Победить болезнь быстрее: российский ИИ за секунды готовит пациентов к лучевой терапии
В России разработали систему искусственного интеллекта, которая помогает врачам готовить пациентов к лучевой терапии всего за несколько секунд. Алгоритм автоматически анализирует компьютерную томографию и выделяет критически важные органы, сокращая подготовку с 40-90 минут до двух минут. Это позволит ускорить лечение онкологических пациентов.
Лучевая терапия остается одним из основных методов борьбы с онкологическими заболеваниями. По оценкам специалистов, ежедневно через одного радиотерапевта и медицинского физика могут проходить сотни пациентов. При этом перед каждым курсом лечения врачам необходимо выполнить крайне трудоемкую работу.
После компьютерной томографии специалисты буквально по миллиметрам определяют расположение опухоли и окружающих ее органов. Это необходимо, чтобы облучение максимально точно воздействовало на новообразование и при этом не повредило здоровые ткани.
Именно этот этап решили ускорить специалисты лаборатории радиационной медицинской физики Научно-исследовательского института ядерной физики имени Д В. Скобельцына МГУ. Совместно с российской компанией RT7 ученые разработали модуль машинного обучения, который автоматически выделяет на КТ-снимках органы и другие критически важные структуры.
Возможности модуля
Использование модуля открывает перед врачами большие возможности. Если раньше врачу приходилось выполнять эту работу вручную от 40 минут до 1,5 часов, то теперь ИИ справляется с первичной обработкой всего за 3,5-4 секунды. После этого специалисту остается лишь проверить результат и при необходимости внести небольшие корректировки. Весь процесс занимает около двух минут. При этом разработчики подчеркивают, что ИИ не заменяет врача. Окончательное решение по плану лечения всегда принимает медик.
Важно для пациентов
На первый взгляд может показаться, что речь идет лишь об экономии времени врачей. На самом деле выгоду почувствуют и сами пациенты. Лучевая терапия требует ювелирной точности. Ошибка даже в несколько миллиметров может привести к дополнительной нагрузке на здоровые ткани. Поэтому подготовка к лечению всегда занимает много времени и требует высокой концентрации специалистов.
Благодаря автоматизации рутинных процессов врачи смогут быстрее готовить пациентов к началу терапии, уделяя больше внимания самому лечению, анализу сложных случаев и общению с человеком. Особенно это важно для крупных онкологических центров, где ежедневно проходят лечение сотни пациентов, а медперсонал бывает загружен до предела.
Помощник для врача
Сегодня алгоритмы машинного обучения все активнее применяются в медицине. Они помогают анализировать снимки, искать первые признаки заболеваний, обрабатывать большие массивы данных и подсказывать возможные варианты диагностики.
Точность алгоритмов может зависеть от качества снимков, особенностей оборудования и сложности конкретного клинического случая. Поэтому искусственный интеллект рассматривается исключительно как инструмент поддержки врача, а не его замена. Именно такой подход сегодня считается наиболее перспективным в мировой медицине.
Как развивается ИИ
Россия последовательно развивает медицинские технологии, поэтому новая разработка стала продолжением работы, которая ведется в стране уже несколько лет.
В 2022-2023 годах в России началась серийная сборка комплекса дистанционной лучевой терапии «Оникс». Тогда же «Росатом» приступил к созданию собственной системы поставок и сервисного обслуживания оборудования для радиотерапии.
В 2023 году стартовали совместные проекты «Росатома» и Томского политехнического университета по созданию оборудования для ядерной медицины. А уже в 2024 году первые пациенты получили лечение радиофармацевтическим препаратом на основе актиния-225, разработанным специалистами «Росатома» и ФМБА. В том же году ученые МГУ сообщили о совершенствовании методов неинвазивной лучевой терапии головного мозга.
И, наконец, в 2025 году Центр диагностики и телемедицины Москвы представил систему оценки зрелости алгоритмов искусственного интеллекта для медицинской диагностики. Она позволяет проверять качество работы нейросетей перед их внедрением в клиническую практику.
Перспективы не только для России
Подобные технологии востребованы далеко за пределами страны. Во всем мире основным методом дистанционной лучевой терапии остается лечение с помощью фотонных медицинских ускорителей. Таких установок насчитываются тысячи, и практически каждая из них требует сложного программного обеспечения для планирования лечения. Разработанный модуль способен стать частью таких систем, значительно ускоряя подготовку пациентов к терапии.
Перспективы есть не только у российского здравоохранения. Подобные решения могут заинтересовать медицинские центры стран БРИКС, государств Азии, Ближнего Востока и Латинской Америки, где активно развивается онкологическая помощь и растет спрос на цифровые технологии.
