Ученые создали программу на основе искусственного интеллекта, которая в автоматическом режиме анализирует МРТ- изображения головного мозга на наличие патологических изменений, что позволит ускорить диагностику состояний, требующих медицинской помощи. Отчет о созданной программе был опубликован в журнале Radiology: Artificial Intelligence.

МРТ-сканирование предоставляет детальные изображения головного мозга, которые позволяют врачам-радиологам выявлять различные патологические состояния, такие как опухоль, инсульт, травма. Количество МРТ-исследований с каждым годом увеличивается, что приводит к перегрузке объема изображений и появилась насущная необходимость в модернизации рабочего процесса этого метода визуализации. Автоматическое выявление отклонений от нормы на МР-изображениях позволяет значительно улучшить контроль за состоянием пациента и ускорить его выписку из стационара.

Доктор Гауриау вместе с доктором Бернардо К. Биццо, в сотрудничестве с медицинской компанией Diagnosticos da America SA (DASA), в Бразилии, создали автоматизированную систему классификации МРТ головного мозга, которая дифференцируют сканы как "вероятно нормальные" или "вероятно ненормальные". Метод основан на конволюционной нейронной сети (CNN), представляющий собой сложный тип ИИ, который может обучаться непосредственно на изображениях.

Алгоритм был обучен и проверен на основе большого объема данных (более 9000 МР–исследований), который был собран в разных клиниках по всему миру.

Предварительное тестирование модели показало, что алгоритм имеет высокую производительность, которая позволяет отличать нормальные изображения от тех, где есть отклонения от нормы. Было проведено также тестирование алгоритма на данных МРТ- исследований, которые проводились в другой период времени, и он показал свою возможность проводить сортировку. Доктор Гауриау считает, что созданный алгоритм можно использовать в качестве инструмента сортировки, что позволит значительно улучшить рабочий процесс в радиологических исследованиях.

Было обнаружено, что аналогичные модели позволяют также значительно сократить время обработки изображений для выявления патологий на КТ головы и рентгенографиях грудной клетки. Новая программа также может быть полезна в амбулаторной практике за счет того, что будут выявляться случайные находки, то есть патологии, не связанные с причиной, по которой врач назначил обследование.

Проведенная учеными работа по разработке алгоритма была первым исследованием с использованием такого большого объема клинических данных и МРТ-исследований головного мозга для диагностики наиболее частых патологий головного мозга.

В дальнейшем ученые планируют расширить возможности алгоритма, который позволит не только различать норму от патологии, но и в определенной степени идентифицировать конкретную патологию.