Белорусы разработали сервис Covid-Ray по обнаружению пневмонии на цифровых снимках рентгена. Продукт уже работает в одной из больниц Минска, а до конца года появится в других учреждениях — и не обязательно белорусских. Onliner встретился с разработчиком проекта Андреем Капитоновым и узнал обо всех особенностях работы Covid-Ray.
Принцип работы следующий. Пациент делает рентген органов грудной клетки, получает цифровой снимок, который врач загружает в Covid-Ray. Далее изображение обрабатывается, и через веб-версию доктор получает один из трех результатов: все в норме, есть пневмония, замечена иная патология. Сервис находится в открытом доступе, так что, если у вас есть свой снимок в цифровом формате, можно загрузить его для проверки. Естественно, все анонимно, указывать свои данные не нужно. Но требуется именно цифровой снимок. Фотография или скан пленочного изображения не подойдут: слишком низкое качество.
— Точность предварительного диагноза составляет 91%, — отмечает Андрей. Но в любом случае все изображения просматривает врач. Поэтому, даже если нейросеть допустит ошибку, остается защитный барьер в виде доктора. Зачем тогда Covid-Ray, если человек по-прежнему задействован в утверждении диагноза?
— Вопрос в том, сколько времени будет затрачено на пациента, которому действительно необходима оперативная помощь. Стандарты врачебных протоколов предполагают, что описания снимков должны быть отданы в течение суток. Однако в нашем случае снимки с патологиями врач увидит уже в первые часы. А то, что здоровый пациент будет ждать чуть дольше, — это ему не навредит, — объясняет Андрей. То есть главная задача — рассортировать снимки по категориям, отложив здоровые в конец списка.
Covid-Ray используют в Городской детской клинической инфекционной больнице. Андрей говорит, что апробация прошла без проблем, и допускает магию «медик — медик»: разработчик тоже будущий врач, учится в субординатуре медвуза. Андрей пришел на кафедру лучевой диагностики, заинтересовался этим направлением и подумал, что можно сделать новый продукт для врачей. Так и появился Covid-Ray.
Сервис уже пробовали в российских клиниках, и в целом масштабировать его довольно легко: достаточно получить одобрение Министерства здравоохранения. Сейчас разрешения белорусского Минздрава пока еще нет, но при единичных использованиях достаточно «зеленого света» от главного врача. Разработчики планируют продавать услуги сервиса Covid-Ray как в Беларуси, так и за ее пределами — проект должен как минимум выйти на самоокупаемость. Для западных рынков продукту нужно пройти много проверок: сертификат Европейского агентства по классу АА и аналог от американского Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA). Дело в том, что результат Covid-Ray влияет на клиническое решение — и регуляторы серьезно подходят к подобным продуктам.
Нейросеть Covid-Ray размещается в облаке IBA Cloud. Компания провела для нас экскурсию по пространству центра обработки данных, где находится все железо и обеспечивается бесперебойная работа центра.
Оборудование позволяет справляться с 3D-моделированием, сложной аналитикой, искусственным интеллектом и машинным обучением. Для обучения нейросети Covid-Ray используются виртуальные машины с GPU, а для ее работы задействованы диски NVMe. Это позволяет обрабатывать гораздо больше снимков за одно и то же время. После того как стартап заработает во многих клиниках, это не скажется на производительности.
Сколько энергии это все потребляет — лучше даже не знать. К примеру, лишь одна из множества стоек требует в среднем 5 кВт·ч, то есть больше двух электрочайников. Но есть милая для Greenpeace деталь: вырабатываемое тепло не распространяется по атмосфере впустую, а используется для обогрева самого ЦОДа, а также отопления и нагрева воды в местном спортивном комплексе.
В дальнейшем, кроме пневмонии, сервис научат определять больше патологий: эмфизема, кардиомегалия (синдром «бычьего сердца»), гидроторакс, пневмоторакс, венозный застой и так далее. Для всего этого нужна база данных, и она у разработчиков уже есть. К примеру, Covid-Ray обучали определять пневмонию на 250 тысячах снимков. С добавлением остальных категорий проблема даже не в самих снимках, а их разметке. Если упрощенно, то нейросеть нужно научить отличать один снимок от другого, и делается это все вручную.
Наш канал в Telegram. Присоединяйтесь!
Есть о чем рассказать? Пишите в наш телеграм-бот. Это анонимно и быстро
Перепечатка текста и фотографий Onliner запрещена без разрешения редакции. nak@onliner.by
