Сеченовский Университет протестирует ИИ-модуль для планирования операций на легких, разработанный совместно с компанией «РТК Радиология» (цифровой кластер «Медицина» ПАО «Ростелеком»). Уникальная российская разработка призвана сделать хирургическое лечение заболеваний легких более точным и менее травматичным. Ее главная задача — помочь врачам максимально сохранить здоровые ткани органа и дыхательную функцию пациентов.
Пилотный проект пройдет в подразделениях Сеченовского Университета — Институте персонализированной онкологии и Клинике госпитальной хирургии № 2. Специалисты проверят работу системы на обезличенных компьютерных томограммах (КТ) не менее 30 пациентов и сопоставят результаты автоматического анализа с экспертной оценкой врачей, оценят качество и воспроизводимость результатов автоматического анализа, а также определят, насколько полученные данные могут быть полезны при планировании хирургических вмешательств. Технологию планируется внедрить в клиническую практику в 2027 году.
При хирургическом лечении опухолей легких важно не только удалить пораженные ткани, но и максимально сохранить здоровую часть органа. Для этого хирург должен учитывать расположение опухоли относительно сосудов и бронхов, индивидуальные анатомические особенности пациента и возможное влияние операции на дыхательную функцию. Разработанный модуль призван облегчить эту задачу за счет автоматического анализа КТ и построения трехмерной модели легких.
Система с помощью искусственного интеллекта выделяет на КТ-изображениях новообразования, доли и сегменты легких, бронхи, артерии и вены. На основе полученных данных формируется интерактивная 3D-модель, позволяющая хирургу изучать взаимное расположение анатомических структур и оценивать возможные последствия удаления части органа. Кроме того, модуль рассчитывает прогнозируемую дыхательную функцию после резекции (операции по удалению части легкого), учитывая соотношение объема удаляемой ткани и общего объема легких. Результаты анализа сохраняются в виде отчета, который может быть включен в электронную медицинскую карту пациента.
Марина Секачева, директор Института персонализированной онкологии Сеченовского Университета:
«Для нас важно, чтобы разработанное решение с помощью ИИ позволяло быстро выявлять патологии и анализировать их расположение относительно анатомических структур легких, прогнозировать дыхательную функцию пациента после хирургического вмешательства. Это дает дополнительную информацию для предоперационного планирования и позволяет снизить травматизацию пациента при резекции».
Андрей Долгов, заместитель технического директора «РТК Радиология»:
«Основная цель модуля — предоставить хирургу объективную, количественно обоснованную оценку анатомических особенностей конкретного пациента. Интерактивная 3D-модель позволяют врачу эффективно анализировать взаимное расположение патологий и анатомических структур легкого, включая сосудистую сеть, бронхи, доли и сегменты легких. Это сокращает время оценки КТ-исследования перед операцией, а управляемая 3D-модель с возможностью настройки визуализации структур особенно важна в сложных клинических случаях, когда стандартных данных недостаточно».
Ранее разработка уже прошла первичную апробацию в клиниках Сеченовского Университета. На первом этапе специалисты оценивали качество автоматического выделения легочной ткани, бронхов и сосудов на КТ-изображениях. По итогам тестирования коэффициент точности сегментации легочной ткани (DICE) достиг 93%, охват ветвлений бронхиального дерева — 96%, сосудистого дерева — 97%.
