Российские специалисты научили нейросеть распознавать коронавирусную инфекцию по рентгену легких

В настоящее время коронавирусную инфекцию можно выявить несколькими способами: по исследованию крови, мазкам из носа и глотки. Однако во многих странах наблюдается нехватка тестов, поэтому анализы делают не всем желающим, а лишь пациентам в тяжелом состоянии и тем, кто контактировал с больными.

Как сообщает пресс-служба университета, в некоторых случаях COVID-19 можно выявить только по рентгеновским снимкам. Вооружившись этим знанием, специалисты Университета Иннополис решили разработать нейросеть, способную помочь врачам быстрее выявлять это опасное заболевание.

Искусственный интеллект обучали на наборе из 28 тыс. снимков легких, среди которых были показатели и здоровых людей, и пациентов с разными видами пневмонии. В результате нейросеть смогла самостоятельно определять общие признаки патологий, вызываемых коронавирусом нового типа.

Позже качество исследования алгоритма сравнили с заключением врача-рентгенолога. Диагноз совпал в 80% случаев. При этом в 13% ситуаций нейросеть оказалась точнее человека.

Конечно, точность искусственного интеллекта пока недостаточна для клинического применения, но в качестве вспомогательного инструмента врачам он вполне подходит.

«Ежегодно в России проводится около 80 миллионов флюорографических исследований, а в день это около 220 тысяч снимков. Причем, предположительно, эпидемиологическая обстановка мало изменила количество процедур. Тестов на вирус гораздо меньше, и они требуют дополнительных ресурсов, поэтому массовый скрининг и анализ снимков органов грудной полости поможет выявлять заболевших коронавирусом среди населения, а также планировать лечение. Кроме того, сервис может быть развернут в облаке, что позволит подключить к нашей системе рентген-кабинеты труднодоступных и отдаленных поселений. Автоматический анализ данных повысит эффективность диагностики и снизит нагрузку на врачей-рентгенологов», – считает руководитель Центра искусственного интеллекта Университета Иннополис Рамиль Кулеев.

Разработчики алгоритма рассчитывают повысить точность нейросети в ближайшее время: для этого достаточно увеличить количество рентгеновских снимков в общем доступе.

Фото из открытых интернет-источников