Как сообщили Vademecum в компании, нейросеть отслеживает качество анализируемого изображения, которое реконструируется по неполным данным, непосредственно во время сбора проекций. После получения каждой частичной реконструкции ИИ анализирует качество 3D-изображения, и, если информации для постановки диагноза достаточно, процедура завершается досрочно. В настоящее время в большинстве случаев при съемке используется единый протокол – число снимков не зависит от индивидуальных особенностей человека, что может приводить к излишней радиационной нагрузке.
Разработка, как подчеркивают в Smart Engines, опробована для диагностики пневмонии на материалах открытой базы COVID-CTset, в которой содержатся клинические данные 377 пациентов, как здоровых, так и с диагностированной вирусной пневмонией. Результат исследования показал, что запатентованный метод, как и процедура, проводимая по стандартному протоколу, позволяет достигнуть высокой точности диагностики, однако с использованием меньшего количества рентгеновских снимков. Так, в среднем предлагаемый подход сокращает радиационную нагрузку на 15%, но особенно эффективен оказывается при выявлении патологии. При досрочной постановке диагноза облучение возможно сократить на 25%. В то же время при обследовании здорового человека процедура минимизирует необходимость повторного исследования, хотя и не столь значительно снижает дозу облучения.
Тематическая статья опубликована в британском научном журнале Expert Systems with Applications. Ученые подчеркнули, что ИИ может быть использован для повышения точности и эффективности диагностики рака, аневризмы аорты, патологии коронарных сосудов и других заболеваний. Регистрация разработки в США необходима, как объясняют в компании, чтобы ее не копировали за рубежом.
По данным СПАРК-Интерфакс, ООО «Смарт Энджинс Сервис» зарегистрировано в январе 2016 года в Москве. Основателем и мажоритарным владельцем компании выступает Владимир Арлазаров. Выручка Smart Engines в 2023 году достигла 435 млн рублей, чистая прибыль – 268,4 млн рублей.
По информации с сайта компании, ее разработчики, помимо прочего, совместно с представителями институтов РАН занимались созданием программного комплекса для проведения реконструкции рентгеновских томографических снимков в режиме реального времени для замещения зарубежных продуктов при разработке российских промышленных и медицинских томографов. Арлазаров пояснил Vademecum, что все, чем занималась компания в сфере КТ, можно использовать в медицине. За последние пять лет Smart Engines инвестировала в это направление 200 млн рублей собственных средств, не привлекая государственные. Первые идеи по созданию запатентованного в США ИИ появились у сотрудников в 2018-2019 годах.
Владимир Арлазаров также подчеркнул, что разработки, имеющие идентичные решению Smart Engines цели, ведутся по всему миру. «Снижение дозы радиационной нагрузки на пациента можно достигнуть, делая более эффективными сопутствующие КТ-исследованию организационные мероприятия, улучшая индивидуальные средства противорадиационной защиты, модифицируя конструкцию КТ-аппарата или изменяя протокол исследования. Однако использование искусственного интеллекта для реконструкции 3D-изображения по неполным данным – наша инновационная разработка», – считает основатель Smart Engines.
«Перед тем как новую медицинскую технологию начинают применять в реальной врачебной практике, ее необходимо протестировать не один десяток раз, и это занимает очень много времени. Мы открыты для сотрудничества с отечественными научными организациями в области медицины, а также с государственными органами, чтобы наш метод компьютерной томографии доказал свою эффективность не только в ходе лабораторных исследований, но и на практике», – заключил Арлазаров.
В конце августа 2024 года благотворительный фонд «Спина бифида» сообщил Vademecum о завершении разработки компанией «Яндекс» и НМИЦ акушерства, гинекологии и перинатологии им. академика В.И. Кулакова другого ИИ – сервиса компьютерного зрения, который может помочь врачам выявлять по УЗИ беременной женщины симптомы spina bifida у плода.
