Ученые предложили революционный метод диагностики сколиоза с помощью ИИ
Фото: Image Point Fr/FOTODOM/Shutterstock
Сколиоз представляет собой опасное трехмерное искривление позвоночника, которое наиболее часто развивается в подростковом возрасте. Согласно медицинской статистике, распространенность сколиоза среди детей достигает 39% случаев. Заболевание характеризуется не только боковой деформацией, но и скручиванием позвоночного столба, что приводит к формированию реберного горба (ротация) и деформации грудной клетки. Это нарушает функцию легких и сердца, вызывая одышку и снижение выносливости. Постоянная нагрузка на мышцы провоцирует хронический болевой синдром, ускоряет износ позвоночника, способствуя развитию остеохондроза и грыж. В тяжелых случаях возможны неврологические осложнения, инвалидизация и серьезные психологические проблемы, включая депрессию и социальную дезадаптацию.
Существующие методы диагностики сколиоза обладают серьезными ограничениями, особенно для детей и беременных женщин. Безопасной альтернативой является трехмерная оптическая топография, создающая 3D-модель спины без излучения. Однако система требует дорогого оборудования и специальных помещений, что ограничивает её доступность. В том числе, сам процесс сканирования и анализа занимает много времени, а точность зависит от правильности позиции пациента и технических параметров. Данные особенности создают предпосылки для разработки более доступных и практичных диагностических технологий.
Ранее ученые Пермского Политеха разработали и с нуля обучили специальную нейросеть, предназначенную для автоматического распознавания ключевых анатомических точек на спине по обычной фотографии. На основе данного алгоритма было создано готовое к использованию приложение для смартфонов и компьютеров, которое предлагает два режима работы: экспресс-анализ по статичному изображению и фотограмметрию — расширенный анализ с построением 3D-модели на основе видеозаписи, которая рассчитывает все необходимые параметры (углы искривления, ротации, асимметрии) без лучевой нагрузки.
Для успешного внедрения нейросети в клиническую практику учеными был проведен сравнительный анализ, в ходе которого сопоставили данные, полученные с помощью искусственного интеллекта, с результатами диагностики методом трехмерной оптической топографии. В рамках данной работы она применялась как эталонный метод, обеспечивающий точные измерения деформаций позвоночника и туловища. Такой подход позволил получить объективные данные по асимметрии тела, пространственной ориентации туловища, углам искривления позвоночника и показателям баланса. Полученные результаты использовались в качестве «золотого стандарта» для проверки достоверности нового диагностического метода.
Результаты эксперимента показывают высокую степень согласованности с данными рентгенографии, превышающую 75%. При этом по сравнению с компьютерной оптической томографией уровень соответствия достигает 95%. Полученные показатели объективно подтверждают диагностическую точность нейросети по всем важным параметрам. Алгоритм верно идентифицирует как явные нарушения осанки, так и сложные пространственные деформации, обеспечивая уровень анализа, сопоставимый со специализированным медицинским оборудованием.
Благодаря этому исследованию мобильное приложение является эффективным инструментом для массового профилактического обследования и профессиональной клинической оценки, создавая доступную альтернативу дорогостоящим диагностическим системам. Технология открывает возможности для раннего выявления патологий в любых условиях — от медучреждений до домашнего использования — что принципиально меняет подходы к профилактике и своевременному вмешательству при заболеваниях опорно-двигательной системы.
В настоящее время ведется работа над обновлением интерфейса программы «ScolView». Ее релиз запланирован на сентябрь: приложение будет доступно для бесплатного скачивания в основных магазинах (AppStore, GooglePlay, RuStore и др.) с возможностью приобретения платных премиум-функций.
