CC BY
5Вестник медицинского института «РЕАВИЗ». 2022. № 2
Приложение
Мы выделили следующие преимущества использования систем ИИ: экономия времени специалиста. По данным различных исследований использование машинного анализа позволяет сократить время описания снимка на 30-50 % Сокращение длительности процедуры сканирования до 10 раз. Это может быть критично для людей, которые не могут долгое время оставаться неподвижными лежа в сканере.
«Третье мнение»: выдаваемое компьютером заключение не является диагнозом, но может дать дополнительный источник для развития клинической мысли, или быть аргументом в спорной ситуации. Увеличение процента «случайных находок». Использование универсальных алгоритмов позволяет обнаружить ранние формы рака или скрытые воспалительные процессы, даже если они не связаны с основным диагнозом.
Ретроспективный анализ. Изображения могут длительно храниться в электронном виде. Это дает возможность проводить повторные исследования без участия пациента. Сейчас существуют проекты, направленные на выявление ранних форм рака у больных делавших КТ в связи с корона-вирусной инфекцией. Интересной перспективой является создание виртуальной прогностической модели пациента, учитывающей все его особенности и позволяющей подобрать индивидуальную программу лечения. Несмотря на все эти преимущества, есть и ряд проблем в компьютерной диагностике. Автоматическая обработка изображений требует строгой стандартизации исследований и отсутствия артефактов. Для каждой области требуется накопление довольно большого объема данных исследований и затем МО с помощью лучших экспертов, что занимает много времени и ресурсов. Из-за коммерческой конкуренции между компаниями трудно создать единый стандарт сегментации изображений. По той же причине дата сеты редко попадают в открытый доступ, что безусловно тормозит отрасль. Есть и морально-этические проблемы: многие врачи опасаются критических ошибок при постановке диагноза с помощью компьютера, есть так же страх быть замененным ИИ (по данным опроса 2019 года 48 % рентгенологов считает, что внедрение новых технологий сократит количество рабочих мест). Отдельной проблемой является сохранение конфиденциальности при работе с огромными массивами данных.
Таким образом, из нашего обзора мы видим, что ИИ и МО уже стали частью процесса клинической диагностики и позволяют сократить время и улучшить качество исследований, но не могут полностью заменить врача. Только плотное взаимодействие врачей, ученых, IT специалистов и машин может дать качественный скачок в оказании медицинской помощи населению.
СЕРВИС ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННЫХ АННОТИРОВАННЫХ ТРЁХМЕРНЫХ МОДЕЛЕЙ ПЕЧЕНИ ДЛЯ ТРАНСПЛАНТАЦИИ И ХИРУРГИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Шарифова Р.А.
Медицинский университет «Реавиз», Самара, Россия Научный руководитель: Яремин Б.И. (канд. мед. наук, доцент, врач-хирург)
Проект направлен на создание программы для ЭВМ, реализующей создание персонализированных аннотированных трёхмерных моделей печени для содействия принятию решения в трансплантации и хирургии с использованием технологий искусственного интеллекта. Продукт будет использоваться в работе хирургических, онкологических и трансплантологических центров. Внедрение создаваемого продукта позволит повысить качество медицинской помощи, снизить количество осложнений.
Целью проекта является создание дистанционного сервиса обработки данных визуализаци-онных исследований печени (КТ, МРТ, УЗИ) с использованием технологий искусственного интел-
Информационно-вычислительные технологии
лекта с целью построения персонифицированной трёхмерной модели печени с числовыми аннотациями объёма, плотности паренхимы печени, которая будет использована в предоперационном планировании в трансплантации и хирургии печени.
1. Создание интерфейса получения, обработки и передачи изображений печени в формате □СОМ.
2. Создание нейросети для автоматической сегментации печени, ее сегментов, сосудов, протоков, патологических образований.
3. Создание интерфейса ручной сегментации печени и коррекции сегментаций.
4. Создание программы автоматической оценки стеатоза в печени с использованием искусственной нейросети.
5. Оценка чувствительности и специфичности разработанной системы, разработка медико-технических требований к создаваемому изделию.
В результате выполнения проекта будет создан программный продукт (онлайн сервис - программа создания персонализированных аннотированных трёхмерных моделей печени для содействия принятию решения в трансплантации и хирургии с использованием технологий искусственного интеллекта), будут разработаны медико-технические требования к этому изделию медицинского назначения.
Вывод: задача, реализуемая проектом, относится к современной технологии вычислительной анатомии и направлена на получение данных о строении печени конкретного пациента как бы в прозрачном виде с дополнительным слоем информации, что представляет собой сверхчеловеческую технологию познания. Использование таких технологий необходимо для хирурга в определении возможностей операбельности у потенциальных доноров фрагмента печени (хватит или нет реципиенту объёма паренхимы печени, достаточно ли состояние паренхимы), определения ре-зектабельности печени при её раке (разовьется ли синдром этаНог^ге). Внедрение решений этой задачи позволит существенно улучшить результаты лечения пациентов с патологией печени, повысить доступность им медицинской помощи, снизить число жизнеугрожающих осложнений, повысить количество родственных трансплантаций печени в условии дефицита донорских органов
ПОВЫШЕНИЕ МОТИВАЦИИ ОБУЧАЮЩИХСЯ С РАССТРОЙСТВАМИ АУТИСТИЧЕСКОГО СПЕКТРА
Михайлова А. Г.
Севастопольский государственный университет, Севастополь, Россия Научный руководитель: Кокодей ТА. (д-р экон. наук, доцент)
Процесс инклюзивного образования может быть успешным и способствовать психологическому и эмоциональному развитию студентов. Эффективные стратегии инклюзии, которые применяются в процессе обучения обучающихся с РАС, позволяют сконструировать процесс инклюзии на основе индивидуальных способностей, учитывая дефициты развития и характеристики заболевания. Целью данного исследования является характеристика преимуществ обучающей среды МоосНе для повышения мотивации студентов с расстройствами аутистического спектра.
Основополагающими факторами в успешности процесса инклюзии является понимание сути заболевания и выбор педагогических методов обучения. Поэтому поставлены следующие задачи: систематизировать современные подходы к решению проблемы инклюзивного образования обучающихся с расстройствами аутистического спектра; рассмотреть характерные особенности обучающихся с РАС, связанные с мотивационным аспектом; охарактеризовать возможности МоосНе
