Приложение для диагностики коронавирусной пневмонии создали ученые

Заключение о наличии или отсутствии признаков опасного осложнения коронавируса приложение выдаст за несколько секунд с точностью 90-95%

Учёные Пензенского государственного университета создали веб-приложение для диагностики коронавирусной пневмонии по рентгеновским снимкам грудной клетки без применения томографии. Программа работает на основе искусственного интеллекта и получила государственную регистрацию, сообщили ТАСС в пресс-службе вуза

"Теперь медики смогут с ещё 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.

По информации вуза, предложенный метод диагностики позволяет минимизировать применение дорогостоящей, отличающейся высокой лучевой нагрузкой и не везде доступной компьютерной томографии (КТ) лёгких при подозрении на пневмонию. Несмотря на то, что КТ обладает наибольшей чувствительностью в выявлении изменений в лёгких, присущих COVID-19, приложение может выявить заболевание и оценить степень поражения лёгких по стандартному рентген-снимку.

"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", — рассказал профессор кафедры "Медицинская кибернетика и информатика" ПГУ Леонид Кривоногов.

Он пояснил, что нейросеть, используемая в приложении, обучена более чем на 1 200 рентгеновских снимках.

Как сообщили в ПГУ, программа призвана помочь врачам заподозрить или выявить у пациента вирусную пневмонию на начальном этапе. Заключение о наличии или отсутствии признаков опасного осложнения коронавируса приложение выдаст за несколько секунд с точностью 90-95%.