Команда исследователей из ФГБУ «ИНВХ им. В.К.Гусака» Минздрава России разработала архитектуру свёрточной нейронной сети, способную автоматически диагностировать папиллярный рак и доброкачественные узловые образования щитовидной железы.
Нейросетевая технология открывает новые горизонты в области скрининговой цитологической диагностики, значительно повышая её точность и эффективность. Это первая отечественная разработка по использованию технологий искусственного интеллекта в цитологической диагностике патологий щитовидной железы.
Нейронная сеть была обучена на обширном датасете, включающем микрофотографии папиллярного рака и доброкачественных образований. При диагностике папиллярного рака модель достигла точности предсказания до 90%.
Эти достижения уже получили признание научного сообщества: две статьи, подготовленные по итогам исследований, будут опубликованы в ведущих профильных журналах. Кроме того, получена государственная регистрация на программу для ЭВМ, позволяющую проводить интеллектуальную цитодиагностику.
Впереди у научных сотрудников ещё более амбициозные планы: обучение модели для распознавания других форм рака щитовидной железы и проведение мультицентровых исследований. Эти шаги направлены на дальнейшее расширение практического использования технологий искусственного интеллекта в повседневной медицинской практике и расширение их диагностических возможностей.