Разработки самарских ученых и искусственный интеллект упрощают работу врачей

Как определить опасность родинки за две минуты или поставить сложный диагноз по капле крови, как инженеры и цифровые технологии сегодня помогают врачам и наоборот - об этом в интервью с преподавателем Самарского университета им. Королева, инженером-биотехом Ириной Матвеевой.

- Ирина, чем занимается инженер-биотех?

Ирина Матвеева: Я специалист в области медицинской техники, применяю разные инженерные методы в сфере медицины. А вообще работаю на кафедре лазерных и биотехнических систем.

Здесь готовят инженеров, электронщиков, айтишников, которые хорошо разбираются в медицине, биологии и могут разные инженерные приемы внедрять в эту область. Мы разрабатываем медицинские приборы, которые так или иначе связаны с лазерными и оптическими технологиями.

- Например?

Ирина Матвеева: Одна из главных наших разработок - мультимодальная система, состоящая из двух приборов, для диагностики родинок, выявления злокачественных новообразований. Первая часть - рамановский спектрометр, прибор, который регистрирует по-особому рассеянный свет. Суть рамановской спектроскопии заключается в следующем: свет обменивается энергией с молекулами исследуемого вещества, и зная, как именно происходит это взаимодействие, можно сделать выводы о биохимических особенностях новообразования. Как мы собираем такую информацию? В течение двух минут светим лазером на родинку, человек при этом не испытывает никаких негативных ощущений. Вторая часть прибора - это по сути очень хороший фотоаппарат, с помощью которого мы делаем снимки родинки высокого качества, они позволяют судить о внешних особенностях кожи.

Информацию с обоих приборов анализирует нейросеть (на основе накопленной большой "библиотеки" выявленных закономерностей) и мгновенно (!) выдает результат - опасна родинка или нет.

Таким образом, наш метод - неинвазивный, тогда как обычно при подозрении на злокачественность родинки ее удаляют, а потом делают анализ под микроскопом. Мы же можем заранее с точностью до 95 процентов определить ее опасность. Это очень высокий результат. Чуть менее точно, чем если смотреть удаленное новообразование под микроскопом, но намного эффективнее простого осмотра врачом.

- А как вы обучаете искусственный интеллект?

Ирина Матвеева: Используем данные пациентов, у которых удаляли злокачественные новообразования кожи, сотрудничаем с самарским онкологическим диспансером.

- На каком этапе сейчас ваша разработка?

Ирина Матвеева: Подана заявка на получение патента на прибор. В самарском онкоцентре с помощью нашего прибора проводят диагностику - используют как дополнительный метод. Для продолжения клинических испытаний прибора нам необходимо собрать еще больше данных и доработать алогоритм их анализа, думаю, на это потребуется примерно еще год.

- Знаю, что вы также используете метод определения рака по капле крови.

Ирина Матвеева: Да, для этого тоже используем рамановский спектрометр. На буквально каплю крови мы направляем лазерное излучение и получаем спектр, по которому можно диагностировать ряд заболеваний, как онкологических, например миеломную болезнь, так и другие: сердечную недостаточность, почечную недостаточность, системную красную волчанку.

Анализирует информацию также нейросеть, которая мгновенно проделывает сложные вычисления и выдает диагноз. Точность определения - 75-95 процентов. И для этого не нужно брать у пациента несколько пробирок анализов, использовать дорогое оборудование и реагенты, привлекать узких специалистов. Нужен только лазерный прибор, работающий от электричества, и компьютерная программа. Причем такое исследование может проводиться в любой поликлинике, а не только в специализированном профильном учреждении. В перспективе этот метод можно будет использовать в медицине как дополнительный. Сейчас мы активно обучаем нейронную сеть, в этом нам помогают врачи клиник СамГМУ и областного онкологического диспансера, которые предоставляют данные реальных пациентов. Нужно как можно больше данных - тысяч пациентов - чтобы обучить ИИ как можно большему количеству сложных закономерностей. Тогда точность постановки диагноза будет выше.

Получается, практически любое заболевание можно будет так диагностировать, просто нужно больше данных для обучения искусственного интеллекта?

Ирина Матвеева: Вообще да, если в анализируемых образцах обнаружены изменения, характерные для того или иного заболевания. Например, недавно на кафедре мы начали сотрудничать с коллегами из одного московского медцентра, с отоларингологами. Они регистрируют данные тканей, пораженных заболеваниями, с помощью рамановского спектрометра, а потом присылают информацию нам. Студенты и аспиранты изучают, как по спектру можно определять заболевания лор-органов. Метод налажен, стараемся изучать как можно больше разных заболеваний, чтобы использовать технологии в других областях медицины.