С помощью новой нейросети врачи смогут при УЗИ-исследовании беременных женщин выявить симптомы spina bifida — врожденного заболевания центральной нервной системы у детей — на ранних сроках беременности и направить пациентку на дополнительное обследование в крупные перинатальные центры России, чтобы назначить дальнейшее лечение. Решение доступно бесплатно всем врачам и медэкспертам на сайте фонда «Спина бифида».
Медицинский специалист может загрузить в нейросеть результаты УЗИ, сделанные во время первого скрининга. Искусственный интеллект автоматически проанализирует снимок и поможет врачу определить вероятность, с которой на изображении присутствуют признаки spina bifida.
Для машинного обучения использован уникальный датасет (обработанный и структурированный объем данных) из около шести тысяч изображений УЗИ беременных женщин, собранный специалистами из Национального медицинского исследовательского центра акушерства, гинекологии и перинатологии (НМИЦ) имени академика В.И. Кулакова. Разметкой данных и медицинской методологией проекта руководили врачи УЗИ из НМИЦ Кулакова и эксперты в области выявления аномалий центральной нервной системы плода.
«Мы стремимся к тому, чтобы технологии Yandex Cloud помогали решать социально значимые задачи, в том числе улучшали качество жизни людей. Это особенно важно в случаях, когда специалистов, изучающих ту или иную проблему, мало — как в случае с диагнозом spina bifida и другими редкими заболеваниями. Мы очень ответственно отнеслись к инициативе фонда и надеемся, что нейросети послужат хорошим вспомогательным инструментом для врачей. Полученный опыт можно будет использовать и в других медицинских проектах», — прокомментировала Анна Лемякина, директор по национальным стратегическим проектам Yandex Cloud.
Проект еще продолжается. Следующий этап — сбор и обработка новых данных в НМИЦ Кулакова для дообучения модели и улучшения качества ее работы. Участники также выложили код разработки в Open Source, чтобы подключить к ней активных участников IT-сообщества. Они смогут использовать эти технологии, чтобы создавать другие сервисы для поддержки принятия медицинских решений. Хранилище данных можно найти здесь.
