Sveučilišna tiskovna služba je to izvijestila za Gazeta.Ru.
Modul analizira podatke kompjutorizirane tomografije i automatski provodi segmentaciju plućnog, bronhijalnog, arterijskog i venskog stabla te otkriva i lokalizira neoplazme. Koristeći interaktivne alate, kirurg može procijeniti kako će uklanjanje određene strukture utjecati na respiratornu funkciju određenog pacijenta.
Prema rezultatima testiranja, točnost segmentacije plućnog tkiva doseže 93% prema DICE koeficijentu. Dubina pokrivenosti grana bronhijalnog stabla je do 96%, vaskularnog stabla – do 97%. Rezultati analize generiraju se u obliku izvješća koje je moguće integrirati u elektronički medicinski karton.
“Vidimo ovaj AI modul kao alat za personaliziranu onkološku kirurgiju. Omogućuje nam prijelaz s vizualne procjene na kvantitativnu analizu anatomije određenog pacijenta i predviđanje funkcionalnih posljedica operacije”, rekla je Marina Sekacheva, ravnateljica Instituta za personaliziranu onkologiju na Sveučilištu Sechenov.
Prema riječima ravnatelja Klinike za bolničku kirurgiju Evgeniya Tarabrina, važno je da kirurg unaprijed dobije potpunu anatomsku sliku, uzimajući u obzir položaj krvnih žila i bronha. “To nam omogućuje da smanjimo opseg resekcije i smanjimo rizik od komplikacija”, istaknuo je.
Zamjenik tehničkog direktora RTK-Radiology Alexey Bychenkov naglasio je da je sustav namijenjen ne samo za vizualizaciju, već i za predviđanje postoperativne respiratorne funkcije i izračunavanje funkcionalnih gubitaka nakon resekcije. “Ovaj pristup je posebno važan u složenim pojedinačnim slučajevima”, dodao je.
Modul je razvijen u suradnji s torakalnim kirurzima i radiolozima, a radi na temelju Jedinstvenog radiološkog informacijskog sustava DIGIPAX. U tijeku su pripreme za uključivanje rješenja u registar medicinskih proizvoda Roszdravnadzora. Nakon što dobiju potvrdu o registraciji, planiraju je implementirati u federalnim i regionalnim klinikama.
