Loading ...В Центре нейросетевых технологий Института урологии и репродуктивного здоровья человека Сеченовского Университета разработана система поддержки принятия врачебных решений Sechenov.AI_nephro. в лечении пациентов с новообразованиями паренхимы почки. Веб-платформа в автоматическом режиме совмещает четыре фазы КТ-исследования пациента в единое трехмерное изображение всего за несколько минут. Работа над созданием продукта велась в 2022 году.
Опухоль почки – одно из самых распространенных заболеваний, с которым сталкиваются врачи-онкоурологи. Около 20 лет назад у пациента с данным заболеванием не было выбора – только операция по удалению почки. Но постепенно в клиническую практику стала входить резекция почки – операция по удалению опухоли с сохранением органа.
Для планирования такого оперативного вмешательства, чтобы снизить риск послеоперационных осложнений, хирург должен знать точное расположение опухоли и с какими анатомическими структурами она граничит. Стало понятно, что требуется 3D-изображение, на котором будет не только опухоль почки, но и сосуды, которые ее питают, элементы чаше-лоханочной системы, вены и соседние структуры.
С 2008 года в Институте урологии Сеченовского Университета начали применять 3D-моделирование патологического процесса у пациентов с новообразованиями паренхимы почки. В ручном режиме при работе команды из трех специалистов: врача-уролога, врача лучевой диагностики и IT-специалиста процесс построения занимал до суток.
Сегодня благодаря автоматизации системы получение изображения — дело нескольких минут. На веб-ресурсе Sechenov.AI_nephro необходимо завести карточку пациента, загрузить его КТ-исследование в интерфейсе и выделить зону интереса – опухоли в области почек. «Перед тем, как отправиться на сервер, данная зоны вырезается и отправляется в обработку, — рассказывает Иван Черненький, ведущий инженер-программист Центра нейросетевых технологий Сеченовского Университета, — и уже на стороне сервера нейронная сеть выделяет необходимые анатомические структуры: артерии, вены, мочеточники, паренхиму почки, опухоль, кисты и создает дополнительный файл с этими «масками». После этого он возвращается пользователю и уже осуществляется 3D-построение, с которым можно работать. Благодаря 3D-модели можно оценить глубину погружения опухоли в почку, выполнить виртуальную резекцию разными плоскостями и получить другую информацию, важную для врача».
Благодаря применению программы предоперационного планирования в Институте урологии и репродуктивного здоровья человека кардинально изменилась структура операции. Если в начале 2000-х резекция почки составляла не более 20-30% операций, то спустя десять лет количество подобных операций увеличилось до 80-90%. Таким образом, благодаря программе предоперационного планирования большинство пациентов остается с двумя функционирующими органами.
В ближайшем периоде система поддержки принятия врачебных решений Sechenov.AI_nephro. пройдет регистрацию. Сейчас на веб-платформе доступны следующие опции: 3D-моделирование патологического процесса у пациентов с новообразованием паренхимы почки, а также система может строит наблюдение пациентом с кистами почек и гидронефрозом.
«В планах обучение веб-платформы цифровой биопсии, то есть она сможет определять доброкачественная или злокачественная опухоль у пациента и цифровой пункции – распознаванию типа опухоли, — комментирует Евгений Сирота, директор Центра нейросетевых технологий Института урологии и репродуктивного здоровья человека Сеченовского Университета, — к концу текущего года мы надеемся это реализовать в виде альфа-версии программы».
Также веб-платформа может стать полезна для врачей-трансплантологов, которые занимаются трансплантацией почек. Уже подписан договор о сотрудничестве в этой области с Брестской клинической больницей (Республика Беларусь). «У коллег из Бреста накоплен значительный опыт в выполнении трансплантации почки. Та доля дисциплин, которые мы планируем добавить в платформу, очень важна для врачей-трансплантологов, как на этапе планирование в плане функционального состояния, так и на послеоперационном этапе для оценки функционального состояния трансплантата», — поясняет Евгений Сирота.
Одно их новых направлений развития инновационной научной школы «Консорциум нейросетевых систем 3D-моделирования для предоперационного планирования» — применение ИИ при диагностике рака мочевого пузыря. После эндоскопического редуцирования опухоли мочевого пузыря пациентам необходимо проходить контроль каждые три месяца и сдавать материал на биопсию. Но в случае с раком мочевого пузыря ситуация осложняется тем, что его очень сложно распознать, так как рак мочевого пузыря – это заболевание слизистой мочевого пузыря. И эксперты Центра нейросетевых технологий высказали гипотезу о том, чтобы просегментировать видеоряд эндоскопических наблюдений для последующего обучения ИИ определять данный вид рака с высокой точностью. В настоящий момент уже начата сегментация видеоряда.
ИНШ «Консорциум нейросетевых систем 3D-моделирования для предоперационного планирования» реализуется в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030» и стратегического проекта «Сеть развития лучших практик в медицине, науке и образовании».
Новости партнеров:
Вам могло бы понравиться:
248
