Продовжуємо знайомити читачів з проєктами науковців КПІ ім. Ігоря Сікорського, які перемогли в конкурсі НФД України (початок див. у №29 за 24 вересня 2020 р.).
Спалах епідемії коронавірусу став для нашої планети викликом глобального характеру. Міжнародні інституції виділяють значні кошти на боротьбу зі світовою небезпекою. Країни, здатні адекватно реагувати на події та запропонувати ефективні й дієві підходи для мінімізації ризиків і загроз для здоров’я людей, зможуть отримати додаткові політичні й економічні можливості. Науковці усіх країн і континентів спішно розробляють відповідні методики й фармацевтичні засоби для діагностики та лікування. Вчені Київської політехніки роблять свій помітний внесок у боротьбу з цьогорічною пошестю. За підсумками конкурсу Національного фонду досліджень, робота науковців з кафедри обчислювальної техніки “Платформа штучного інтелекту для дистанційного автоматизованого виявлення та діагностики захворювань людини” має отримати державне фінансування.
На прохання редакції “КП” про доробок свого наукового колективу розповів керівник проєкту – завідувач кафедри обчислювальної техніки професор С.Г. Стіренко.
– Сергію Григоровичу, як на ваші розробки вплинула цьогорічна пандемія?
– Оскільки COVID-19 поширюється експоненційно, стандартна обробка і розшифрування зображень методами комп’ютерної томографії (КТ), магнітно-резонансної томографії (МРТ) та рентгенографічними методами (РМ) викликає значні труднощі, адже зазвичай лікар потребує 10-60 хвилин для інтерпретації кожного результату. Пропонується технологія аналізу зображень, отриманих методами КТ, МРТ та РМ на основі системи штучного інтелекту (ШІ) із застосуванням глибинних нейронних мереж, яка може в автоматичному режимі допомогти ідентифікувати ознаки 14 легеневих хвороб (включно із коронавірусною пневмонією) із чисельними метриками вірогідності такої ідентифікації. Перевагами пропонованої системи ШІ є висока точність, яка за тестами РМ-зображень по деяких легеневих хворобах демонструє точність, вищу за точність експертів-радіологів (>90%) , а тривалість обробки РМ-зображення менше 5 секунд. Це приблизно в 100-700 разів швидше, ніж обробка і розшифрування людиною, а тому робить процедуру раннього виявлення ознак легеневих хвороб (скринінгу) більш ефективною, зберігаючи високу точність.
– На якій технології аналізу зображень базується ваша система?
– Технологія пропонованої системи ШІ для аналізу РМ-зображень базується на алгоритмах глибокого навчання. Станом на 1 вересня 2020 року система ШІ перевірена на понад 200 000 РМ-зображень, які відповідають стану більше ніж 30 000 людей із 14 типами легеневих хвороб.
Процес підготовки системи ШІ для аналізу РМ-зображень включає фазу навчання та фазу передбачення. Під час фази навчання вивчаються відмінності між пневмонією COVID-19, звичайною пневмонією та іншими легеневими хворобами або артефактами. Система ШІ здатна передбачити ймовірність виникнення пневмонії COVID-19 та звичайної пневмонії на основі вхідних РМ-зображень. Ця технологія аналізу РМ-зображень також може позначати ділянки ймовірного ураження легень, допомагаючи лікарям ефективно вимірювати розвиток хвороби або лікування пацієнтів із COVID-19.
– Хто входить до складу авторського колективу?
– Команда проєкту: ст. викл. Олег Аленін, проф., д.ф.-м.н. Юрій Гордієнко, асп. Юрій Кочура, доц., к.м.н. Михайло Павлюченко, доц., к.т.н. Олександр Роковий, доц., д.т.н. Анатолій Сергієнко, проф., д.т.н. Сергій Стіренко, асп. Влад Таран, ст. викл. Тімур Шемседінов.
Та наші партнери: Національний інститут хірургії та трансплантології ім. О.О. Шалімова Національної академії медичних наук України, Національний науковий центр радіаційної медицини Національної академії медичних наук України та хмарний провайдер ТОВ “ТАНХОСТ”.
– Що можете сказати про практичне втілення вашого проєкту?
– Задля практичного використання даної системи ШІ пропонується виконати такі дії.
1. Створити демоверсію системи ШІ на базі факультету інформатики та обчислювальної техніки КПІ ім. Ігоря Сікорського для дистанційної демонстрації можливостей повного рішення на базі вебсервісу і хмарних обчислень.
2. Створити повномасштабне рішення на базі вебсервісу і хмарних обчислень із наданням послуг РМ-скринінгу, заснованому на глобальному розгортанні та використанні системи ШІ з дистанційним доступом у межах всієї України для пульмонологів та інших відповідних спеціалістів, з метою проактивного скринінгу груп ризику в умовах нестачі тестових систем COVID-19.
Хотілося б сподіватися, що напрацювання київських політехніків отримають гідне втілення та принесуть результат.
