Российские учёные разработали цифровую систему диагностики рака шейки матки

Фото из открытых источников

Объединённая команда учёных из Псковского государственного университета и Витебского государственного университета имени П. М. Машерова завершила разработку инновационной цифровой системы для диагностики злокачественных изменений в тканях шейки матки. Как сообщили ТАСС в пресс-службе ПсковГУ, разработанная технология базируется на методах искусственного интеллекта и продемонстрировала высокую точность в выявлении онкологических патологий.

Разработка представляет собой программу, способную обрабатывать и анализировать цифровые изображения тканей и выявлять признаки злокачественных изменений. Одним из ключевых преимуществ системы является возможность её обновления в соответствии с запросами медицинского сообщества. Кроме того, программа имеет потенциал стать обучающей платформой для молодых специалистов в области онкологии, что повысит качество подготовки медицинских кадров.

Проект был запущен осенью 2023 года при финансовой поддержке программы стратегического академического лидерства "Приоритет 2030", инициированной Министерством науки и высшего образования Российской Федерации. В рамках сотрудничества между университетами специалисты из Витебска создали программное обеспечение для распознавания цифровых изображений, а их коллеги из Пскова занимались обучением искусственного интеллекта на основе изображений, предоставленных профильными клиническими медицинскими организациями.

Проректор по инновационной деятельности ПсковГУ Тарас Антал подчеркнул важность разработки для современной медицины: "В клинической практике широко востребована неинвазивная и в максимально сжатые сроки полученная оперативная информация о степени активности заболевания. Основу таких методов, как правило, составляют цифровые изображения. Наиболее точные, быстрые и качественные результаты по обработке и распознаванию образов, объектов и их признаков на современном этапе развития машинного обучения показывают нейронные сети и их модификации. Поэтому применение искусственных нейронных сетей в медицинской сфере может дать чрезвычайно эффективные результаты".

Как отметила профессор ПсковГУ, доктор медицинских наук Наталья Иванова, разработанный искусственный интеллект значительно минимизирует субъективность оценки при диагностике стадии развития онкозаболевания у пациенток. Особенно впечатляет скорость обработки данных — если традиционный анализ снимков занимает от одной до двух недель, то нейросеть выдаёт результат всего за 10-15 секунд.

На текущем этапе в обучающую базу загружено 140 снимков тканей: как без патологий, так и на различных стадиях развития рака. Даже при таком относительно небольшом количестве данных система демонстрирует минимальную погрешность. По словам младшего научного сотрудника лаборатории экологических исследований ПсковГУ Ильи Тимофеева, в ближайшие месяцы количество загруженных в систему изображений планируется увеличить до тысячи, что должно ещё больше повысить точность диагностики.

Специалисты в области онкологии особенно отмечают значимость подобных разработок в контексте растущих показателей заболеваемости раком шейки матки и необходимости его ранней диагностики. Своевременное выявление злокачественных изменений существенно повышает шансы пациенток на успешное лечение и полное выздоровление. Цифровизация этого процесса не только повышает точность диагностики, но и делает её более доступной.

После завершения текущего этапа разработки учёные планируют провести апробацию системы в клинических условиях, получить экспертные оценки и оформить патент на программу. Это позволит приступить к внедрению продукта в медицинские учреждения. Ожидается, что коммерциализация проекта начнётся примерно через год. Кроме того, разработчики отмечают, что в перспективе спектр органов, которые нейросеть сможет анализировать на наличие онкологических изменений, будет расширен, что откроет новые возможности для применения технологии в различных областях онкологии.