Новосибирские ученые сформировали мультидисциплинарную команду, в состав которой вошли научные сотрудники лаборатории аналитики потоковых данных и машинного обучения Механико-математического факультета НГУ и практикующие врачи Федерального центра нейрохирургии. Их основная цель — разработать технологию персонализированной диагностики и составить рекомендации по лечению нейроонкологических заболеваний с применением методов нейровизуализации на основе систем искусственного интеллекта (глубокого машинного обучения). Организация стала возможна благодаря инициативе и организационной поддержке Центра трансфера технологий и коммерциализации НГУ. Руководителем проекта стал известный радиолог, доктор медицинских наук, профессор Андрей Летягин.
Проблема диагностики и контроля динамики нейроонкологических заболеваний у пациентов с первичными и вторичными опухолями головного мозга крайне актуальна. По данным Министерства здравоохранения РФ, показатель смертности от онкологических заболеваний в России в настоящее время составляет более 200 человек на 100 тысяч населения. При этом у 65–80 % умерших пациентов с внецеребральными формами онкопроцессов обнаруживаются метастазы опухоли в головном мозге.
Раннее обнаружение новообразований значительно улучшает результативность целевой терапии: оперативной, лучевой, химиотерапевтической и иммунологической. Для современной науки раннее выявление опухолей, дооперационная диагностика гистологического типа опухоли и ее характеристик, персонализированное лечение и оценка рисков заболеваний, формирование рекомендаций по управлению этими рисками являются чрезвычайно актуальными вызовами. Работы в этих направлениях ведутся как мировыми научно-исследовательскими и образовательными учреждениями, так и ведущими глобальными корпорациями (Google, Microsoft, IBM и т. д.).
— Уровень радиологов, обрабатывающих данные снимков МРТ, должен быть крайне высоким. Один из возможных подходов к решению проблемы и исключению фактора «человеческой ошибки» заключается в разработке новых методов диагностики на основе систем искусственного интеллекта. Это требует привлечения высококвалифицированных специалистов различных направлений исследований: лучевых диагностов, неврологов, нейроонкологов, математиков, специалистов по машинному обучению, программистов. Необходимо создание баз данных с качественно размеченными снимками. Мы планируем, основываясь на последних достижениях в сфере искусственного интеллекта, собственных разработках и ключевых компетенциях членов команды, создать технологию и прототип системы поддержки принятия врачебных решений при персонализированной диагностике, выборе тактики лечения и прогнозировании исходов, — отметил ведущий научный сотрудник лаборатории аналитики потоковых данных и машинного обучения ММФ НГУ, кандидат физико-математических наук Евгений Павловский.
Ожидаемый эффект от использования модели (искусственного интеллекта) будет состоять в ускорении процесса диагностики при экономии рабочего времени врача-радиолога, повышении специфичности и точности дифференциальной диагностики нейроонкологических заболеваний с прицелом на выбор оптимальной нейрохирургической тактики и технологий противораковой терапии.
Основа формирования проекта — моделирование процесса визуализационной дифференциальной МРТ-диагностики (паспортизации) нейроонкологического процесса на основе принципов и методов системной морфометрии с получением цифровых характеристик измененных морфологических форм. Дальнейшее использование выводов системы искусственного интеллекта будет применяться по стандартам нейрохирургической тактики.
— Важным направлением работы центра является участие в подготовке мультидисциплинарных проектов, связанных с завершением стадии НИОКР и выводом технологий на рынок. Объединение групп различных специалистов в команду проекта, как правило, создает хорошие возможности по разработке новых инновационных продуктов на стыке нескольких научно-технологических направлений. Развиваемые в данном проекте технологии, безусловно, будут интересны как медикам, так и специалистам по обработке больших данных, — отметил огромную социальную значимость и высокий потенциал практического использования результатов проекта руководитель Центра трансфера технологий и коммерциализации НГУ, кандидат технических наук Александр Квашнин.
