Актуальность: Количество онкологических заболеваний возрастает с каждым годом. Только за 2019 год в России было выявлено более 640 тысяч случаев. Как показывает медстатистика, эффективность лечения онкобольных критически зависит от своевременности и точности диагноза. Это определяет потребность создания и внедрения новых высокоэффективных систем диагностирования онкозаболеваний, основанных на современных информационных технологиях, включая радиомику и искусственный интеллект, а также достижениях медицинской науки и практики. Обязательными элементами таких систем должны быть оперативность и точность диагноза, персонализированность, возможность постановки диагноза в удаленном режиме, самообучение алгоритмов диагностирования на расширяющемся массиве данных. Проведённые ранее исследования проф. А.А. Литвина по ранней дифференциальной диагностики хронического панкреатита и рака поджелудочной железы на основе анализа анизотропии КТ-изображений показали перспективность использования аналитической обработки данных томографии для диагностики онкологических заболеваний ЖКТ. Есть основания считать, что гибридный подход, основанный на интеллектуальном анализе текстурных признаков изображений КТ и МРТ, показателей радиомики и анизотропии, позволит создать эффективные алгоритмы диагностирования онкозаболеваний на основе нейронной сети. Постановка и решение такой задачи и определяет актуальность данного проекта. Задачами НИОКР являются: 1) Разработка прототипа системы ранней неинвазивной диагностики опухолевых заболеваний ЖКТ с использованием гибридного подхода, включающего в себя показатели анизотропии и радиомики, а также текстурные признаки нейронной сети UNet; 2) Создание универсального комплекса программных средств для реализации интеллектуального анализа данных визуальной диагностики онкозаболеваний органов ЖКТ; 3) Разработка методологии использования системы виртуальной биопсии опухолевых тканей в реальной медицинской практике. В течении 1-ого года будет происходить апробация разработанной системы на КТ и МРТ снимках поджелудочной железы различной сложности. На втором году после успешных испытаний разработанной системы на снимках поджелудочной железы основной акцент будет происходить на КТ и МРТ снимках желудка, тонкой кишки и других органов ЖКТ. Ожидаемые результаты: Программный комплекс (как локальный, так и SaaS) «Интеллектуальна система анализа изображений КТ и МРОТ желудочно-кишечного тракта на наличие онкологических заболеваний на основе гибридного подхода с использованием нейронной сети и показателей цифровой радиомики» с достоверностью диагноза, превосходящей существующие методы диагноза раковых опухолей брюшной полости. Области применения продукта: система здравоохранения.

Производитель: ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "АИМЕДИКА"

Здравоохранение, медицина, фармацевтика