Научный руководитель Центра информационных технологий в проектировании (ЦИПТ) РАН Владимир Гридин заявил, что ученые ЦИПТ совместно с коллегами из Первого МГМУ им. И.М. Сеченова создали программное обеспечение на основе нейросетей, способное выявлять признаки ранней стадии болезни Альцгеймера по МРТ-снимкам. Финансировалась разработка за счет гранта Российского научного фонда порядка 12 млн рублей.

«Программный комплекс на основе нейросетей представляет собой перспективный метод ранней диагностики, который может использоваться и в сфере телемедицины. Система сможет анализировать загруженные в компьютер снимки МРТ в автоматическом режиме, находить гиппокамп, определять его объем и динамику изменения и в итоге выдавать врачу ответ, есть ли у пациента начальная стадия заболевания или нет», – рассказал профессор Гридин.

Разработка уже прошла тестирование, и, как утверждает Владимир Гридин, более чем в 90% случаев искусственному интеллекту (ИИ) удалось выявить атрофию гиппокампа у пациентов с деменцией.

Работа над программой велась с 2017 года, когда группа ученых, работающая над проектом «Разработка теоретических основ, математических и программных средств автоматизации анализа морфологических и функциональных данных магнитно-резонансной томографии головного мозга пациентов с когнитивными нарушениями», выиграла грантовый конкурс Российского научного фонда.

Как пояснили в пресс-службе фонда, размер гранта для трехгодичного исследования (2017–2019 годы) варьируется от 4 млн до 6 млн рублей ежегодно, а срок выполнения проекта может быть продлен еще на два года на конкурсной основе.

Разработкой искусственного интеллекта и нейронных сетей для медицинской диагностики занимаются исследователи из разных стран. Например, в июне 2018 года разработчики Google на основе технологий ИИ создали нейросеть, которая предсказывает вероятность смерти пациента, анализируя массив медицинских показателей.

В феврале 2019 года резидент «Сколково» компания Unim разработала нейросеть, способную с помощью диагностических данных выявлять метастазы в организме конкретного пациента. Создатели утверждали, что на определение новообразований и их локализации программе требуется порядка 10 секунд.

Источник