Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова представил уникальное программное решение, использующее нейронные сети для анализа компьютерной томографии (КТ). Новая разработка способна создавать трёхмерные модели печени и обнаруживать опухоли, обеспечивая врачам возможность моделировать операцию на виртуальном органе. Этот высокотехнологичный инструмент предназначен для повышения точности диагностики и уменьшения риска осложнений при проведении хирургических вмешательств.
Разработчики сервиса, студенты и сотрудники университета, создали систему, сочетающую знания врачей-клиницистов, инженеров-физиков и программистов. Сервис решает актуальные задачи современной хирургии, облегчая диагностику и планирование операций. Система автоматически распознаёт анатомические структуры печени, выявляя патологию и создавая детальную трёхмерную модель органа, что позволяет хирургу заранее определить наиболее безопасный и эффективный путь оперативного вмешательства.
Соавтор проекта, четвёртый курсант института клинической медицины имени Н.В. Склифосовского Сеченовского университета Эдуард Загайный объяснил актуальность разработки следующим образом:
— Печень является важнейшим органом человеческого организма, и любое вмешательство в неё требует высокой степени ответственности. Молодые специалисты нередко испытывают трудности с правильной интерпретацией КТ-изображений, что повышает риск ошибок. Наша задача состояла в создании универсального инструмента, который упростит и ускорит работу врачей, предоставив надёжную платформу для предоперационного планирования.
Технология работает следующим образом: врач загружает в систему полученные КТ-данные, выделяет область печени, и программа самостоятельно строит детализированную трёхмерную модель органа. Затем она фиксирует важные анатомические элементы, включая сосуды, сегменты печени и любые подозрительные образования. Эта информация используется хирургом для выбора оптимального метода и объёма операции, снижая вероятность нежелательных последствий и осложнений.
Среди преимуществ новинки выделяются быстрота обработки данных (всего около десяти минут), точность результата и доступность для медицинских учреждений разного уровня оснащённости. Особенно важным аспектом является возможность использования снимков из региональных больниц, что адаптирует сервис для повсеместного применения.
Эдуард Загайный уточнил:
— Наш сервис позволяет избежать многих рисков, связанных с операциями на печени. Врачи получают чёткую картину строения органа и точное расположение опухолей, что критично для правильного выбора методики операции.
Команда разработчиков продолжает активно улучшать функциональность сервиса, используя собранную базу данных для обучения нейронной сети и тестирования новых алгоритмов. Уже к концу текущего года авторы планируют представить минимально жизнеспособный продукт (MVP) и протестировать его на платформе Sechenov.AI_nephro, предназначенной для аналогичных исследований на почках. Официальный запуск полноценной версии сервиса запланирован на 2026 год.
Проект молодого коллектива учёных Сеченовского университета занял лидирующее положение в финале шестой сезонной акселерационной программы Sechenov Tech. Она считается единственным федеральным акселератором в России, направленным на поддержку стартапов в области биотехнологий и медицинской техники. Участниками конкурса стали более четырёхсот талантливых исследователей из ста ведущих вузов страны.
Данный проект показывает огромный потенциал нейротехнологий в медицине и демонстрирует, как российские исследователи успешно внедряют современные научные методы для улучшения здравоохранения и сохранения жизней миллионов пациентов.
