Облачное решение Центра компетенций НТИ по большим данным МГУ применяется врачами в борьбе с COVID-19
Проект, направленный на автоматизированную обработку и интерпретацию медицинских изображений, Центра компетенций НТИ по технологиям хранения и анализа больших данных на базе МГУ позволяет врачам оперативно диагностировать COVID-19 и вырабатывать персонализированный план лечения на основе рекомендаций системы поддержки принятия врачебных решений. Решение уже применяется для борьбы с коронавирусом в Телемедицинском консультационном центре на базе Научно-практического клинического центра диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения Москвы.
Программный комплекс обеспечивает функционирование системы поддержки принятия врачебных решений в персонализированной медицине по наиболее критичным нозологиям на основе анализа больших данных, получаемых при использовании облачных и телемедицинских технологий в целях автоматизированной диагностики медицинских изображений. Программное обеспечение позволяет работать с цифровыми рентгеновскими снимками, сделанными на различных аппаратах лучевой диагностики (рентген, КТ, МРТ, УЗ, ПЭТ). Разработанный по проекту облачный сервис «АнтиКох» позволяет осуществлять автоматизированный анализ изображений на основе искусственного интеллекта с постоянным улучшением параметров диагностирования путем непрерывного машинного обучения. Благодаря программному комплексу медицинские снимки анализируются практически мгновенно, в режиме реального времени, снижается вероятность ошибок при их обработке. Комплекс уже прошел машинное обучение на более чем 270 000 размеченных специалистами снимков. В результате первых этапов тестирования удалось достичь уровня диагностической точности в 93% (лучший уровень в России среди подобных систем). В дальнейшем планируется повысить точность диагностики до 98%.
Достоинствами облачного сервиса являются телемедицинская функция и наличие облачного центра обработки данных, где размещено соответствующее программное обеспечение. К нему могут подключаться рентгенологические отделения стационарных медицинских учреждений всех уровней (федерального, регионального, муниципального) и мобильные телемедицинские комплексы, предназначенные для массового скрининга населения в сельской местности, удаленных и труднодоступных районах. Другим результатом одновременной обработки данных пациентов является предоставление организаторам здравоохранения рекомендаций по оптимизации работы системы здравоохранения и контролю за эпидемиями инфекционных и неинфекционных заболеваний. Облачный сервис способствует более эффективному обмену опытом между высококвалифицированными специалистами страны. Потенциальными заказчиками решения могут быть государственные и частные лечебно-профилактические учреждения всех уровней, имеющие флюорографические аппараты, с помощью которых проводится диспансеризация населения и разовые обследования больных, научно-исследовательские медицинские учреждения и Минздрав РФ.
Проект обладает широкими возможностями по борьбе с COVID-19. Необходимость остановить взрывное распространение коронавирусной инфекции вызвала большое количество исследований в области методов диагностики и лечения пациентов практикующими врачами и учеными. В частности, было обнаружено, что снимки легких, сделанные на компьютерных томографах (КТ), позволяют увидеть специфические особенности течения болезни. Однако у КТ-диагностики есть ряд недостатков: дорогостоящая и сложная КТ-аппаратура находится только в крупных медицинских центрах, количество КТ-специалистов ограничено, само КТ-обследование тоже весьма дорогостоящее. Командой проекта было реализовано специальное исследование эффективности сервиса на размеченных рентгеновских изображениях, полученных из клиник США и ориентированных на лечение больных коронавирусом. По итогам проведенного машинного обучения получены обнадеживающие результаты о надежности диагностики COVID-19 на основе флюорографических снимков. Данный факт принципиально расширяет возможности диагностики заболевания и значительно удешевляет ее, так как цифровыми флюорографами оснащены практически все лечебные учреждения России. Фактически можно говорить о создании пилотного варианта облачного сервиса «АнтиКорона», который позволяет медицинским работникам оперативно диагностировать COVID-19 и вырабатывать персонализированный план лечения на основе рекомендаций системы поддержки принятия врачебных решений.
Вместе с тем возможности машинного обучения сервиса позволяют применять его и для анализа КТ-снимков грудной клетки. После обучения на размеченных специалистами изображениях система будет способна выявлять специфические патологии в легких, характерные для пациентов с коронавирусной инфекцией и тех, кто уже перенес COVID-19. Технология позволит формировать эффективные предложения по дальнейшему лечению и восстановлению пациентов.
Важное место в борьбе с COVID-19 занимают фактические медико-статистические данные, регулярно собираемые и обрабатываемые учреждениями и органами здравоохранения. Система позволяет передавать в онлайн-режиме комплексную медицинскую и управленческую информацию о состоянии каждого заболевшего коронавирусной инфекцией и о ситуации в целом организаторам здравоохранения всех уровней.
Продукт, разработанный Центром компетенций НТИ по большим данным МГУ совместно с индустриальным партнером АО «Радиокомпания "Вектор"» (город Чистополь, Республика Татарстан), применяется в Телемедицинском консультационном центре (ТКЦ) на базе Научно-практического клинического центра диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения Москвы. ТКЦ был создан в рамках проведения эксперимента, осуществляющегося в соответствии с постановлением Правительства Москвы от 21 ноября 2019 года № 1543-ПП «О проведении эксперимента по использованию инновационных технологий в области компьютерного зрения для анализа медицинских изображений и дальнейшего применения в системе здравоохранения города Москвы».
«Наш продукт официально принят в эксперимент и используется в работе телемедицинского центра. Использование в жестких условиях эпидемии нашего продукта позволит улучшить его параметры и увеличить его функциональные возможности для использования в диагностике заболевания коронавирусом различной степени сложности», – отмечает Михаил Натензон, руководитель проекта, научный сотрудник Центра компетенций НТИ по большим данным МГУ.