• В Tabula Rasa работают над созданием приложения, которое поможет устанавливать диагноз на основе рентгенологических снимков недоношенных детей

    21 июня 2021

  • Новости центраСМИ о нас
      • newsPicture

        Молодые учёные из аспирантской школы Tabula Rasa Западно-Сибирского НОЦ мирового уровня работают над созданием приложения, которое сможет с высокой точностью устанавливать диагноз на основе рентгенологических снимков недоношенных детей. По данным исследования нейронная сеть позволит сократить количество ошибочно выставленных диагнозов в два раза.

        В настоящее время новые технологии позволяют выхаживать детей с массой тела от 500 грамм при сроке гестации с 22 недель. Однако в дальнейшем такие дети требуют сопровождения и постоянного наблюдения. В таких условиях важно не только вовремя выставить нужный диагноз, но и предотвратить его развитие или нарастание степени тяжести. Нейронные сети благодаря своей более глубокой способности анализировать изображения могут находить такие параметры грядущих заболеваний, которые на данном этапе развития не могут быть увидены человеком.

        «Идея создания приложения для анализа рентгенологических снимков новорожденных зародилась ещё в 2019 году. Однако именно участие в аспирантской школе «Tabula Rasa» дало возможность преобразовать идею в проект и приступить к его реализации», - комментирует руководитель проекта, врач анестезиолог-реаниматолог, аспирант кафедры детских болезней Сургутского государственного университета Юрий Шерстюк.

        Реализацией проекта занимается команда из нескольких университетов страны. Активная работа по созданию прототипа будущей нейронной сети идёт при поддержке Сургутского окружного клинического центра охраны материнства и детства.

        Для повышения точности при постановке диагноза с помощью приложения планируется включить в его работу возможность учёта клинической ситуации. Благодаря реализации проекта врач сможет вовремя изменить тактику ведения пациентов и тем самым существенно улучшить перспективы выхаживания недоношенных детей.