Ученый Сеченовского Университета представил в Австрии разработку для прогнозирования течения рака почки

Заведующий лабораторией цифрового микроскопического анализа Сеченовского Университетакандидат медицинских наук Алексей Файзуллин принялучастие в Европейском конгрессе по цифровой патологии в Австрии. На крупнейшем профильном мероприятии Европы он представил работу Quantification of nucleolar prominence for survivalstratification in renal cancer («Количественная оценка выраженности ядрышек для стратификации выживаемости при раке почки»). Проект посвящен автоматизированной градации опухоли в скан-изображении гистологического препарата. Команда лаборатории развивает подходы цифровой патологии, при которых нейросетевые алгоритмы распознают на цифровых изображениях клетки и тканевые паттерны. Рассчитанные искусственным интеллектом метрики дают экспертную оценку патоморфолога и предоставляют данные о степени злокачественности и прогнозе заболевания.

В конгрессе участвовали исследователи-патологоанатомы и аналитики данных из разных стран Европы. По словам Алексея Файзуллина, поездка позволила представить результаты Сеченовского Университета и сопоставить работу лаборатории с международной повесткой.

«Направление развивается так же стремительно, как и технологии искусственного интеллекта. Участие в крупных конференциях очень важно для понимания, какие научные проблемы сейчас в мире считаются фронтиром. Конгресс показал, что технологически мы работаем на уровне крупнейших европейских центров. Да, у коллег есть преимущество в виде масштабных общеевропейских проектов по цифровизации медицинских данных. Но у нас есть не менее важные сильные стороны — команды, которые сложились в конкурентной среде, и опыт разработки решений, которые помогают врачам уже сегодня точнее принимать диагностические решения в интересах пациента», — рассказал Алексей Файзуллин.

Отдельное внимание на конгрессе уделили следующему этапу развития искусственного интеллекта в медицине — агентным системам. В отличие от моделей, которые решают одну конкретную задачу, ИИ-агенты должны выстраивать сложную последовательность действий: выбирать инструменты анализа, проверять результат во внешних базах данных и готовить для специалиста обоснованный вывод.

Одним из значимых итогов поездки стало формирование новых проектных идей в перспективных областях, где применение технологий искусственного интеллекта пока остается недостаточно разработанным. Так, по итогам обсуждений на конгрессе с коллегами из Неаполитанского университета, научная группа в течение недели подготовила и подала грантовую заявку по проекту на пересечении цифровой патологии и клеточной терапии. Участие в конгрессе помогло команде Сеченовского Университета не только представить собственные результаты, но и определиться с дальнейшими задачами — от развития агентных ИИ-систем до проверки надежности алгоритмов и их интеграции в практическую работу патологоанатомов.