Сеченовский Университет протестирует ИИ-модуль для планирования операций на лёгких. Его разработали совместно с компанией «РТК Радиология» (цифровой кластер «Медицина» ПАО «Ростелеком»). Пилотный проект пройдёт в Институте персонализированной онкологии и Клинике госпитальной хирургии № 2.
Специалисты проверят работу системы на обезличенных компьютерных томограммах не менее 30 пациентов. Результаты автоматического анализа сопоставят с оценкой врачей, проверят качество и воспроизводимость данных, а также определят, насколько они полезны при планировании операций. Технологию планируется внедрить в клиническую практику в 2027 году, рассказали в пресс-службе «Ростелекома».
При лечении опухолей лёгких важно удалить поражённые ткани, но сохранить здоровую часть органа. Для этого хирург должен учитывать расположение опухоли относительно сосудов и бронхов, особенности пациента и возможное влияние операции на дыхание.
Разработанный модуль облегчает эту задачу за счёт автоматического анализа КТ и построения трёхмерной модели лёгких. Система с помощью искусственного интеллекта выделяет на снимках новообразования, доли и сегменты лёгких, бронхи, артерии и вены. На основе этих данных формируется интерактивная 3D-модель, которая позволяет хирургу изучать взаимное расположение анатомических структур и оценивать последствия удаления части органа. Кроме того, модуль рассчитывает прогнозируемую дыхательную функцию после резекции. Результаты анализа сохраняются в виде отчёта, который можно включить в электронную медицинскую карту.
Изображение пресс-службы «Ростелекома»
Директор Института персонализированной онкологии Сеченовского Университета Марина Секачева отметила, что для них важно, чтобы решение с помощью ИИ позволяло быстро выявлять патологии, анализировать их расположение и прогнозировать дыхательную функцию после операции. По её словам, это даёт дополнительную информацию для предоперационного планирования и снижает травматизацию пациента.
Заместитель технического директора «РТК Радиология» Андрей Долгов подчеркнул, что основная цель модуля — предоставить хирургу объективную и количественно обоснованную оценку анатомических особенностей конкретного пациента. По его словам, интерактивная 3D-модель позволяет эффективно анализировать взаимное расположение патологий и анатомических структур, включая сосудистую сеть, бронхи и сегменты лёгких. Это сокращает время оценки КТ перед операцией и особенно важно в сложных клинических случаях.
Ранее разработка прошла первичную апробацию в клиниках Сеченовского Университета. На первом этапе специалисты оценивали качество автоматического выделения лёгочной ткани, бронхов и сосудов на КТ-изображениях. По итогам тестирования коэффициент точности сегментации лёгочной ткани достиг 93 процентов, охват ветвлений бронхиального дерева — 96 процентов, сосудистого дерева — 97 процентов.
