Российская нейросеть «умнее» рентгенологов?

Время чтения: 4 мин.

Российская нейросеть Care Mentor AI, предназначенная для распознавания и анализа медицинских изображений, проходит тестирование на базе клиник Москвы, Подмосковья и Санкт-Петербурга. Как заявляют разработчики, ИТ продукт выявляет патологии с точностью до 99% и будет готов к коммерческому внедрению уже в июле. В разработку вложено около 1,5 млн долларов.

Генеральный директор Care Mentor AI Олег Григорян сообщил, что использованная в проекте сверточная нейросеть будет отличаться высокой точностью распознавания патологий и специализироваться сразу на нескольких их локализациях. Для достижения этих планов создатели системы отказались от внедрения самообучающейся сети, которую они называют «бюджетным вариантом».

— Мы выбрали другой путь: используем многослойную глубокую сверточную нейросеть, а для ее обучения – ежедневный кропотливый труд множества сотрудников – разработчиков и радиологов. Такие финансовые и кадровые затраты оправданны: мы достигаем совсем другой точности, потому что каждый снимок, на котором сеть обучалась, находится под контролем наших врачей.

Самообучаемые системы – более бюджетный вариант, в отличие от нейросети, которую нужно обучать перманентно. Это трудоемкий и долгосрочный процесс, в ходе которого каждый снимок контролируется многократно. Один снимок размечают три разных специалиста, чтобы полностью исключить вероятность ошибки.

– Это ручной ввод данных?

– Да, три врача анализируют снимок и определяют патологию. Мы выбирали врачей со стажем работы от 10 лет и выше, из разных регионов России, уровня не ниже заведующего рентгенотделением. Так мы обеспечиваем уровень обученности сети, поскольку она не может быть умнее того врача, который ее разметил. Затем Data Scientist смотрит на результаты разметки, и если все три варианта совпадают, то анализ используется в работе с нейросетью.

Если мнения врачей расходятся, данные возвращаются им для повторного анализа. А нейросеть учится на таких примерах анализировать сложные и неоднозначные случаи.

По состоянию на февраль 2019 г. сеть была обучена на 200 тыс. снимков, сейчас уже около 500 тыс. Если сравнивать накопленный опыт врачей и сети, то врач-рентгенолог за целую жизнь не получает возможности расшифровки такого количества снимков.

– Вы работаете только с изображениями?

– Да, проект Care Mentor включает в себя анализ различных видов медицинских изображений: рентгеновских, КТ, МРТ и ПЭТ-КТ. Мы активно развиваем проект по разработке нейросети, анализирующей маммографические исследования, и в начале следующего года рассчитываем запустить такую сеть.

Сейчас она полностью обучена анализу рентгенологических исследований легких; заканчиваем ее обучение по голеностопу. Следующие этапы – рентгеновские изображения колена, верхней части позвоночника. Далее по нашему плану – маммология, МРТ, КТ грудной клетки. Мы начали проект по ПЭТ-КТ, чем ни один наш конкурент в России не занимается. Есть компании за рубежом, которые начали подобную разработку, но измеримых результатов они пока не представили. Мы начали двигаться в направлении таких исследований, надеемся, что в мае 2020 г. появятся первые результаты. С этим дело обстоит сложнее, поскольку в России очень мало аппаратов, а еще меньше врачей – и как следствие мало данных.

– Ваш проект – на стартовом этапе или это уже внедренная и реально действующая в клиниках разработка?

Если говорить о рентгене легких, то этот проект полностью готов, он установлен в нескольких клиниках и проходит тестирование: у нас нет цели мгновенно заработать. Мы должны подтвердить качество нашей нейросети и ее точность – 98–99%. И для нас очень важно получить обратную связь. Наши учредители нацелены на то, чтобы делать конкурентный на мировом рынке продукт.

Тестирование проходит с начала марта, коммерческая эксплуатация, думаю, начнется в июле: у нас заключены договоры с клиниками на предстоящую коммерческую эксплуатацию – с сетью медицинских центров «Бест Клиник», которая стала нашим первым клиентом, АО «Медицина», «Прима-медика».

– Тестирование идет и в государственных клиниках?

– Да, их пять в Москве и одна за пределами столицы. Мы сотрудничаем с Мариинской больницей Санкт-Петербурга в связи с исследованиями голеностопа. В этой больнице проходят комиссии призывников, когда необходимо быстро осмотреть 200–300 человек на предмет плоскостопия: есть оно или нет. Рентгенолог на каждый снимок тратит как минимум пять минут, а сеть – две секунды. Она готова к очень большим объемам данных, мы можем анализировать достаточно большое количество снимков ежесекундно.

Также мы заключили договор с Медицинским информационно-аналитическим центром министерства здравоохранения Чувашской республики.

– Есть ли у вас своя система поддержки принятия врачебных решений?

– В этом продукте нет, но такая система работает в АО «Медицина». Решение Care Mentor интегрировано в клинику, а впоследствии будет подключено также к системе принятия врачебных решений. Сейчас мы активно работаем над получением регистрационного удостоверения медицинского изделия, и когда получим его, сможем полноценно интегрироваться в СППВР. Процесс идет непросто. Первому всегда тяжело, но мы надеемся стать первопроходцами в получении регистрационного удостоверения медицинского изделия в области искусственного интеллекта.

– В чем, на ваш взгляд, главное отличие вашего продукта от других, работающих с медицинскими изображениями?

– Мы считаем, что главная ценность любого ИТ-проекта – это команда. Нам удалось собрать особую команду разработчиков нейросети, профессионалов в сфере Data Science. Мы искали кадры как в России, так и среди наших соотечественников, эмигрировавших за границу. Два наших учредителя являются экспертами, каждый в своей области знания. Павел Ройтберг, кандидат экономических наук, член совета директоров крупнейшей частной клиники АО «Медицина», свыше 20 лет занимается разработкой программного обеспечения для здравоохранения. Владимир Никольский, операционный директор Mail.ru в России, имеет более 10 лет опыта работы в международных интернет-компаниях и руководит стратегией разработки, поддерживая проект в решении ключевых бизнес-задач. В результате у нас получилась уникальная по специфике знаний команда, которая сочетает в себе экспертов в области IT, искусственного интеллекта и медицины.

Наши конкуренты – компании, пришедшие из IT-индустрии, которые делают интересные продукты, но не всегда адаптированные под потребности клиентов с медицинской точки зрения. И напротив, у нас есть конкуренты, которые являются специалистами в медицине, но уступают нам в качестве разработки, – они делают удобные для себя, но несовершенные с точки зрения IT продукты.

 

Компания Care Mentor AI была основана в 2017 году. Главная задача компании — сокращение числа медицинских ошибок, улучшение качества обследований и увеличение продолжительности жизни, говорится на сайте организации.

 

Василий Когаловский

Поделиться