Приложение для диагностики коронавирусной пневмонии создали в России

Ученые Пензенского государственного университета разработали веб-приложение, способное диагностировать коронавирусную пневмонию на основе рентгеновских снимков грудной клетки, исключая необходимость в томографии. Как сообщили ТАСС в пресс-службе вуза, программа, работающая на базе искусственного интеллекта, уже получила официальную государственную регистрацию.

— В подведомственном Минобрнауки России Пензенском государственном университете (ПГУ) создали веб-приложение, предназначенное для врачей-рентгенологов. Теперь медики смогут с еще большей точностью обнаружить на рентгеновских снимках грудной клетки признаки вирусной пневмонии, вызванной COVID-19. Веб-приложение интегрировано с искусственной нейронной сетью, обученной на 1 240 рентгеновских снимках грудной клетки. На разработку получено государственное свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ, — говорится в сообщении.

Как уточнили в университете, предложенный метод диагностики помогает снизить необходимость использования компьютерной томографии (КТ), которая отличается высокой стоимостью, значительной лучевой нагрузкой и недоступностью в некоторых медицинских учреждениях. Несмотря на то что КТ обладает высокой чувствительностью при выявлении поражений лёгких, характерных для COVID-19, веб-приложение позволяет обнаружить заболевание и определить степень поражения легочной ткани с помощью стандартных рентгеновских снимков.

— Рентгенография грудной клетки с последующей интеллектуальной классификацией изображений может быть основным инструментом для скрининга COVID-19 во время пандемий. <…> Нам удалось доработать и обучить нейросеть так, что наше приложение стало уникальным продуктом, — отметил профессор кафедры «Медицинская кибернетика и информатика» ПГУ Леонид Кривоногов. По его словам, нейросеть, интегрированная в систему, обучена на базе более чем 1 200 рентгеновских снимков.

В университете добавили, что программа помогает медикам заподозрить или выявить вирусную пневмонию на ранних стадиях. Заключение о наличии или отсутствии патологических изменений приложение формирует в течение нескольких секунд, обеспечивая точность результата на уровне 90–95%.