Учёные Сеченовского университета разработали усовершенствованный алгоритм искусственного интеллекта для диагностики атрофического гастрита. Новая система позволяет повысить точность диагностики этого предракового состояния до 96%, планируется её применение в клиниках.
Русские исследователи усовершенствовали алгоритм искусственного интеллекта для диагностики предракового состояния желудка, сообщает пресс-служба Сеченовского университета.
Ожидается, что в будущем данная разработка будет использоваться как дополнительный инструмент медицинскими специалистами. «Команда МедТех ИИ, образованная сотрудничеством между Сеченовским университетом и Билайном, усовершенствовала алгоритм искусственного интеллекта для диагностики атрофического гастрита, который является предраковым состоянием желудка. После дообучения на расширенной базе данных точность модели достигла 96%», - сообщили представители университета журналистам.Университет уточнил, что атрофический гастрит - это распространенное заболевание, требующее сложного и кропотливого микроскопического анализа тканей. По данным Сеченовского университета, в настоящее время атрофическим гастритом страдают около 90 миллионов человек в мире и более 680 тысяч в России. Пресс-служба подчеркнула, что поздняя или некорректная диагностика затрудняет лечение пациента, а напрасно невыявленный гастрит может привести к раку.
«Разработанная система на основе технологии компьютерного зрения автоматически анализирует цифровые срезы тканей, определяет железы, лимфоциты и бокаловидные клетки, выделяет железы с кишечной метаплазией и вычисляет процент поражения по международной системе OLGIM (Operative Link on Gastric Intestinal Metaplasia), которая используется в клинической практике для определения тяжести кишечной метаплазии и риска развития рака желудка», - отметил университет.Университет также рассказал о планах на будущее. В них входит:
дальнейшее развитие модели с использованием более расширенной базы данных, прием модели для тестирования практикующими врачами-гастроэнтерологами Сеченовского университета, процесс сертификации в статусе медицинского изделия.
Свежие комментарии