ИИ‑система EndoFusion выявляет признаки эндометриоза за миллисекунды

Меньше секунды: новая система искусственного интеллекта способна обнаруживать признаки эндометриоза по одному сканированию. Инструмент, получивший название EndoFusion, разработан в рамках IMAGENDO — продолжающегося совместного проекта под руководством исследователей Университета Аделаиды. В последнем исследовании команда показала, что система умеет точно распознавать два ключевых признака распространённого эндометриоза при обследовании органов малого таза, выдавая результат всего за 18 миллисекунд.

Исследователи отмечают, что это важно, потому что МРТ и ультразвук по-разному «видят» признаки болезни и часто лучше обнаруживают лишь один из них.

«Каждый из современных методов сканирования имеет свои сильные стороны, когда речь идёт об обнаружении двух общих маркеров, которые указывают на вероятность эндометриоза и которые нередко доступны только в одном виде изображения», — сказала автор исследования, доцент Джоди Эйвери, руководитель группы по изучению хронических репродуктивных заболеваний в Научно-исследовательском институте Робинсона при Университете Аделаиды.

«В результате некоторые пациентки оказываются в невыгодном положении, если их сканируют методом, менее подходящим для их конкретных признаков. Некоторые методы визуализации также зависят от опыта оператора и могут быть затратными.

Наш инструмент искусственного интеллекта объединяет данные обоих методов и даёт системе знания, необходимые для более последовательного обнаружения обоих признаков эндометриоза по одному сканированию».

Архитектура ИИ пока находится на ранней стадии: модель была обучена на данных четырёх наборов, в которых собраны более 9000 МРТ органов малого таза и более 800 трансвагинальных скользящих ультразвуковых съемок

. В исследовании оценивали, насколько хорошо EndoFusion различает положительные и отрицательные случаи эндометриоза; по результатам система правильно диагностировала заболевание в 83% случаев, что превзошло показатели сравниваемых моделей.

Авторы называют это важным шагом к тому, чтобы ИИ помогал врачам ставить более быстрые и точные диагнозы без необходимости инвазивного вмешательства.

Доктор Юань Чжан — ведущий автор исследования; он представляет Научно-исследовательский институт Робинсона при Университете Аделаиды и Австралийский институт машинного обучения

.

Более 190 миллионов женщин во всём мире живут с эндометриозом. Это хроническое заболевание возникает, когда ткань, похожая на слизистую матки, развивается за пределами матки и вызывает боль внизу живота, обильные менструации, вздутие, тревогу, усталость и бесплодие. Эндометриоз крайне сложно диагностировать, и болезнь нередко подтверждают визуально во время хирургического вмешательства — процесс медленный, дорогостоящий и сопряжён с риском.

«Разработка точных неинвазивных методов ранней диагностики имеет решающее значение для сокращения времени до постановки диагноза и снижения связанных с ним расходов», — добавила доцент Эйвери.

Исследователи работали в сотрудничестве с Университетом Флиндерса, Benson Radiology, Omni Ultrasound and Gynecological Care, Университетом Суррея, Медицинским центром Университета Макмастера и Университетом искусственного интеллекта Мохамеда бен Заида (MBZUAI); результаты команды недавно опубликованы в Искусственный интеллект в медицине.

Следующий шаг — расширение набора данных за счёт включения дополнительных маркеров эндометриоза, чтобы повысить точность классификации.

«Мы ожидаем, что врачи смогут использовать такие инструменты, чтобы помогать выявлять эндометриоз при одном сканировании», — сказал д-р Чжан.

Он также отметил потенциальную пользу для исследований других заболеваний, где применяется мультимодальная визуализация, в том числе гинекологических заболеваний, рака простаты и молочной железы, а также пороков развития плода.