Фото: 123RF/armmypicca
Сотрудники Сеченовского университета совместно с командой по искусственному интеллекту и большими данными (Big Data) "Билайна" создали модель ИИ, чтобы она смогла оценить риск отторжения почечного трансплантата. Об этом "Доктору 24" рассказала пресс-служба вуза. Трансплантация почки
Трансплантация
почки при хронической почечной недостаточности значительно улучшает качество и продолжительность жизни пациента. По данным Минздрава РФ, в России ежегодно выполняется более тысячи таких операций.
Риск отторжения органа
При этом даже после успешной пересадки существует риск отторжения нового органа. Поэтому врачи проводят биопсию и используют классификацию Banff (Банф), чтобы оценить состояние трансплантата.
По результатам биопсии возможны три сценария. Либо с трансплантатом все в порядке, либо есть определенные промежуточные изменения, при которых нужно скорректировать терапию, либо наблюдаются признаки отторжения, при котором может быть необходимо полностью менять стратегию лечения. И граница между промежуточными изменениями и острым отторжением не всегда очевидна.
Алексей Файзуллин
заведующий лабораторией цифрового микроскопического анализа
Однако такой метод имеет недостатки: оценка патологических изменений делается "на глаз", при этом сама классификация часто пересматривается. Поэтому малейшая неточность может привести к серьезным последствиям для здоровья.
Фото: 123RF/yurolaitsalbert
Инновационный метод
Исследователи предложили решить эту проблему с помощью ИИ, сотрудничая с департаментом машинного обучения и врачами НКЦ №1 РНЦХ им. Б.В. Петровского.
Есть существенная проблема, с которой сталкивается медицина, – это проведение корректной терапии после трансплантации. При создании модели для определения отторжения пересаженной почки наша команда проверила гипотезу, что с помощью "умной" количественной оценки возможно улучшить показатели этого направления. Искусственный интеллект может выступить помощником для врача: помочь стандартизировать исследования и повысить точность определения дальнейшей терапии. Модель позволит не только помочь врачам с рутинными задачами, но и открывает новые возможности для исследований.
Константин Романов
директор по искусственному интеллекту и цифровым продуктам "Билайн", генеральный директор ООО "МедТех ИИ"
обучалась на анонимизированных гистологических образцах, успешно анализируя их структуру. Алексей Файзуллин отметил, что новая система обеспечит более точное количественное определение состояния тканей с патологическими изменениями. В дальнейшем исследователи намерены расширить работу нейросети, чтобы она могла оценивать состояние других органов.
Работа ведется в рамках программы создания и развития НЦМУ "Цифровой биодизайн и персонализированное здравоохранение". Результаты научной работы опубликованы в журнале Computational and Structural Biotechnology Journal.
Ранее эксперты из Люксембургского института здравоохранения
обучили искусственный интеллект (ИИ) определять наличие диабета второго типа, анализируя изменения в голосе человека.
Старкина Маргарита