Нейросеть выявляет рак молочной железы на ранних стадиях за считанные минуты

Учёные Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета "ЛЭТИ" совместно с Национальным медицинским исследовательским центром имени В. А. Алмазова создали нейросетевую модель для ранней диагностики рака молочной железы на базе компьютерной томографии (КТ). Система анализирует изображения всего за несколько минут, тогда как ранее расшифровка одного снимка могла занимать до 24 часов. Внедрение этой технологии снижает вероятность диагностических ошибок на 20%, как сообщили в пресс-службе ЛЭТИ информационному агентству ТАСС.

Денис Степаненко, магистрант ЛЭТИ и руководитель проекта OncoDetect AI, отметил, что их разработка способна значительно улучшить качество медицинской помощи, сократить расходы на дополнительные исследования и уменьшить количество диагностических ошибок. Это может спасти тысячи жизней и повысить эффективность работы медицинских учреждений и разработчиков диагностического ПО.

Каждый год в России от рака молочной железы умирает от 4 до 7 тысяч женщин. Основной причиной высокой смертности является позднее обнаружение заболевания, даже при использовании современного оборудования. Врачи иногда не могут выявить начальные признаки рака на КТ-снимках, а анализ одного изображения занимает много времени.

Учёные ЛЭТИ разработали прототип медицинского ПО с интегрированной нейросетевой моделью для диагностики рака молочной железы. На российском рынке уже есть подобные решения, но они не поддерживают анализ КТ-снимков.

Система работает следующим образом: пациентка проходит КТ-обследование, после чего нейросеть автоматически обрабатывает снимки и выявляет подозрительные области. Врач получает результаты анализа и принимает окончательное решение. Весь процесс диагностики занимает несколько минут.

Модель была обучена на 7 тысячах КТ-снимков от Национального медицинского исследовательского центра имени В. А. Алмазова, и все данные были анонимизированы.