МОСКВА, 27 июля. /ТАСС/. Исследователи Университета Иннополис в составе международной группы ученых разработали метод анализа медицинских снимков при диагностике патологий носовых пазух с помощью методов машинного обучения (искусственного интеллекта, ИИ). Новый подход позволяет вдвое увеличить количество выявленных патологий и сократить долю ложных диагнозов, сообщили ТАСС в пресс-службе вуза.
Патологии верхнечелюстных пазух, включающие в себя синусит, традиционно диагностируются с помощью эндоскопии или УЗИ. Врач анализирует полученные изображения, после чего подтверждает или опровергает диагноз. Однако из-за отеков вывод может быть ложным. Авторы работы предложили повысить точность диагностики за счет сочетания инструментов машинного обучения с цифровой диафаноскопией - просвечивания мягких тканей лица лучами света.
"В отличие от традиционных назальной эндоскопии и УЗИ цифровая диафаноскопия в сочетании с инструментами машинного обучения позволила обнаружить патологии верхнечелюстных пазух в два раза точнее и в 98 случаях из 100 верно определяет [состояние пазух, характерное для] здорового человека. Предложенный метод перспективен для использования как в медицинских учреждениях, так и дистанционно при отсутствии в больнице отоларингологов и врачей-диагностов", - пояснили в пресс-службе университета.
Авторы протестировали метод с участием 91 добровольца, 42 из которых были пациентами оториноларингологического отделения МГМСУ им. А. И. Евдокимова. В сравнении с новым подходом традиционный метод - назальная эндоскопия - позволил верно поставить диагноз лишь в 21-69% случаев, уточнили в Университете Иннополис.
В работе приняли участие специалисты НТЦ биомедицинской фотоники Орловского государственного университета им. И. С. Тургенева, Института искусственного интеллекта Университета Иннополис, Института прикладной физики РАН, Национального исследовательского Нижегородского государственного университета им. Н. И. Лобачевского, Московского государственного медико-стоматологического университета им. А. И. Евдокимова и немецкой компании Art Photonics GmbH. Результаты опубликованы в журнале Journal of Biophotonics.
