ИИ в медицине: как лаборатория ИТМО анализирует медицинские снимки

Цифровые технологии активно внедряются в медицину: программы помогают дистанционно наблюдать за пациентами, анализировать медицинские изображения и даже ставить диагноз или делать прогнозы. Редакция портала InScience.News пообщалась с сотрудником лаборатории «Цифровые технологии в общественном здоровье» Университета ИТМО Викторией Коржук о том, какие разработки в сфере цифровой медицины готовы сегодня предложить петербургские ученые.— Виктория, расскажите о своем пути в лабораторию «Цифровые технологии в общественном здоровье».— Для начала расскажу немного о себе. Я кандидат технических наук, доцент факультета безопасности информационных технологий. В ИТМО я поступила в 2009 году, затем пошла в аспирантуру, защитила диссертацию по беспроводным сенсорным сетям — по направлению, совсем не связанному с медициной. В какой-то момент нашему факультету поступил запрос от Международного комитета Красного Креста на экспертизу цифровой эмблемы, которой Комитет планировал отмечать свои интернет-ресурсы, чтобы уберечь их от атак. И в тот момент у меня появилась мысль, что в медицину можно попробовать внедрить определенные информационные методы, алгоритмы и модели. У меня на тот момент уже были знакомые в Клинике высоких медицинских технологий имени Н. И. Пирогова, Военно-медицинской академии имени С. М. Кирова, и мы с ними начали создавать небольшие исследовательские проекты — преимущественно в них участвовали студенты. Нам удалось организовать секцию по цифровизации медицины на Петербургском международном форуме здоровья. Там мы встретились с Анной Андрейченко, руководителем лаборатории «Цифровые технологии в общественном здоровье», и сразу нашли общие темы для обсуждения. Анна предложила мне стать руководителем технического направления в рамках ее проекта, и я с удовольствием согласилась.— Расскажите побольше о лаборатории.— Наша лаборатория появилась в 2022 году в рамках госзадания «Новая медицина». Сейчас мы занимаемся развитием инструментов цифрового здоровья. Сотрудничаем как с частными, так и с государственными клиниками, они рассказывают о своих потребностях в цифровом здравоохранении и ИТ-решениях.Первым нашим партнером стал Научно-исследовательский институт фтизиопульмонологии Минздрава РФ — его сотрудники занимаются скринингом рака легкого в рамках проекта «СПИРАЛ». Работа устроена так: операторы сначала вручную отбирают заявки от пациентов на обследование, затем обзванивают людей, записывают их на скрининг, получают результаты обследования и анализируют их. Институт захотел автоматизировать этот процесс и на будущее внедрить алгоритмы, которые смогут вместо врача автоматически анализировать изображения, выявлять очаги поражения в легких и считать их объем. Сейчас мы работаем над автоматизацией работы операторов. Наша цель — сделать форму, с помощью которой люди смогут регистрироваться на скрининг. Далее система автоматически будет определять, кто из пациентов подходит для обследования. И только после этого, на заключительном этапе, уже оператор будет звонить и приглашать на скрининг. Если же человек по каким-то параметрам не подходит для прохождения скрининга, система автоматически будет уведомлять его о том, что он будет приглашен через полгода. Пациент попадает в базу, и через полгода оператор его приглашает.С наибольшими сложностями мы столкнулись, когда начали работу по второму запросу — автоматизированной обработке изображений. Получить снимки от медицинских организаций — непростая задача. Ведь медицинские организации никакие персональные данные пациентов не должны передавать третьим лицам. Мы думали, возможно, ИТМО подпишет с НИИ фтизиопульмонологии соглашение о сотрудничестве и о том, что персональные данные их пациентов будут храниться у нас. Но по некоторым причинам решили, что данные все-таки будут храниться на стороне института, там же они будут обезличиваться, после чего уже в облаке, в котором у нас работает программа-разметчик, врач сможет без привязки к пациенту посмотреть результаты обследования и сформировать протокол, на котором стоит уникальный номер пациента. Затем медицинская организация будет получать обратно снимок уже в привязке к конкретному пациенту.В этом же проекте мы также сотрудничаем с «Яндексом», который предоставляет облачные ресурсы. Это сотрудничество важно для нас — любые цифровые продукты имеют гораздо больший потенциал на успешную эксплуатацию и развитие, если их реализовывать с помощью облачных ресурсов. Они дают масштабируемость, возможность дистанционной поддержки и доступ к обезличенным данным из любой точки планеты. Кроме того, «Яндекс» дает нам советы по тому, как оптимально использовать их облачные ресурсы для нашего продукта.— Как вы определяете, какие продукты будут востребованы в медицинских организациях?