Ученые кафедры вычислительной техники в борьбе с COVID-19. Проекты КПИ - победители национального конкурса

Продолжаем знакомить читателей с проэктам ученых КПИ им. Игоря Сикорского, которые победили в конкурсе НФИ Украины (начало см. в №29 за 24 сентября 2020гю).

Вспышка эпидемии коронавируса стала для нашей планеты вызовом глобального характера. Международные институты выделяют значительные средства на борьбу с мировой опасностью. Страны, способные адекватно реагировать на события и предложить эффективные и действенные подходы к минимизации рисков и угроз для здоровья людей, смогут получить дополнительные политические и экономические возможности. Ученые всех стран и континентов спешно разрабатывают соответствующие методики и лекарственные средства для диагностики и лечения. Ученые Киевской политехники делают свой заметный вклад в борьбу с нынешней эпидемией. По итогам конкурса Национального фонда исследований, работа ученых с кафедры вычислительной техники "Платформа искусственного интеллекта для дистанционного автоматизированного выявления и диагностики заболеваний человека" должна получить государственное финансирование.

По просьбе редакции "КП" о доработке своего научного коллектива рассказал руководитель проекту - заведующий кафедрой вычислительной техники профессор С.Г. Стиренко.

Сергей Григорьевич, как на ваши разработки повлияла нынешняя пандемия?

– Поскольку COVID-19 распространяется экспоненциально, стандартная обработка и расшифровка изображений методами компьютерной томографии (КТ), магнитно-резонансной томографии (МРТ) и рентгенографическими методами (РМ) вызывает значительные трудности, ведь обычно врачу необходимо 10-60 минут для интерпретации каждого результата . Предлагается технология анализа изображений, полученных методами КТ, МРТ и РМ на основе системы искусственного интеллекта (ИИ) с применением глубинных нейронных сетей, которая может в автоматическом режиме помочь идентифицировать признаки 14 легочных болезней (включая коронавирусную пневмонию) с многочисленными метриками достоверности такой идентификации. Преимуществами предлагаемой системы ИИ является высокая точность, которая по тестам РМ изображений по некоторым легочным болезням демонстрирует точность, выше точность экспертов-радиологов (> 90%), а продолжительность обработки РМ-изображения менее 5 секунд. Это примерно в 100-700 раз быстрее, чем обработка и расшифровка человеком, а потому делает процедуру раннего выявления признаков легочных болезней (скрининга) более эффективной, сохраняя высокую точность.

На какой технологии анализа изображений базируется ваша система?

– Технология предлагаемой системы ИИ для анализа РМ изображений базируется на алгоритмах глубокого обучения. По состоянию на 1 сентября 2020 года система ИИ проверена на более 200000 РМ изображений, которые соответствуют состоянию более чем 30 000 людей из 14 типами легочных болезней.

Процесс подготовки системы ИИ для анализа РМ изображений включает фазу обучения и фазу предвидения. Во время фазы обучения изучаются различия между пневмонией COVID-19, обычной пневмонией и другими легочными болезнями или артефактами. Система ИИ способна предсказать вероятность возникновения пневмонии COVID-19 и обычной пневмонии на основе входных РМ-изображений. Эта технология анализа РМ изображений также может обозначать участки вероятного поражения легких, помогая врачам эффективно измерять развитие болезни или лечения пациентов с COVID-19.

Кто входит в состав авторского коллектива?

– Команда проекта: ст. преп. Олег Аленин, проф., д.ф.-м.н. Юрий Гордиенко, асп. Юрий Кочура, доц., к.м.н. Михаил Павлюченко, доц., к.т.н. Александр Роковой, доц., д.т.н. Анатолий Сергиенко, проф., д.т.н. Сергей Стиренко, асп. Влад Таран, ст. преп. Тимур Шемсединов.

И наши партнеры: Национальный институт хирургии и трансплантологии им. А.А. Шалимова Национальной академии медицинских наук Украины, Национальный научный центр радиационной медицины Национальной академии медицинских наук Украины и облачный провайдер ООО "ТАНХОСТ".

Что можете сказать о практическом воплощении вашего проекта?

– Для практического использования данной системы ИИ предлагается выполнить следующие действия.

1. Создать демоверсию системы ИИ на базе факультета информатики и вычислительной техники КПИ им. Игоря Сикорского для дистанционной демонстрации возможностей полного решения на базе вебсервиса и облачных вычислений.

2. Создать полномасштабное решение на базе вебсервиса и облачных вычислений с предоставлением услуг РМ-скрининга, основанном на глобальном развертывании и использовании системы ИИ с дистанционным доступом в пределах всей Украины для пульмонологов и других соответствующих специалистов, с целью проактивного скрининга групп риска в условиях недостатка тестовых систем COVID 19.

Хотелось бы надеяться, что наработки киевских политехников получат достойное воплощение и принесут результат.