В Ростове-на-Дону создают цифровую платформу с набором нейросетевых ассистентов для ускоренного анализа изображений клеток. Инновационную разработку ученые Донского государственного технического университета планируют запустить в 2026 году.
Цитологическое исследование — это метод лабораторной диагностики, который позволяет изучить под микроскопом характеристики клеток в тканях, жидкостях и выделениях организма.
«Создание цитологической веб-платформы — это ответ на определенные проблемы в медицине: нехватку персонала, приводящую к задержкам в оказании помощи, низкое качество и длительные сроки диагностики, смертность пациентов из-за врачебных ошибок и профессионального выгорания специалистов», — рассказала «РГ» заведующая кафедрой биоинженерии ДГТУ Евгения Кириченко.
Разрабатываемая веб-платформа с элементами искусственного интеллекта призвана минимизировать эти проблемы.
Ученые из Ростова-на-Дону создали удобный инструмент для анализа биологических образцов и тканей из любой точки мира через открытый онлайн-доступ. С помощью искусственного интеллекта система автоматически размечает клетки на изображениях, распознает и классифицирует объекты, а также может находить снимки по заданным параметрам. Кроме того, она способна разделять изображения на смысловые зоны (например, выделять разные типы клеток) и даже генерировать текстовые описания изображения. Это повышает скорость и точность работы медиков.
В автоматической платформе есть четыре нейроассистента.
Первый — GPT-ассистент «Цитолог» обучен на базе изображений биологических проб людей и животных. В коллекцию входят мазки крови, гинекологические мазки, образцы слизи из носовых пазух и другие материалы. В будущем его функционал планируют расширить для анализа изображений клеток костного мозга.
Второй ассистент — «Нейробиолог» работает с 3D-фотографиями клеток мозга, полученными с помощью конфокального микроскопа. Он сравнивает здоровые клетки и клетки при патологиях, уделяя особое внимание астроцитам (клеткам, поддерживающим нейроны) и их взаимодействию с другими клетками. Ассистент выявляет даже незначительные изменения, что помогает изучать процессы в норме и при заболеваниях.
Третий — GPT-обозреватель Fact Flows — это интеллектуальный инструмент для проверки медицинских гипотез. Он анализирует доступные научные публикации, чтобы подтвердить или опровергнуть предположения врачей.
Четвертый ассистент — «Патоморфолог» работает с базой изображений опухолевых тканей под микроскопом. Он помогает выявлять патологические изменения в тканях по фотографиям гистологических препаратов.
«После регистрации врачи получают доступ к платформе, где можно загрузить собственные данные, например, снимки роговицы, клеточных культур или биожидкостей. На изображении отмечаются живые и дифференцированные клетки, а также артефакты — каждому снимку присваивается уникальный код. После разметки можно обучить нейросеть и протестировать ее работу на других изображениях. Я надеюсь, что внедрение платформы в медицину, науку и образование позволит разработать новые учебные программы и сократить сроки подготовки специалистов по направлениям «цитология» и «патоморфология»», — рассказала Евгения Кириченко.
Платформа уже проходит тестирование. Ученые планируют зарегистрировать разработку в Росреестре как медицинское изделие на базе программного обеспечения.
«Мы находимся на этапе получения регистрационного удостоверения и включения в перечень медицинских изделий с использованием программного обеспечения. Сейчас в этом реестре почти нет программ, предназначенных для цитологических исследований», — отметила Евгения Кириченко.
Источник: Российская Газета
