Возможности искусственного интеллекта в диагностике врожденного гиперинсулинизма

Одним из опасных заболеваний для детей раннего возраста является врожденный гиперинсулинизм. По статистике, на 30-50 тыс. новорожденных приходится один ребенок с гиперинсулинизмом.

Сегодня врожденный гиперинсулинизм определяется по тесту крови, а для выявления степени тяжести заболевания используется позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ): в поджелудочную железу пациента вводятся специальные безопасные радиофармпрепараты, взаимодействующие с инсулином. При проведении томографии эти вещества “подсвечиваются”, причем яркость цвета на снимке позволяет определить распределение и концентрацию инсулина. Однако интерпретация таких снимков для каждого конкретного пациента требует от врача высокой степени концентрации временных затрат (несколько дней).

«Мы разработали программный модуль, который помогает врачам по снимкам томографии оперативно выявить очаги инсулина в поджелудочной железе, определить распределение инсулина. На основании этой информации врач может точно сказать, требуется ли сделать операцию, каким образом выстроить эффективное лечение», – цитирует студентку кафедры радиотехнических систем СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Ксению Санарову портал «Научная Россия»¹.

Приложение при помощи алгоритмов искусственного интеллекта обрабатывает цифровое изображение снимков поджелудочной железы. Оно рассматривает его как сетку пикселей, каждый из которых содержит данные о местоположении цветовой точки и ее яркости. Программа также позволяет визуально оценить, насколько красный цвет (высокая концентрация инсулина) преобладает над зеленым (нормальное состояние) на каждом участке снимка. Благодаря этому возможно выявить не только большие очаги, но и небольшие участки инсулина. Результаты обработки снимков могут быть выведены на экран персонального компьютера или ноутбука.

Всего в исследовании использовалось 86 снимков детей с врожденным гиперинсулинизмом. База данных материалов в обезличенном виде была предоставлена и размечена группой медиков из Национального медицинского исследовательского центра им. В.А. Алмазова под руководством профессора РАН Дарьи Викторовны Рыжковой и профессора по специальности «Педиатрия» Ирины Леоровны Никитиной.

«Наше приложение полезно в первую очередь при случаях, когда очаг инсулина не сконцентрирован в одном месте, а распространен по всей поверхности железы. В этом случае врачу крайне трудно провести дифференциальную диагностику и спрогнозировать развитие болезни и лечение», - рассказывает профессор кафедры радиотехнических систем СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Александр Красичков.

В дальнейшем ученые планируют увеличить базу данных томографических снимков для повышения точности программы, кроме того, предполагается выявить новые диагностические признаки заболевания. Ученые рассчитывают, что в будущем разработку можно будет внедрить в поликлиниках по всей России.