Фиброз легких — тяжелое поражение легочной ткани, основной побочный эффект при коронавирусной инфекции и одна из главных причин смерти больных COVID-19. Чем сильнее коронавирус поражает легкое, тем больше разрастается фиброз и нарушается дыхательная функция. Уровень кислорода в крови понижается, что приводит к летальному исходу. Избавиться от фиброза можно, только пересадив легкое. Наверняка пациент хотел бы знать перспективы развития болезни. Однако современные методы прогнозирования затрудняют лечение, поскольку базируются как на явных, так и неявных признаках заболевания. И компьютерная томография грудной клетки не спасает. У пациентов же, естественно, отсутствие четкого прогноза вызывает крайнюю тревогу. Успешное прогнозирование — ключ к повышению эффективности лечения и улучшению психологического состояния пациентов.
Решить проблему попытался студент второго курса магистратуры «Прикладная математика и информатика» Северо-Кавказского федерального университета (СКФУ) Арсений Глотов в ходе международного конкурса по искусственному интеллекту, инициатором которого выступила Open Source Imaging Consortium (OSIC) — некоммерческая организация, сотрудничающая с академическими и промышленными кругами, а также с благотворительными организациями.
Участникам предоставляли томограммы грудной клетки пациентов с фиброзом легких, которые делались на протяжении нескольких недель наблюдения. За три месяца соискатели должны были найти методы прогноза функционирования легких в дальнейшем.
«Я приступил к работе практически сразу после объявления конкурса, — рассказал Арсений. — Поскольку являюсь разработчиком систем компьютерного зрения, для меня задание было отличной возможностью применить свои навыки, узнать что-то новое по ходу решения задачи. Когда берешь какую-то новую тему, многому учишься. Сначала нужно было разобраться с предметной областью, понять, как читать сканы, что такое фиброз. Над решением задачи работал практически каждый день».
Главная сложность для молодого ученого заключалась в том, что алгоритм решения должен был работать непосредственно на платформе организаторов. За шесть часов он должен был предсказать функцию легких для двухсот пациентов.
«Арсений объединил сразу несколько методов машинного обучения и совместил их с алгоритмами, основанными на нейросетях, — отметил научный руководитель магистранта, заведующий кафедрой математического моделирования СКФУ Павел Ляхов. — Получилось решение, дающее качественный прогноз изменения функции легкого.»
По итогам конкурса Глотов занял 86-е место, обойдя многих конкурсантов из Европы, Азии и Америки, и получил серебряную медаль (золото присудили 14 лучшим участникам).
«Честно сказать, не надеялся попасть в сотню лучших, — говорит Арсений. — Для меня как специалиста в области искусственного интеллекта важно было решить сложную задачу из новой области».
И это удалось.
Пресс-служба СКФУ
Нет комментариев