— У нас есть часть команды, которая занимается социогуманитарными задачами. Наши коллеги опрашивают людей — пациентов, врачей, представителей медицинских организаций — о том, как в России проводят скрининги, поскольку процесс несколько отличается в разных регионах. Кроме того, мы общаемся с врачами, чтобы узнать, какие исследования можно проводить на этой платформе: какие типы скрининга доступны, какая должна быть выборка и что из себя представляет процедура. То есть в работе лаборатории мы стремимся совмещать техническую, медицинскую и социогуманитарную экспертизу.— Какие направления, помимо скрининга рака легкого, у вас еще есть?— Изначально мы начали заниматься скринингом рака потому, что заместитель лаборатории Антон Барчук давно и успешно занимается эпидемиологией рака. Анна Андрейченко тоже была сфокусирована на выявлении рака легкого и рака молочной железы. Но со временем проекты лаборатории стали более разносторонними, и сейчас, например, есть направления репродуктивного здоровья и офтальмологии, а именно скрининга диабетической ретинопатии. Во всех этих случаях архитектура предлагаемого нами решения схожа.— С какими еще запросами к вам обращаются?— Например, у нас был запрос от клиники «Скандинавия» по разработке системы для анализа эффективности вспомогательных репродуктивных технологий (ВРТ). Наша задача — предложить им инструмент для оценки того, как те или иные компоненты технологии влияют на ее успешность. Мы также ведем переговоры с некоторыми клиниками в направлении кардиологии и радиомики.— А что такое радиомика?— Радиомика — фундаментально новый подход к анализу медицинских изображений. Традиционно рентгенологи описывали изображения, исходя из своих субъективных оценок. Сейчас медицина стремится внедрить стандарты и уменьшить человеческий фактор. Это и есть радиомика — подход, который позволяет математически описать образы пиксельного объекта. Радиомику уже используют в описании опухолей головного мозга — сейчас стоит задача распространить этот метод на более широкий набор медицинских областей.Наша лаборатория также разрабатывает инструмент «умная кисточка». С его помощью можно полуавтоматически выделить и оценить подозрительные очаги в легком. Инструмент рассчитывает объем, расположение и размер новообразования. Это облегчает работу врача.Представьте, обычно врач получает для анализа восемь многослойных снимков. На каждом слое специалист вручную должен отметить новообразование и рассчитать его объем. Если пациент стоит на учете, то такую процедуру надо делать каждые полгода и следить за динамикой. Автоматически — с помощью «умной кисточки» — это делать намного проще. Более того, такой анализ оказывается более точным и быстрым. Мы же планируем подключить эту технологию к нашему инструменту скрининга, чтобы получить полноценную медицинскую технологию.— Что вы уже успели сделать за эти два года в лаборатории?— Начну с НИИ фтизиопульмонологии. Мы уже показали им готовый продукт, получили обратную связь. Дальше хотим доработать это решение, сделать его универсальным — некоторые медицинские организации тоже хотят такой продукт себе. Наша главная идея в том, что наш инструмент должен подходить для любого скрининга. Также за время существования лаборатории мы успели создать репозиторий на GitHub, опубликовать ряд научных статей, посвященных нашим разработкам, многократно выступить на конференциях и рассказать о своих продуктах.— А каких результатов можно ожидать, например, через год?— Глобально мы хотим показать, что системный подход к созданию цифровых решений для медицины (когда на старте, еще при постановке задачи, вы привлекаете врачей и медорганизации) создает востребованные продукты.Думаю, через год мы сможем показать платформу с доступом к разным наборам данных и моделям искусственного интеллекта. Еще мы хотим создать рекомендации по проведению скринингов с точки зрения информационных, маркетинговых и коммуникационных решений.— Хотите ли вы коммерциализировать технологию?— Мы не создаем изначально коммерческие решения, у нас скорее научно-образовательные цели. В первую очередь мы помогаем молодым ученым — студентам и аспирантам — совместно с врачами создавать прототипы продуктов, которые действительно востребованы и интересны с практической точки зрения. После того как прототип создан, ребята на основе него могут развивать собственные идеи, проекты, стартапы и дальше их масштабировать. Уже на этом этапе конкретные организации могут обратиться к нам, чтобы мы на коммерческой основе адаптировали наш исходный продукт под их запросы.— А нет ли желания со временем создать что-то вроде ассоциации разработчиков новых технологий в медицине? Эта тема ведь новая и очень перспективная. Поэтому прозорливо было бы действовать не вразнобой, конкурируя между собой, а идти вместе.— Да, это новая, перспективная и очень популярная тема, и различных ассоциаций уже существует довольно много. Поэтому мы идем несколько другим, научно-исследовательским путем. Наша цель — создать цифровой продукт, который разработан совместно с врачами. Повторюсь, для нас важна образовательная деятельность. Мы стараемся делать так, чтобы студенты и аспиранты нашей лаборатории с самых первых этапов обучения получили опыт работы с медиками и смогли использовать его в будущем.