🩺 В ЛЭТИ обучили нейросеть выявлять рак молочной железы на ранних стадиях по КТ-снимкам — 6 сентября 2026 г. в 09:00:03.952
🩺 В ЛЭТИ обучили нейросеть выявлять рак молочной железы на ранних стадиях по КТ-снимкам Ученые СПбГЭТУ «ЛЭТИ» совместно с экспертами НМИЦ им. В.А. Алмазова создали прототип системы поддержки врачебных решений. Искусственный интеллект анализирует КТ-снимки за минуты, выделяя участки с признаками онкологии, и снижает вероятность клинической ошибки на 20%. 🌟 В чем инновация? Раньше системы ИИ для диагностики РМЖ в России не работали с КТ-снимками грудной клетки — врачи анализировали их вручную, затрачивая до суток на одно исследование. Авторы предложили модель, обученную на 7000 обезличенных срезах из базы НМИЦ им. Алмазова: нейросеть автоматически находит подозрительные очаги даже на ранних стадиях, когда визуальные признаки почти незаметны человеческому глазу. ✅ Что это дает на практике: - скорость диагностики: анализ исследования занимает пару минут вместо 24 часов, что критично при массовых скринингах. - точность: снижение вероятности клинической ошибки на 20% за счёт автоматического выделения патологических фрагментов. - экономия ресурсов: исключение повторных исследований и уточняющих процедур снижает затраты медучреждений. - раннее выявление: возможность обнаружить РМЖ на стадиях, когда лечение наиболее эффективно, что сохраняет тысячи жизней. «Разработанная система обучена на 65 исследованиях и 7000 полностью обезличенных снимках из базы Национального медицинского исследовательского центра имени В.А. Алмазова... ИИ-модель позволяет охватить ключевые задачи диагностики рака молочной железы и администрирования... анализ исследования занимает пару минут в зависимости от объема анализируемых данных», – руководитель проекта OncoDetect AI, магистрант ФКТИ Денис Степаненко. Разработка проведена в рамках акселерационной программы «Стартапы ЛЭТИ» федерального проекта «Технологии» национального проекта «Эффективная и конкурентная экономика». Разработка реализуется в рамках научно-исследовательской политики программы развития университета «Приоритет-2030». #Сделано_в_ЛЭТИ