Зачем младенцам делают МРТ и при чём тут нейросети

МРТ для младенцев

Магнитно-резонансную томографию (МРТ) маленькому ребёнку назначают, только если врача всерьёз встревожили какие-то факторы. Это могут быть судороги, последствия травмы при родах, нейроинфекция, риск инсульта или задержка развития. Кроме того, МРТ часто назначают недоношенным детям, так как преждевременные роды повышают риск развития разных заболеваний центральной нервной системы более чем в пять раз. Нужно определить, всё ли идёт как должно.

Например, МРТ помогает врачу:

заметить признаки инсульта и понять, какие ткани пострадали;
отследить восстановление мозга после травмы;
вовремя увидеть рост желудочков при подозрении на гидроцефалию;
оценить изменения после нейроинфекции, например менингита.

На снимках врача в числе прочего интересует объём серого и белого вещества, а также мозга в целом.

Серое вещество — это тела нейронов, которые обрабатывают сигналы. Белое — их длинные «провода», соединяющие разные области мозга.

Врачам нужны точные данные, но на определение объёмов при ручном подсчёте уходит до нескольких часов. А в случае проблем у новорождённых время особенно критично.

В чём проблема с МРТ детей до года

У взрослых граница между белым и серым веществом мозга хорошо различима на снимках: белое выглядит светлее за счёт миелина — оболочки, которая покрывает нервные волокна и работает как изоляция на проводах. А у младенцев эта «изоляция» только формируется — и врачам нужно определять границу между почти одинаковыми участками, чтобы понять, соответствует ли развитие норме.

Исследований у врачей достаточно: Санкт-Петербургский педиатрический университет передал команде Центра технологий для общества Yandex Cloud и ШАДа около 1500 МРТ младенцев. Но использовать их напрямую нельзя...

Для обучения нужны вручную размеченные данные. Одно исследование включает 200–300 срезов, и на разметку каждого уходит до двух часов. Чтобы ускорить процесс, команда использовала существующую опенсорсную нейросеть: та автоматически выделяла предполагаемые области серого и белого вещества, так называемые маски. Врачи проверяли результат и доразмечали проблемные участки, после чего модель дообучали.

(01)

Посмотреть код и поучаствовать может каждый или каждая.Посмотреть

По словам эксперта в области применения ИИ в здравоохранении Юлии Бусыгиной, самой трудной частью проекта оказалась именно подготовка данных: врачебный ресурс очень ограничен.

При этом давно существуют автоматические системы анализа для взрослых пациентов, например FreeSurfer, FastSurfer, QuickNAT. Недавно такую запустили в экспериментальном режиме и в Москве. Для детей старше двух лет тоже были эксперименты, а вот для новорождённых универсальных решений до сих пор не было. Максимум — отдельные алгоритмы, которые умеют находить только гидроцефалию.

Что сделали в Яндексе и ШАДе

(02)

Врачи сразу раскатили более 50 алгоритмов, которые работают по 27 направлениям одновременно.Посмотреть

Санкт-Петербургский педиатрический университет пришёл к команде Yandex B2B Tech и студентам ШАДа с пулом задач. Выбрали именно анализ МРТ младенцев: редкую, но социально значимую область, которой почти не занимались коммерческие компании.

Сначала команда хотела попробовать генеративные подходы, но быстро стало ясно: для медицины они слишком рискованны, велик шанс галлюцинаций нейросети. Поэтому остановились на сегментации и решили её улучшить.

Юлия Бусыгина отмечает: до этого похожие задачи решали в формате студенческих ML-челленджей, но результаты нельзя было использовать на практике. Целью команд были метрики на тестовых датасетах, а не готовый продукт. Но нельзя ожидать, что врач возьмёт опенсорс-модель, поднимет её, будет отправлять туда результаты исследований, обрабатывать ответы и в итоге видеть объём серого и белого вещества.

Разработка Yandex B2B Tech и студентов ШАДа адаптирована именно для реального применения.

(03)

Больше об исследовании читатайте в статье. А ещё там очень классные иллюстрации и графики.Читать

Врач может через довольно простой интерфейс загрузить МРТ-исследование и получить результат — уже с разметкой и числами.

Зачем это нужно и что дальше

Сейчас нейросеть тестируют в СПбГПМУ. Врачи загружают исследования, смотрят, где модель справляется, а где ошибается, и команда дообучает алгоритм. Следующий шаг — интеграция в электронную систему клиники, а затем масштабирование на федеральные центры.

Сейчас точность алгоритма оценивают примерно в 90%. Для надёжной работы нужны сотни и тысячи размеченных исследований, а их пока меньше ста. Поэтому качество напрямую зависит от того, сколько данных удастся собрать вместе с врачами.

При этом нейросеть остаётся помощником, а не заменяет специалиста: она ускоряет рутину, но окончательное решение всегда за врачом.

Юлия Бусыгина: «Команда Центра технологий для общества Yandex Cloud сейчас сфокусирована на проектах, касающихся материнства и детства. Есть надежда, что технологические команды в сотрудничестве с врачами смогут решить проблемы, которые годами оставались вне поля зрения коммерческих компаний, но при этом решают потенциально важные задачи для российского и мирового здравоохранения».

Формула простая: большие данные + алгоритмы ШАДа = здоровье для маленьких пациентов.

ещё по теме