Российские исследователи разработали нейросетевой алгоритм, который помогает определить у плода на ранних стадиях развитие расщепления позвоночника. В перспективе это позволит корректировать данный дефект еще до рождения ребенка. Об этом пишет ТАСС.
Фото Pixabay
Пресс-служба «Яндекс образования» приводит слова старшего научного сотрудника НМИЦ акушерства, гинекологии и перинатологии имени Кулакова Лилияны Чугуновой:
— В большинстве случаев этот дефект обнаруживается врачом во втором триместре, что может быть поздно для принятия семьей решения о проведении внутриутробной операции. Мы думаем, что новый сервис будет особенно полезен врачам из региональных клиник. В ситуации, когда каждый день на счету, искусственный интеллект поможет как можно раньше обратить внимание на проблему и начать ее решать.
Для решения проблемы специалисты «Яндекса» и НМИЦ имени Кулакова при поддержке фонда «Спина бифида» создали систему искусственного интеллекта, позволяющую по снимкам УЗИ определить расщепление позвоночника на ранних стадиях его внутриутробного развития. Для этого специалисты НМИЦ имени Кулакова проанализировали набор из 6 тыс. изображений УЗИ беременных, особым образом разметили их и использовали для обучения системы ИИ, разработанной специалистами «Яндекса».
В пресс-службе добавили, что при разработке данной системы исследователи использовали несколько нейросетей, часть из них отвечала за поиск участка изображения, критически важного для выявления расщепления позвоночника, а другие оценивали качество изображения и при анализе снимков, полученных с разных ракурсов, находили характерные признаки развития патологии. Разработчики утверждают, что созданное ими решение можно дообучать на новых данных. Кроме того, есть возможность сбора обратной связи от пользователей.
Исследователи надеются, что созданный ими подход и разработанное на его базе бесплатное решение ускорят диагностику расщепления позвоночника и позволят лечащим врачам отправлять пациенток на дополнительные обследования, по итогам которых будет принято решение о дальнейшем лечении. Это поможет корректно диагностировать и исправлять этот дефект с максимально высокой вероятностью успеха еще до рождения ребенка.