В России создали нейросеть для диагностики сколиоза без рентгена и МРТ

Пермские учёные создали нейросеть для автоматического определения патологий позвоночника по обычным фотографиям. ИИ выявляет сколиоз и другие деформации с точностью 75%.

Учёные Пермского национального исследовательского политехнического университета разработали алгоритм на основе искусственного интеллекта для автоматического определения патологий позвоночника по обычным фотографиям. Результаты научного исследования опубликованы в «Пермском медицинском журнале».

Нейросеть способна распознавать ключевые анатомические точки на спине и создавать трёхмерные модели на основе видеозаписей или статичных изображений. Разработка вычисляет углы искривления, ротации и асимметрии без применения лучевых методов диагностики. Точность диагностики превышает 75%, а уровень соответствия данным компьютерной оптической томографии достиг 95%. 

Традиционные способы выявления сколиоза имеют существенные ограничения: рентгенография не обнаруживает скручивание позвоночника, а МРТ и КТ не подходят для регулярного обследования детей и беременных из-за радиационного воздействия. Современное 3D-моделирование остается малодоступным из-за высокой стоимости оборудования.

Технология на основе ИИ открывает возможности для ранней диагностики патологий в медицинских учреждениях и домашних условиях, что способствует своевременному вмешательству при заболеваниях опорно-двигательной системы.

В исследовании приняли участие 166 детей, каждому из которых провели диагностику двумя методами — инновационной системой на основе ИИ и классической компьютерной оптической топографией. Нейросеть проанализировала 120 фотографий спины с различных ракурсов, идентифицировала 16 анатомических точек и рассчитала 123 клинических параметра позвоночника.