Как с вами связаться

Введите сообщение

Войти

Как с вами связаться

Введите сообщение

Войти
Аватар сообщества ВЕОН [новости]

ВЕОН [новости]

НОВОСТИ АКЦИЙ

В Сеченовском университете разрабатывается уникальная цифровая платформа на базе искусственного интеллекта для диагностики хронического гастрита

19
В Сеченовском университете разрабатывается уникальная цифровая платформа на базе искусственного интеллекта для диагностики хронического гастрита

В Сеченовском университете разрабатывается уникальная цифровая платформа на базе искусственного интеллекта для диагностики хронического гастрита. Команда специалистов Института клинической морфологии и цифровой патологии, совместно с компанией «Вымпелком», работает над созданием системы поддержки врачебных решений, которая поможет точно определять хронический гастрит и выявлять пациентов с высоким риском заболевания раком желудка. Рак желудка занимает четвёртое место среди онкологических заболеваний в мире и остаётся одной из главных причин смертности от рака. Хронический атрофический гастрит увеличивает вероятность развития онкологических патологий. На данный момент подобные электронные решения отсутствуют на российском и международном рынках. Разрабатываемая система нацелена на патологоанатомов, которые работают с биоптатами слизистой желудка. Система позволяет оценить степень поражения и выявлять кишечную метаплазию — ключевой момент, указывающий на предраковые изменения. Это особенно важно в условиях нехватки специалистов в этой области, что увеличивает нагрузку на оставшихся врачей и приводит к повышению вероятности ошибок в диагностике. Сейчас проект находится на этапе обучения нейросетевой модели для анализа биоптатов. Используя общепризнанные критерии OLGIM, система будет определять стадию и степень хронического гастрита и выявлять группы пациентов с высоким риском развития рака. Для создания модели была создана анонимная база данных, включающая гистологические сканы с необходимыми клиническими и морфологическими характеристиками гастритов. Студенты института активно участвуют в разметке изображений, что позволяет им получить практический опыт работы с реальными клиническими случаями. После проверки заведущим патологоанатомом, размеченные данные передаются команде специалистов из «Вымпелком» для обучения нейросети. На текущий момент модель обучена на большом массиве данных, включающем свыше пяти тысяч размеченных объектов, и уже демонстрирует высокую точность в распознавании поражённых участков. Процесс увеличения объёмов размеченных данных будет способствовать дальнейшему повышению точности системы, что сделает её более надежной для диагностики. Следующие шаги команды заключаются в завершении обучения модели на большем количестве данных и её интеграции в патоморфологическую систему для дальнейшего тестирования в практическом применении. Прототип системы планируется представить в 2025 году, а готовое решение будет доступно пользователям после успешного завершения клинических испытаний и получения необходимых регистрационных разрешений. Источник: www.cnews.ru

Войти

Войдите, чтобы оставлять комментарии

Другие новости сообщества / НОВОСТИ АКЦИЙ

Вы уверены, что хотите выйти из аккаунта?