просто сложив вручную данные из таблиц, объяснял он.

По словам управляющего директора центра лучевой терапии «Онкостоп» Ксении Ловцовой, для выявления патологических процессов в легких существуют разные исследования: рентген, флюорография, КТ грудной клетки и КТ с контрастированием. Цена на эти исследования в Москве варьируется от 2000 до 10 000 руб., рассказывает она. Систему, о которой говорят московские чиновники, необходимо тестировать, отмечает она. Приобретать такую систему или лицензию на программу до того, как она подтвердила свою точность, Ловцова не решилась бы. «Но при этом я бы взяла такую систему в наш центр на апробацию, чтобы иметь возможность сравнивать с заключениями врачей и использовать как альтернативный источник данных для минимизации вероятности ошибки», – говорит она.

Окончательный диагноз не ставится по снимку – для этого требуются дополнительные исследования, гистологические анализы, объясняет гендиректор компании – разработчика систем интеллектуального видеонаблюдения и распознавания изображений «Вокорд» Тимур Векилов. На снимке можно разглядеть лишь очаги заболевания, но хорошо «натренированная» нейронная сеть, через которую пропущены тысячи снимков, справится с этим лучше, чем человеческий глаз, уверен он.

Читать ещё
Preloader more