Создан программно‑аппаратный комплекс для ранней̆ диагностики меланомы

Фото: skvalval/FOTODOM/Shutterstock

В МИФИ создан программно-аппаратный комплекс для ранней диагностики новообразований кожи. Проект победил в конкурсе «Студенческий стартап» и получил грант на развитие.

«Изначально мы разрабатывали только программный комплекс, но со временем поняли необходимость создания полноценного программно-аппаратного решения. Оно предназначено для помощи врачам в диагностике и анализе новообразований кожи. Особенно актуален наш программно-аппаратный комплекс для регионов с острой нехваткой высококвалифицированных специалистов-дерматологов. Система использует технологии искусственного интеллекта для раннего выявления потенциально опасных новообразований, что может существенно повысить качество первичной диагностики и своевременно направить пациентов к профильным специалистам», — говорит руководитель проекта, аспирант кафедры компьютерных медицинских систем Инженерно-физического института биомедицины (ИФИБ) МИФИ Александр Отченашенко.

Комплекс не является копией импортных аналогов, а разрабатывается с учетом специфики российского здравоохранения и потребностей отечественных медицинских учреждений, адаптирован под условия работы российских врачей, учитывает особенности организации медицинской помощи в регионах с дефицитом специалистов.

Процесс проведения обследования происходит следующим образом: сначала врач с помощью нашего портативного аппарата делает серию снимков подозрительных новообразований на коже пациента. Аппарат обеспечивает стандартизированное освещение и увеличение, что критически важно для точности анализа алгоритма искусственного интеллекта. Полученные изображения автоматически загружаются в программу. Нейросеть анализирует каждое новообразование по ряду параметров (асимметрия, границы, цвет, структура) и присваивает ему оценку риска, например, «низкий риск», «требует внимания», «высокий риск». Врач видит на экране готовый результат анализа вместе с выделенными зонами интереса на изображении. Это служит дополнительным, очень мощным инструментом для принятия окончательного решения.

Разработка решает несколько задач. Во-первых, искусственный интеллект объективизирует оценку. Он не устает, не отвлекается и анализирует миллионы параметров, невидимых невооруженному глазу. Для врача, особенно без большого опыта, это колоссальная поддержка, снижающая вероятность субъективной ошибки. Во-вторых, система выдает результат анализа за секунды, что позволяет врачу быстрее принять решение и осмотреть больше пациентов. Постановка окончательного диагноза остается за специалистом.

Мифисты провели уже несколько этапов испытаний разработки. На первом этапе тестировали и обучали алгоритм на обезличенных наборах данных с тысячами изображений, что позволило добиться высокой точности. Сейчас комплекс находится на стадии пилотных испытаний в партнерских медицинских учреждениях. Разработчики собирают обратную связь от врачей-дерматологов, дорабатывают интерфейс и проверяют работу системы в реальных условиях.

На текущий момент алгоритм показывает многообещающие результаты: чувствительность на тестовых выборках составляет 97%. Таким образом, система пропускает менее 5% опасных случаев.

«Наша цель — в ходе дальнейших испытаний и дообучения модели сохранить ее чувствительность на уровне не менее 97-98%, при этом максимально повысив специфичность, чтобы снизить количество ложноположительных срабатываний», — говорит руководитель проекта.

Фото: skvalval/FOTODOM/Shutterstock

В МИФИ создан программно-аппаратный комплекс для ранней диагностики новообразований кожи. Проект победил в конкурсе «Студенческий стартап» и получил грант на развитие.

«Изначально мы разрабатывали только программный комплекс, но со временем поняли необходимость создания полноценного программно-аппаратного решения. Оно предназначено для помощи врачам в диагностике и анализе новообразований кожи. Особенно актуален наш программно-аппаратный комплекс для регионов с острой нехваткой высококвалифицированных специалистов-дерматологов. Система использует технологии искусственного интеллекта для раннего выявления потенциально опасных новообразований, что может существенно повысить качество первичной диагностики и своевременно направить пациентов к профильным специалистам», — говорит руководитель проекта, аспирант кафедры компьютерных медицинских систем Инженерно-физического института биомедицины (ИФИБ) МИФИ Александр Отченашенко.

Комплекс не является копией импортных аналогов, а разрабатывается с учетом специфики российского здравоохранения и потребностей отечественных медицинских учреждений, адаптирован под условия работы российских врачей, учитывает особенности организации медицинской помощи в регионах с дефицитом специалистов.

Процесс проведения обследования происходит следующим образом: сначала врач с помощью нашего портативного аппарата делает серию снимков подозрительных новообразований на коже пациента. Аппарат обеспечивает стандартизированное освещение и увеличение, что критически важно для точности анализа алгоритма искусственного интеллекта. Полученные изображения автоматически загружаются в программу. Нейросеть анализирует каждое новообразование по ряду параметров (асимметрия, границы, цвет, структура) и присваивает ему оценку риска, например, «низкий риск», «требует внимания», «высокий риск». Врач видит на экране готовый результат анализа вместе с выделенными зонами интереса на изображении. Это служит дополнительным, очень мощным инструментом для принятия окончательного решения.

Разработка решает несколько задач. Во-первых, искусственный интеллект объективизирует оценку. Он не устает, не отвлекается и анализирует миллионы параметров, невидимых невооруженному глазу. Для врача, особенно без большого опыта, это колоссальная поддержка, снижающая вероятность субъективной ошибки. Во-вторых, система выдает результат анализа за секунды, что позволяет врачу быстрее принять решение и осмотреть больше пациентов. Постановка окончательного диагноза остается за специалистом.

Мифисты провели уже несколько этапов испытаний разработки. На первом этапе тестировали и обучали алгоритм на обезличенных наборах данных с тысячами изображений, что позволило добиться высокой точности. Сейчас комплекс находится на стадии пилотных испытаний в партнерских медицинских учреждениях. Разработчики собирают обратную связь от врачей-дерматологов, дорабатывают интерфейс и проверяют работу системы в реальных условиях.

На текущий момент алгоритм показывает многообещающие результаты: чувствительность на тестовых выборках составляет 97%. Таким образом, система пропускает менее 5% опасных случаев.

«Наша цель — в ходе дальнейших испытаний и дообучения модели сохранить ее чувствительность на уровне не менее 97-98%, при этом максимально повысив специфичность, чтобы снизить количество ложноположительных срабатываний», — говорит руководитель проекта.