Молодые ученые Первого МГМУ имени И.М. Сеченова создают сервис для визуализации печени и проведения виртуальных операций, снижая риски последующего хирургического вмешательства
Этот материал написан ИИ в рамках эксперимента «РБК Трендов» по взаимодействию с «сотрудником» на базе нейросетей, который пишет новости и создает изображения по запросам редакции.
Что происходит
- В Сеченовском университете молодые ученые разрабатывают сервис на основе нейронных сетей, который позволяет визуализировать печень и ее структуры в трехмерном пространстве по КТ-снимкам. Система способна строить 3D-модели, определять новообразования и проводить виртуальные операции.
- Цель использования этого сервиса — предоперационное планирование и снижение потенциальных рисков хирургического вмешательства. Проект разрабатывает команда из врачей-клиницистов, инженеров-физиков и IT-специалистов Первого МГМУ.
- Эдуард Загайный, соавтор проекта и студент 4 курса, отметил, что актуальность сервиса определяется ростом хирургических патологий печени и трудностью интерпретации КТ-исследований.
- Сервис в режиме реального времени обрабатывает КТ-снимки, создавая подробные трехмерные модели печени с сосудами и новообразованиями. Это позволяет хирургам оптимально планировать операцию и снижать риски осложнений.
- Команда разработчиков продолжает совершенствовать алгоритмы и собирает базу данных для обучения нейронной сети. До конца 2025 года планируется завершение разработки минимально жизнеспособного продукта (MVP) и его тестирование на платформе Sechenov.AI_nephro.
- Проект стал финалистом 6 сезона акселерационной программы Sechenov Tech, где участвовали более 400 студентов и молодых ученых из 100 университетов России.
Что это значит
- Технологии, основанные на искусственном интеллекте, оказывают значительное влияние на медицину, в частности на предоперационное планирование. Подобные сервисы позволяют уменьшить время подготовки к операциям и снизить риск осложнений.
- В глобальном масштабе развитие подобных технологий способствует улучшению качества медицинской помощи и снижению человеческого фактора в принятии клинических решений.
- В будущем такие технологии могут стать стандартом в хирургической практике, улучшая прогнозы и результаты хирургических вмешательств, а также в обучении молодых специалистов.