Российские ученые разработали программу быстрой и точной диагностики опасного заболевания — врожденного гиперинсулинизма. При этом заболевании бета-клетки поджелудочной железы вырабатывают избыточное количество инсулина, что особенно опасно для детей. Врачу требуется несколько часов, чтобы проанализировать ПЭТ-изображения поджелудочной железы, и некоторые важные детали могут быть не видны человеческому глазу. Искусственный интеллект анализирует изображения за несколько минут, определяя форму заболевания с высокой точностью.
Ученые Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» имени В.И. Ульянова разработали компьютерный алгоритм, позволяющий быстро диагностировать опасную патологию поджелудочной железы у детей – врожденный гиперинсулинизм (ВГИ). Программу уже используют в своей работе врачи клиники Национального медицинского исследовательского центра. В.А. Алмазова. Об этом RT сообщили в Министерстве образования и науки РФ.
Напомним, что гиперинсулинизм относится к эндокринным заболеваниям, проявляющимся в виде повышенной продукции инсулина бета-клетками поджелудочной железы и снижения уровня глюкозы в крови. Гиперинсулинизм бывает приобретенным и наследственно-врожденным. Это заболевание особенно опасно для детей раннего возраста, так как оказывает негативное влияние на развитие головного мозга.
Врожденный гиперинсулинизм (ВГИ) обычно диагностируется в два этапа: сначала исследуются образцы крови, а для детальной диагностики используется позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ). Во время этой процедуры пациенту внутривенно вводят специальный радиофармпрепарат, который избирательно накапливается в бета-клетках поджелудочной железы, вырабатывающих инсулин. Эти участки начинают излучать гамма-кванты, которые фиксируются датчиками томографа. В результате формируется пространственная картина распределения бета-клеток в тканях поджелудочной железы. Для постановки точного диагноза врач должен интерпретировать изображение, работа занимает несколько часов и требует высокой квалификации специалиста.
Чтобы ускорить процесс, ученые создали алгоритм искусственного интеллекта, который обрабатывает ПЭТ-изображения поджелудочной железы и определяет плотность бета-клеток в ее отделах.
-
Gettyimages.ru
-
© Бараноздемир
Скопления бета-клеток окрашиваются на ПЭТ-изображениях по-разному в зависимости от типа и формы заболевания. Меняется не только цвет, но и яркость изображения. Благодаря этому ученым удается «научить» компьютерный алгоритм безошибочно различать формы болезни. Программа также может фиксировать различия в цветовых характеристиках, которые могут быть невидимы глазу врача, отмечают авторы.
Ученые выделили три диапазона показателей яркости и тона, каждый из которых соответствует определенной форме гиперинсулинизма: очаговой, диффузной или атипичной.
Точность определения степени заболевания компьютерным алгоритмом составляет 86%, обработка изображения занимает несколько минут. Программа особенно эффективна при выявлении атипичной формы заболевания, которую трудно диагностировать традиционным методом.
«Внедрение в клиническую практику программного модуля на основе искусственного интеллекта позволило значительно оптимизировать диагностику этой сложной патологии, а в отношении атипичных форм выработать принципиально новый подход к планированию лечебной тактики», — подчеркнул заведующий . От отделения детских болезней клиники Национального медицинского исследовательского центра. В.А. Алмазова, профессор Ирина Никитина.