Об этом заведующий кафедрой «Биоинженерия» Донского государственного технического университета Евгения Кириченко рассказала на заседании круглого стола на тему «Лечить по-новому: возможности применения ИИ и цифровых технологий в медицине», организованного изданием «Коммерсантъ-Ростов».
В своем выступлении Евгения Кириченко отметила, что предпосылками создания цитологической веб-платформы стали отсутствие своевременной скорой медицинской помощи из-за недостатка персонала, «который приходится готовить десятилетиями», малодоступная, низкокачественная, долгая диагностика и, как следствие, смерть пациентов из-за ошибок и выгорания врачей.
Цитологическое исследование – это метод лабораторной диагностики, который позволяет оценить под микроскопом характеристики клеток в тканях, жидкостях и выделениях организма.
Создаваемая в ДГТУ веб-платформа с элементами искусственного интеллекта нацелена на то, чтобы вышеуказанные проблемы минимизировать. Данная мультимодальная платформа, создаваемая в ходе реализации стратегического проекта ДГТУ «Единое здоровье» в рамках программы «Приоритет 2030», позволяет работать с датасетом большого объема из любой точки страны и мира.
Датасет – совокупность данных, относящихся к определенной теме, тематике или отрасли. Он включает различные типы информации: числа, текст, изображения, видео и аудио.
Отличительные черты разработки – открытый доступ, возможность проведения анализа текста и изображений биопроб и тканей, автоматическая разметка клеток с помощью ИИ, цифровой подбор изображений по метаданным, точность детектирования, семантическая сегментация изображений, детектирование целевых объектов на изображениях, классификация объектов на изображениях и текстовое описание объектов на изображении. Все изображения обезличены, и каждому присвоен уникальный персональный номер.
Разработка платформы была профинансирована Фондом поддержки инноваций и молодежных инициатив Санкт-Петербурга в рамках конкурса «Кампус Blue Sky Research», а также грантом Министерства науки и высшего образования Российской Федерации на создание молодежной лаборатории. Партнерами проекта стали компании «Вижнтех» и Яндекс.
Датасеты платформы локализованы в облаке S-3 компании Яндекс, остальные данные – управляющие и обучающие модули – располагаются на серверном облаке ДГТУ. На базе веб-платформы работают четыре ассистента.
GPT-ассистент «Цитолог». Для этой модели датасетом выступает набор изображений биопроб человека и животных, в том числе биологических жидкостей: мазков крови, гинекологических мазков, слизистых пазух мозга. В перспективе планируется дополнить датасет изображениями клеток костного мозга;
Ассистент «Нейробиолог», где датасетом представляются 3D-изображения клеток мозга в норме и при развитии нейропатологий (датасет конфокальной лазерной микроскопии). Здесь считываются тонкие изменения астроцитов и межклеточных контактов;
Ассистент «Патоморфолог», в основе функционирования которого – датасет микропрепаратов опухолей. Модель должна отличать патологические изменения в тканях на снимках гистологических препаратов;
GPT-обозреватель Fact Flows – языковая модель, которая работает с гипотезами. С ее помощью можно подтвердить свою гипотезу, опираясь на доступные научные публикации.
Все функции цифровых ассистентов доступны через веб-интерфейс.
Вы можете разметить всего порядка 10% изображений, потом подключается автоматическая разметка, которую эксперт контролирует. Мы подтвердим вашу регистрацию и дадим доступ к аккаунту, и вы сможете загрузить туда свой датасет и увидеть, как модель учится на нем. Возможно, это будет датасет изображений роговицы глаза, культур клеток для клеточных технологий и различные изображения биологических жидкостей. На изображении размечаются условно живые и дифференцированные клетки и «артефакты» – каждое изображение имеет свой код. После разметки вы можете запустить обучение и посмотреть, как нейросеть работает с остальными изображениями.
По ее словам, цифровую платформу, предназначенную для ускоренного анализа изображений крови с помощью искусственного интеллекта, намерены ввести в эксплуатацию в Ростовской области в 2026 году.
Сложности же внедрения новой платформы в медицинскую практику связаны с опасениями со стороны медучреждений в необходимости применения ИИ, боязнь утечки персональных данных, нехватка компетентных кадров, ответственность медицинского персонала за последствия решений, принятых на основе данных, полученных с помощью искусственного интеллекта. Медики опасаются непредсказуемых диагнозов и рекомендаций цифровой платформы. Непонятен пока и механизм финансирования такого формата работы.
Побудительные мотивы внедрения цифровой цитологической платформы – повышение качества и сокращение срока диагностики заболеваний, в том числе на ранних стадиях, сокращение времени и трудозатрат при проведении анализов до 99%, сокращение сроков специализации по направлению «Цитолог» и «Патоморфолог».
Я надеюсь, что использование платформы в медицине, науке и образовании поможет создать поколение хороших цитологов, которые будут учиться на нашем решении. Кроме того, это хорошая возможность создать новые образовательные программы и сократить сроки подготовки специалистов.
Сейчас платформа с набором нейросетевых ассистентов уже работает в тестовом режиме. Создатели намерены зарегистрировать ее в Росреестре как медицинское изделие, созданное на базе программного обеспечения.
Мы стоим на пороге того, чтобы получить регистрационное удостоверение и войти в перечень медицинских изделий с использованием программного обеспечения. В настоящее время в этом реестре мало программ, ориентированных на цитологические исследования.
С помощью новой веб-платформы разработчики планируют ввести новые образовательные программы, осуществлять междисциплинарную подготовку кадров нового поколения в сфере науки и образования (IT + медицина и ветеринария), сократить сроки подтверждения научных гипотез при повышении их качества.
Игорь Голота, управление информационной политики
isdstu@mail.ru
