Ученые из Санкт-Петербургского государственного педиатрического медицинского университета, в сотрудничестве с компанией Yandex и Школой анализа данных, создали нейронную сеть, которая оказывает помощь врачам в оценке развития головного мозга у новорожденных.
Разработанное решение может быть использовано как дополнительный инструмент при подозрении на детский церебральный паралич и другие заболевания центральной нервной системы, с целью определения наиболее эффективной стратегии реабилитации.
По словам разработчиков, это первая в мире инновационная ИИ-система, предназначенная для пациентов данной возрастной группы. Она значительно сокращает время анализа результатов МРТ и повышает точность терапевтических мер.
"Человеческий мозг представляет собой сложную структуру, требующую внимания с первых дней жизни. Существуют патологии, связанные как с замедленным, так и с ускоренным развитием. Магнитно-резонансная томография (МРТ) позволяет выявить такие нарушения. Однако МРТ головного мозга у младенцев это сложный и ответственный процесс. Одно исследование занимает в среднем от 20 до 40 минут, а анализ изображений и составление заключения специалистом занимает от нескольких часов до нескольких дней. Нейросеть Яндекса поможет врачам значительно ускорить диагностику и выбор лечения для маленьких пациентов", пояснил Александр Поздняков, заведующий кафедрой медицинской биофизики СПбГПМУ, доктор медицинских наук, профессор.
Новый сервис, размещенный на платформе Yandex Cloud, доступен врачам бесплатно на специальной странице проекта. Для проведения анализа специалисту достаточно загрузить МРТ-снимки младенца, при этом информация о пациенте анонимизируется. Система выдает изображение с очерченными контурами и процентным соотношением серого и белого вещества в головном мозге ребенка, с точностью, превышающей 90%.
В будущем это решение позволит отслеживать развитие головного мозга в динамике и значительно ускорить процесс получения результатов исследования, что необходимо для принятия решения о начале терапии. Это особенно важно при подозрении на патологию центральной нервной системы, в том числе ДЦП. Данное заболевание встречается в 2-3 случаях на 1000 новорожденных и является одной из главных причин детской инвалидности. Выявление заболевания в первые месяцы жизни значительно повышает эффективность лечения и улучшает прогнозы на выздоровление.
"Наша цель сделать передовые разработки Яндекса максимально доступными для врачей, чтобы помочь им ставить точные и своевременные диагнозы, оказывать помощь пациентам, выбирать оптимальные методы лечения и разрабатывать лекарственные препараты. Несмотря на наличие множества коммерческих решений для лучевой диагностики, ни одно из них ранее не решало задачу, поставленную перед нами экспертами университета. Основной сложностью в данном проекте был ограниченный объем данных. Благодаря тесному сотрудничеству с экспертами нам удалось создать решение, которое помогает врачам обследовать больше пациентов за то же время и оперативно предлагать терапию в тех случаях, когда это необходимо", отметила Анна Лемякина, руководитель Центра технологий для общества Yandex Cloud.
Для обучения нейросети использовались 1500 обезличенных МРТ-снимков пациентов университета и открытый набор данных, предоставленный в рамках международного конкурса по сегментации МРТ-изображений головного мозга младенцев MICCAI Grand Challenge.
Для автоматической разметки применялась модель BIBSNet (Baby Intensity-Based Segmentation Network). Для сегментации изображений применялись две нейронные сети: ResNet и U-Net. Специалисты Yandex Cloud разработали архитектуру решения, провели тестирование и настройку веб-сервиса. В будущем планируется открыть доступ к разработке для использования в медицинских и других проектах по всему миру.
"Для Санкт-Петербурга, как ведущего научно-медицинского центра страны, особенно важно, что именно здесь, в сотрудничестве с нашим старейшим педиатрическим вузом, создаются прорывные технологии мирового уровня. Эта разработка яркий пример того, как современные IT-решения служат на благо общества, повышая качество и доступность высокотехнологичной медицинской помощи. Внедрение искусственного интеллекта в практическое здравоохранение позволяет не только поддерживать, но и значительно улучшать качество жизни детей по всей России. Уверен, что данная разработка внесет значительный вклад в достижение национальных целей в области здравоохранения и укрепление технологического суверенитета нашей страны", подчеркнул Владимир Княгинин, вице-губернатор Санкт-Петербурга.
В 2025 году Санкт-Петербургский педиатрический медицинский университет отметил столетие. За это время университет выпустил более 50 тысяч врачей, работающих в 107 странах мира.
