В Сеченовском Университете разрабатывают программное обеспечение для оценки риска отрыва тромбов
Молодые ученые Первого МГМУ имени И.М. Сеченова разрабатывают инновационную систему на основе математического моделирования и алгоритмов искусственного интеллекта, которая поможет врачам оценивать риск отрыва тромба у пациентов и предупреждать развитие инфарктов, инсультов и других осложнений.
С помощью ПО, способного определять тромбы на КТ-снимках и строить 3D-модели изображений, врач сможет прогнозировать риск отрыва тромба и назначать пациенту более точное персонализированное лечение. Прототип системы планируется создать уже к концу 2025 года.
Сегодня тромбозы - одна из основных причин смертности и инвалидизации людей во всем мире. В России, по разным оценкам, от сердечно-сосудистых заболеваний, напрямую связанных с тромбозами, погибают 1,5 тысячи человек на 100 тысяч населения. Среди самых опасных осложнений тромбоза – инфаркты, инсульты и тромбоэмболия легочной артерии. Это жизнеугрожающее состояние развивается, когда тромбы, оторвавшись, разносятся с током крови по организму и попадают в сердце и сосуды легких. В результате происходит полное или частичное закрытие просвета легочной артерии.
Новый способ оценки риска развития этих состояний предложили молодые ученые Сеченовского Университета. Они разрабатывают ПО, способное не только обнаруживать тромбы, но и моделировать сценарии, при которых многократно увеличивается риск их отрыва. Полученные данные дадут возможность врачу прогнозировать при каких условиях и когда именно это может произойти и назначить пациенту превентивное персонализированное лечение.
"Сегодня уже есть российские и зарубежные IT-решения, которые способны детектировать тромбы на КТ – снимках пациентов. Однако ни одно из них не может оценить риски их отрыва от стенки сосуда, потому что этот фактор очень сложно спрогнозировать. Наш проект направлен на решение этой задачи. Мы разрабатываем ПО на основе алгоритмов машинного и глубокого обучения, которое будет не только обнаруживать тромбы на КТ-изображениях, но и проектировать их 3D-модели. По этим моделям нейронные сети будут строить расчетные сетки, рассчитывать гемодинамику кровотока, а также в зависимости от формы тромба, его размера и ряда других показателей составлять различные сценарии развития событий. И среди них находить тот, который с высокой вероятностью может привести к отрыву тромба", - отметила Карина Уразова, автор и руководитель проекта Thromb.AI, магистрантка Передовой инженерной школы Сеченовского Университета, победитель 6 сезона акселерационной программы Sechenov Tech.
В команду разработчиков входят программисты, специалисты по математическому моделированию, машинному и глубокому обучению и врачи-клиницисты. На сегодняшний день уже создан начальный датасет из около 100 реальных КТ-снимков венозных тромбов пациентов, а также разработан алгоритм, выявляющий тромб на изображении. Сейчас команда продолжает пополнять датасет различными типами тромбов и дорабатывает алгоритм для расчета гемодинамики.
До конца 2025 года планируется создать прототип системы и провести его пилотную апробацию в клиниках. В перспективе функционал системы будут расширять и добавят интеграцию с носимыми устройствами. Готовое решение планируется разработать к 2027 году. Использовать ПО для оценки риска отрыва тромбов будут в государственных и частных клиниках. Систему также можно будет применять для обучения студентов медицинских вузов и в программах ДПО.
