Нейросеть научилась выявлять патологии лёгких с точностью 98%

Российские ученые обучили нейросеть выявлять по рентгеновским снимкам патологии легких при коронавирусной инфекции с точностью около 98%. Система позволяет врачу быстрее и точнее ставить диагноз в условиях высокой загруженности медицинских учреждений, пишет пресс-служба Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета (СПбГЭТУ) “ЛЭТИ”.

“Нейросеть мгновенно распознает, что на снимке: патология или норма. По результатам испытаний ее точность составляет около 98%. Мы надеемся, что в дальнейшем наша программа может быть внедрена в больницах для быстрой и точной диагностики COVID-19”, – сказал один из разработчиков, сотрудник СПбГЭТУ “ЛЭТИ” Николай Староверов.

Выявление коронавируса нового типа требует использования различных технологий, потому что внешние симптомы (кашель, температура, слабость и т. д.) проявляются также при других заболеваниях и не позволяют однозначно диагностировать COVID-19. Поскольку вирус распространяется в легких, для обнаружения и определения тяжести заболевания активно применяются методы КТ-диагностики и рентгенография грудной клетки.

Нагрузка на медицинскую систему (КТ, рентген) по выявлению коронавируса в легких пациентов огромна. Врачи вынуждены каждый день изучать значительное количество снимков. Из-за этого может снизиться концентрация и внимание, а значит, возрастает вероятность ошибки. Мы разработали специальную программу, которая помогает врачу в первую очередь обратить свое внимание на снимки с патологией и тем самым упростить задачу при постановке диагноза”, – сказал Староверов.

Ученые вели разработку совместно со специалистами Городской Мариинской больницы Петербурга. Медики предоставили исследователям ЛЭТИ 1,6 тыс. рентгеновских снимков – это анонимные данные пациентов, которые проходили диагностику для выявления коронавируса. Чтобы обучить нейросеть, исследователи классифицировали собранные данные по трем различным категориям поражения легких: ателектаз, эмфизема мягких тканей и пневмония, которая проявляется при COVID-19.

Для того, чтобы быть в курсе новостей в сфере науки, подписывайтесь на наш Telegram-канал.