Ученые из Сеченовского университета разрабатывают инновационную систему, способную оценивать риски отрыва тромба и предупреждать развитие инфаркта. Система должна существенно упростить процесс диагностики таких заболеваний. В ее основе — математическое моделирование и алгоритмы искусственного интеллекта. Программное обеспечение через 3D-моделирование будет способно спрогнозировать риск отрыва тромба.
Сегодня тромбозы являются одной из ведущих причин смерти и инвалидности во всем мире. В России, по разным данным, от сердечно-сосудистых заболеваний, связанных с тромбозами, ежегодно умирает около 1,5 тыс. на каждые 100 тыс. населения. К числу самых опасных осложнений тромбоза относятся инфаркты, инсульты и тромбоэмболия легочной артерии.
Разрабатываемое в Первом МГМУ имени И.М. Сеченова программное обеспечение будет не только выявлять наличие тромбов, но и моделировать ситуации, при которых риск их отрыва значительно возрастает. Эти данные позволят врачам прогнозировать, при каких обстоятельствах и в какое время может произойти отрыв тромба, а также назначать пациентам персонализированное профилактическое лечение.
Сегодня уже есть российские и зарубежные IT-решения, которые способны детектировать тромбы на КТ-снимках пациентов. Однако ни одно из них не может оценить риски их отрыва от стенки сосуда, потому что этот фактор очень сложно спрогнозировать. Наш проект направлен на решение этой задачи.
Программа на основе алгоритмов машинного и глубокого обучения будет не только обнаруживать тромбы на КТ-изображениях, но и проектировать их 3D-модели.
«По этим моделям нейронные сети будут строить расчетные сетки, рассчитывать гемодинамику кровотока, а также в зависимости от формы тромба, его размера и ряда других показателей составлять различные сценарии развития событий. И среди них находить тот, который с высокой вероятностью может привести к отрыву тромба», — отмечает Уразова.
В команду разработчиков системы входят программисты, специалисты по математическому моделированию, эксперты в области машинного и глубокого обучения, а также врачи-клиницисты. На данный момент создан первоначальный датасет, состоящий примерно из 100 реальных КТ-снимков венозных тромбов пациентов. Разработан алгоритм для их обнаружения на изображениях. Сейчас команда активно расширяет базу данных, добавляя различные типы тромбов. До конца текущего года планируется создать прототип системы и провести его пилотное тестирование в клиниках. В дальнейшем функционал будет расширен.
Полнофункциональная система будет готова к 2027 году. Тестировать ее будут как в государственных, так и в частных медицинских учреждениях. Кроме того, ПО будет применяться для обучения студентов медицинских вузов.
Ранее Наука Mail рассказывала о разработке «умной» упаковки для лекарств.