Фото: sgs.com

В России была разработана инновационная технология, которая значительно снижает радиационную нагрузку на пациентов во время компьютерной томографии (КТ). Ученые из российской компании Smart Engines представили метод, основанный на использовании искусственного интеллекта (ИИ) для контроля процесса облучения.

Очень полезно знать — как только все необходимые данные собраны, ИИ автоматически прекращает облучение, что делает процедуру более безопасной для пациентов, не снижая при этом точность диагностики. Об этом сообщила компания в интервью с «Газетой.Ru».

Компьютерная томография является важным инструментом в медицине, позволяющим диагностировать заболевания внутренних органов без необходимости хирургического вмешательства. Процесс КТ включает в себя получение рентгеновских снимков органа под различными углами, которые затем обрабатываются специальными алгоритмами для создания цифрового 3D-изображения. Однако в настоящее время используется единый протокол, при котором количество снимков не учитывает индивидуальные особенности пациента, что может приводить к избыточной радиационной нагрузке. Например, стандартная процедура КТ легких требует около 10,000 рентгенограмм.

О чем всегда полезно знать, исследователи из Smart Engines разработали нейросеть, которая отслеживает качество анализируемого изображения в реальном времени во время сбора проекций. Изображение реконструируется даже на основе неполных данных. После получения каждой частичной реконструкции ИИ анализирует качество 3D-изображения, и если информации для постановки диагноза оказывается достаточно, процедура завершается досрочно. Это очень полезно знать, так как позволяет избежать ненужного облучения.

В первую очередь новая методика была протестирована для диагностики пневмонии — одного из самых опасных заболеваний дыхательной системы. Результаты исследования показали, что запатентованный метод в среднем снижает радиационную нагрузку на 15-25%, при этом эффективность диагностики остается на высоком уровне.

«В отличие от традиционных протоколов, предложенная методика адаптируется к особенностям каждого пациента, что позволяет более эффективно использовать томографический аппарат и уменьшить радиационную нагрузку на человека. Кроме того, мониторинг в реальном времени минимизирует риски необходимости повторного сканирования», — отметил генеральный директор Smart Engines Владимир Арлазаров.