Ежегодно здесь проводится более 15 тысяч современных операций и оказывается помощь почти 100 тысячам пациентов.
Разработанное решение может быть использовано как дополнительный инструмент при подозрении на детский церебральный паралич и другие заболевания центральной нервной системы, с целью определения наиболее эффективной стратегии реабилитации.
По словам разработчиков, это первая в мире инновационная ИИ-система, предназначенная для пациентов данной возрастной группы. Она значительно сокращает время анализа результатов МРТ и повышает точность терапевтических мер.
"Человеческий мозг представляет собой сложную структуру, требующую внимания с первых дней жизни. Существуют патологии, связанные как с замедленным, так и с ускоренным развитием. Магнитно-резонансная томография (МРТ) позволяет выявить такие нарушения. Однако МРТ головного мозга у младенцев это сложный и ответственный процесс. Одно исследование занимает в среднем от 20 до 40 минут, а анализ изображений и составление заключения специалистом занимает от нескольких часов до нескольких дней. Нейросеть Яндекса поможет врачам значительно ускорить диагностику и выбор лечения для маленьких пациентов", пояснил Александр Поздняков, заведующий кафедрой медицинской биофизики СПбГПМУ, доктор медицинских наук, профессор.
Новый сервис, размещенный на платформе Yandex Cloud, доступен врачам бесплатно на специальной странице проекта. Для проведения анализа специалисту достаточно загрузить МРТ-снимки младенца, при этом информация о пациенте анонимизируется. Система выдает изображение с очерченными контурами и процентным соотношением серого и белого вещества в головном мозге ребенка, с точностью, превышающей 90%.
В будущем это решение позволит отслеживать развитие головного мозга в динамике и значительно ускорить процесс получения результатов исследования, что необходимо для принятия решения о начале терапии. Это особенно важно при подозрении на патологию центральной нервной системы, в том числе ДЦП. Данное заболевание встречается в 2-3 случаях на 1000 новорожденных и является одной из главных причин детской инвалидности. Выявление заболевания в первые месяцы жизни значительно повышает эффективность лечения и улучшает прогнозы на выздоровление.
"Наша цель сделать передовые разработки Яндекса максимально доступными для врачей, чтобы помочь им ставить точные и своевременные диагнозы, оказывать помощь пациентам, выбирать оптимальные методы лечения и разрабатывать лекарственные препараты. Несмотря на наличие множества коммерческих решений для лучевой диагностики, ни одно из них ранее не решало задачу, поставленную перед нами экспертами университета. Основной сложностью в данном проекте был ограниченный объем данных. Благодаря тесному сотрудничеству с экспертами нам удалось создать решение, которое помогает врачам обследовать больше пациентов за то же время и оперативно предлагать терапию в тех случаях, когда это необходимо", отметила Анна Лемякина, руководитель Центра технологий для общества Yandex Cloud.
Для обучения нейросети использовались 1500 обезличенных МРТ-снимков пациентов университета и открытый набор данных, предоставленный в рамках международного конкурса по сегментации МРТ-изображений головного мозга младенцев MICCAI Grand Challenge.
Для автоматической разметки применялась модель BIBSNet (Baby Intensity-Based Segmentation Network). Для сегментации изображений применялись две нейронные сети: ResNet и U-Net. Специалисты Yandex Cloud разработали архитектуру решения, провели тестирование и настройку веб-сервиса. В будущем планируется открыть доступ к разработке для использования в медицинских и других проектах по всему миру.
"Для Санкт-Петербурга, как ведущего научно-медицинского центра страны, особенно важно, что именно здесь, в сотрудничестве с нашим старейшим педиатрическим вузом, создаются прорывные технологии мирового уровня. Эта разработка яркий пример того, как современные IT-решения служат на благо общества, повышая качество и доступность высокотехнологичной медицинской помощи. Внедрение искусственного интеллекта в практическое здравоохранение позволяет не только поддерживать, но и значительно улучшать качество жизни детей по всей России. Уверен, что данная разработка внесет значительный вклад в достижение национальных целей в области здравоохранения и укрепление технологического суверенитета нашей страны", подчеркнул Владимир Княгинин, вице-губернатор Санкт-Петербурга.
В 2025 году Санкт-Петербургский педиатрический медицинский университет отметил столетие. За это время университет выпустил более 50 тысяч врачей, работающих в 107 странах мира.
Ежегодно здесь проводится более 15 тысяч современных операций и оказывается помощь почти 100 тысячам пациентов.
