Сеченовский Университет начнет пилотную оценку ИИ-модуля для хирургии легких, созданного с «РТК Радиология»
- CNews FORUM 12 ноября
- CNews AWARDS 12 ноября
- Школа Роста
- СУБД в эпоху ИИ
- КИИ в облаке
- 10 лет российского бэкапа
- SDN: Сеть как дом
- История облаков
- 30 лет ERP России
- Цифровизация
- Импортозамещение
- Безопасность
- ИТ в госсекторе
- ИТ в банках
- ИТ в торговле
- Телеком
- ИТ-бизнес
- Рейтинги
|
9 ноября в Институте персонализированной онкологии и Клинике госпитальной хирургии № 2 Сеченовского Университета стартует пилотный проект по комплексной оценке ИИ-модуля для планирования операций на легких, разработанного совместно с компанией «РТК Радиология». Уникальная российская разработка призвана сделать хирургическое лечение заболеваний легких более точным и менее травматичным. Ее главная задача — помочь врачам максимально сохранять здоровые ткани органа и дыхательную функцию пациентов, улучшая качество и перспективы их жизни. Об этом CNews сообщили представители Сеченовского Университета.
В течение как минимум месяца специалисты проверят работу системы на обезличенных КТ-исследованиях не менее 30 пациентов и сопоставят результаты автоматического анализа с экспертной оценкой врачей. Внедрение технологии в клиническую практику планируется в 2027 г.
При хирургическом лечении опухолей легких важно не только удалить пораженные ткани, но и максимально сохранить здоровую часть органа. Для этого хирург должен учитывать расположение опухоли относительно сосудов и бронхов, индивидуальные анатомические особенности пациента и возможное влияние операции на дыхательную функцию. Разработанный модуль призван облегчить эту задачу за счет автоматического анализа компьютерных томограмм и построения трехмерной модели легких.
Система с помощью искусственного интеллекта выделяет на КТ-изображениях новообразования, легкие, их доли и сегменты, бронхи, артерии и вены. На основе полученных данных формируется интерактивная 3D-модель, позволяющая хирургу изучать взаимное расположение анатомических структур и оценивать возможные последствия удаления части органа. Кроме того, модуль рассчитывает прогнозируемую дыхательную функцию после резекции — операции по удалению части легкого, — учитывая соотношение объема удаляемой ткани и общего объема легких. Результаты анализа сохраняются в виде отчета, который может быть включен в электронную медицинскую карту пациента.
«Для нас важно, чтобы разработанное решение с помощью ИИ позволяло быстро выявлять патологии и анализировать их расположение относительно анатомических структур легких, прогнозировать дыхательную функцию пациента после хирургического вмешательства. Это дает дополнительную информацию для предоперационного планирования и позволяет снизить травматизацию пациента при резекции», — сказала директор Института персонализированной онкологии Сеченовского Университета Марина Секачева.
Ранее разработка уже прошла первичную апробацию в клиниках Сеченовского Университета. На этом этапе специалисты оценивали качество автоматического выделения легочной ткани, бронхов и сосудов на КТ-изображениях. По итогам тестирования коэффициент точности сегментации легочной ткани (DICE) достиг 93%, охват ветвлений бронхиального дерева — 96%, сосудистого дерева — 97%.
Low/no-code-революция: новая архитектура цифровой независимости Конференция
Новый этап предполагает комплексную проверку программного продукта на реальных, но обезличенных медицинских исследованиях. В рамках научного эксперимента специалисты будут оценивать качество и воспроизводимость результатов автоматического анализа, сопоставлять их с оценками врачей и определять, насколько полученные данные могут быть полезны при планировании хирургических вмешательств. При этом речь пока не идет об использовании системы для принятия решений при лечении пациентов.
«Основная цель модуля — предоставить хирургу объективную, количественно обоснованную оценку анатомических особенностей конкретного пациента. Выполнение сегментации областей интереса с помощью ИИ позволяет врачу оценивать и эффективно анализировать взаимное расположение патологий и анатомических структур легкого, включая сосудистую сеть, бронхи, доли и сегменты легких. Это позволяет сократить время оценки КТ-исследования перед операцией, а управляемая 3D-модель с возможностью настройки визуализации структур особенно важна в сложных клинических случаях, когда стандартных данных недостаточно», — сказал заместитель технического директора «РТК Радиология» Андрей Долгов.
Пилотный проект продлится не менее месяца. Его результаты помогут определить возможности и ограничения технологии, а также направления ее дальнейшего совершенствования. В настоящее время разработчики оформляют результаты клинических испытаний модуля.
KioskNews shows a cleaned-up reading view extracted from the publisher’s page — the original always lives on their site, not ours.