САНКТ-ПЕТЕРБУРГ, 25 января. /ТАСС/. Специалисты СПбГЭТУ "ЛЭТИ" создали программное обеспечение, которое позволяет с помощью искусственного интеллекта (ИИ) диагностировать форму и основные характеристики одной из самых опасных врожденных патологий - гиперинсулинизма. Новая программа позволяет быстро выявлять очаги заболевания в поджелудочной железе и определять его морфологию, сообщили ТАСС в среду в пресс-службе ЛЭТИ.
"Ученые ЛЭТИ научились оперативно определять морфологическую форму врожденной патологии поджелудочной железы с помощью искусственного интеллекта. Программа, которую разработали в ЛЭТИ, позволяет врачу быстро и точно определять морфологическую форму гиперинсулинизма по КТ-снимкам", - рассказали в пресс-службе.
Что такое гиперинсулинизм?
Врожденный гиперинсулинизм (ВГИ) является наследственным заболеванием, которое представляет угрозу для жизни и здоровья новорожденных детей, пояснила магистрант кафедры радиотехнических систем (РС) СПбГЭТУ "ЛЭТИ" Ксения Санарова. Из-за ВГИ происходит чрезмерное выделение инсулина, который ответственен за расщепление глюкозы в организме. Быстрая утилизация глюкозы приводит к ее дефициту (гипогликемии), а как следствие - к угрозам для мозга и ЦНС.
Медики выделяют три основные формы ВГИ: диффузную, при которой вырабатывающие излишки инсулина клетки распределены по поджелудочной железе равномерно, фокальную, для которой характерен определенный очаг внутри поджелудочной, и самую сложную атипичную форму.
Само наличие ВГИ определяется по анализу крови, но для лечения заболевания необходимо понимание формы патологии. Для этого проводят позитронную эмиссионную томографию (ПЭТ) - пациенту внутривенно вводят безопасный радиофармацевтический препарат, который избирательно накапливается в клетках поджелудочной железы, вырабатывающих инсулин.
Разработка ЛЭТИ
Сама томография позволяет получить необходимые снимки, однако основная проблема заключается в их интерпретации врачом. Медики могут проводить подобный анализ вручную, но для этого требуется высокая квалификация и большие временные затраты.
Разработка ЛЭТИ позволяет ускорить процесс до нескольких минут и повысить точность анализа снимка. Точность определения степени заболевания составляет 86%, отметил профессор кафедры радиотехнических систем СПбГЭТУ "ЛЭТИ" Александр Красичков.
Всего в исследовании использовалось 50 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.
"ВГИ до настоящего времени продолжает оставаться тяжелой для диагностики и лечения врожденной патологией. <…> Внедрение в клиническую практику программного модуля на основе искусственного интеллекта позволило значительно оптимизировать диагностику данной сложной патологии, а в отношении атипичных форм разработать принципиально новый подход к планированию терапевтической тактики", - добавила заведующая кафедрой детских болезней с клиникой НМИЦ им. В. А. Алмазова профессор Ирина Никитина.