Разработанная модель на цифровой рентгенограмме выявляет основные анатомические ориентиры, образующие коленный сустав, определяет по ним ширину суставной щели, наличие костных разрастаний и зон склероза, а также стадию остеоартроза по классификации Н.С. Косинской. На тестовой выборке модель продемонстрировала метрики точности разделения патологии и нормы, превышающие 81%. В рамках дальнейшего развития алгоритм будет дообучаться для повышения полученных показателей. Благодаря точному вычислению метрик возможно быстро и правильно оценивать динамику развития заболевания, повышать эффективность терапии и принимать дальнейшие решения относительно тактики лечения.
Генеральный директор СберМедИИ Владимир Кох:
«Новый алгоритм «Рентген коленного сустава» на базе искусственного интеллекта для определения наиболее значимых симптомов остеоартроза на рентгенограмме крайне полезен и эффективен в ежедневной врачебной практике. С помощью выявления ранних признаков патологии и качественной оценки динамики развития заболевания удается вовремя подобрать необходимую терапию, снижая количество случаев, доведенных до хирургического вмешательства, а также позволяя сохранить высокое качество жизни пациентам с выявленным остеоартрозом».
Остеоартроз коленных суставов проявляется болью, скованностью, отёком, ограничением подвижности в суставе. В основе развития заболевания лежит поражение всех компонентов сустава. Около 13% взрослого населения России страдает остеоартрозом. Прогнозируется рост числа пациентов с этим недугом, за счет увеличения продолжительности жизни и распространенности ожирения.
В подготовке данных для разметки изображений и обучения модели принимали участие высококвалифицированные профессионалы СГМУ – врачи травматологи-ортопеды, рентгенологи, а также научные сотрудники, являющиеся кандидатами и докторами медицинских наук. Научно-исследовательский институт травматологии, ортопедии и нейрохирургии оказывает высокотехнологичную медицинскую помощь пациентам из 73 регионов Российской Федерации и накопил значительный опыт в диагностике остеоартроза коленного сустава, создав значительный массив больших структурированных данных медицинских изображений, анализ которых и был положен в основу разработки алгоритма машинного обучения.
Ректор СГМУ им. В.И. Разумовского Андрей Вячеславович Еремин:
«Учеными нашего университета совместно с ИТ-специалистами в последние несколько лет успешно разрабатываются цифровые продукты, ориентированные на использование в образовательной и лечебной деятельности. Одним из успешных проектов, демонстрирующих применение технологий искусственного интеллекта, является наша совместная со СберМедИИ разработка сервиса для определения наличия патологии и стадии остеоартроза коленных суставов на основе рентгенограмм. В ближайшее время предстоит тестирование нового продукта с целью адаптации к различному цифровому рентгенологическому оборудованию, которым оснащены медицинские организации не только Саратовской области, но и других регионов страны. Разработанный алгоритм может быть использован для оснащения автоматизированных рабочих мест врачей, а также как компонент телемедицинских технологий в условиях отдаленной работы. Уверен, что разработанное цифровое решение после его регистрации в качестве медицинского изделия найдет своих потребителей. Считаю также, что созданный алгоритм станет хорошим стартом для последующей разработки системы принятия врачебных решений при оказании медицинской помощи пациентам с остеоартрозом коленных суставов».
Управляющий Саратовским отделением Сбербанка Александр Решетняк:
«Высокотехнологичные продукты Сбера и компаний-партнеров решают очень широкий спектр задач в различных сферах, в том числе и в вопросах здравоохранения. С каждым днём всё больше AI-сервисов пилотируется и применяется врачами в ежедневной работе: решения для расшифровки и анализа медицинских изображений (КТ, рентген, маммография), заполнение врачебной документации (из голоса — в текст), помощники в постановке диагнозов и другие. Подобные цифровые медицинские инструменты позволяют ускорить постановку диагноза, осуществлять эффективную терапию, помогая повысить уровень медицинского обслуживания в регионе».
