Веб-приложение для врачей-рентгенологов создали ученые ПГУ
В Пензенском государственном университете создали веб-приложение со встроенным искусственным интеллектом для врачей-рентгенологов. Оно позволяет выявить признаки 18 легочных патологий.
В Пензенском государственном университете разработали интеллектуальную систему «Radex — ИИ-ассистент врача-рентгенолога», которая способна выявлять признаки 18 патологий легких. Это пневмония, плеврит, пневмоторакс, фиброз, опухолевые процессы, переломы ребер и другие. При этом система автоматически формирует предварительное текстовое медицинское заключение. Врач с данной системой может вести диалог и задавать уточняющие вопросы.
Согласно данным ВОЗ, заболевания органов дыхания входят в тройку основных причин смертности, уступая лишь сердечно-сосудистым и онкологии. Причиной, в частности, является позднее обнаружение патологии и ее хронический характер. Диагноз обычно ставят по рентгеновским снимкам грудной клетки. Оперативность диагностики снижается из-за дефицита кадров и оборудования.
Созданная в ПГУ система может стать универсальным помощником, способным интерпретировать рентгеновские изображения и обнаруживать на них различные патологии, конкретизируя и описывая области с поражениями. «Врачу неудобно одновременно использовать в своей работе множество систем, каждая из которых решает только одну задачу. Нужен полноценный помощник, который делал бы все, адаптируясь под конкретные клинические сценарии», — рассказал один из разработчиков, профессор кафедры «Медицинская кибернетика и информатика» ПГУ, доктор технических наук Леонид Кривоногов.
В системе «Radex» использованы три инновационные технологии ИИ: агентный подход, модульная архитектура и мультимодальный анализ. Последний на этапе обработки информации дает возможность использовать сразу несколько типов входных данных: изображения грудной клетки (рентгенограммы) и текстовые данные (вопросы врача, анамнез, симптомы, возраст пациента, пол и так далее).
Система в своем анализе опирается на обученные нейронные сети: DenseNet-121 — для классификации, PSPNet — для сегментации, а также мультимодальные VQA-модели CheXagent и LLaVA-Med, объединенные в единую архитектуру. Как сообщает сайт Минобрнауки России, уникальность разработки пензенских ученых заключается в архитектуре интеллектуальной сети, определяющей взаимодействие и способы обработки информации. Каждая ИИ-модель решает свою задачу, но их работа логически объединена.
Удобный и интуитивно понятный интерфейс веб-приложения включает чат-панель с вопросами и ответами, а также окно для загрузки и просмотра рентгеновского снимка. Врач-рентгенолог загружает снимок и задает команду в чате. Спустя 20-30 секунд ИИ-ассистент выдает предварительный диагноз, позволяя вести с ней диалог. Также доступна визуализация результатов анализа: ИИ-ассистент может наглядно показать на снимке участки затемнения и другие видимые отклонения. В настоящее веб-приложение дорабатывается, получено свидетельство о государственной регистрации программы.
Здоровье Наука Образование веб-приложение ПГУ рентген
Источник: Учительская газета