Призер премии ИИ в НКО 2025 года
номинация: ИИ в содержательной работе НКО
номинация: ИИ в содержательной работе НКО
ИИ в ультразвуковой диагностике: как определить признаки spina bifida еще до рождения ребенка
Благотворительный фонд «Спина бифида», Москва
На какую проблему/задачу откликается этот кейс
Проблема
Несмотря на стремительное развитие медицинского оборудования, проблема ранней диагностики spina bifida — одного из самых тяжелых врожденных пороков развития нервной системы — по-прежнему остается актуальной. Это редкое нарушение, при котором позвоночник и спинной мозг у ребенка формируются неправильно еще до рождения, встречается примерно у одного из тысячи новорожденных. В норме кости позвоночника защищают спинной мозг, но при spina bifida часть костей не смыкается, и нервные ткани могут оказаться незащищенными. В сложных случаях это может привести к инвалидности в тяжелой форме.
Диагностировать этот порок на УЗИ-обследовании в первом триместре способны лишь немногие специалисты, обладающие высоким уровнем подготовки и большим клиническим опытом. Для точной постановки диагноза врачу необходимо не только владеть техническими навыками, но и глубоко понимать особенности формирования центральной нервной системы.
На практике spina bifida чаще всего обнаруживается только во втором триместре беременности — в то время, когда может быть уже слишком поздно, чтобы семья смогла принять решение о внутриутробной операции, способной значительно улучшить прогноз для ребенка.
На практике spina bifida чаще всего обнаруживается только во втором триместре беременности — в то время, когда может быть уже слишком поздно, чтобы семья смогла принять решение о внутриутробной операции, способной значительно улучшить прогноз для ребенка.
Какое решение было найдено/разработано, какое было участие ИИ
Решение
Проект был инициирован в 2023 году, разработка началась в марте 2024 года, а уже в августе состоялся официальный релиз.
Для обучения нейросети использовался уникальный набор данных: около 6 тысяч обезличенных УЗИ-изображений беременных женщин, собранных специалистами Национального медицинского исследовательского центра (далее — НМИЦ) акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В. И. Кулакова. За медицинскую точность проекта отвечали врачи УЗИ из того же центра —эксперты в диагностике нарушений развития центральной нервной системы у детей до рождения.
Специалисты Yandex Cloud совместно со студентами Школы анализа данных «Яндекса» разработали структуру и логику решения, объединив несколько видов нейросетей, способных определять объекты на изображениях, классифицировать их и рассчитывать вероятность патологии. Студенты обучили модели на собранных данных и создали удобный для врачей веб-интерфейс. Обучение происходило на облачной платформе Yandex DataSphere. Инфраструктура и помощь архитекторов со стороны Yandex Cloud была предоставлена проекту на безвозмездной основе.
Специалисты Yandex Cloud совместно со студентами Школы анализа данных «Яндекса» разработали структуру и логику решения, объединив несколько видов нейросетей, способных определять объекты на изображениях, классифицировать их и рассчитывать вероятность патологии. Студенты обучили модели на собранных данных и создали удобный для врачей веб-интерфейс. Обучение происходило на облачной платформе Yandex DataSphere. Инфраструктура и помощь архитекторов со стороны Yandex Cloud была предоставлена проекту на безвозмездной основе.
Какие были этапы создания этого ИИ-решения?
- Сначала мы написали заявку и получили грант от Фонда президентских грантовЭто дало старт всему проекту
- Собрали команду врачей и разработчиковВместе они определили, какие задачи нужно решить
- Сначала — собрать и обезличить данныеСделать так, чтобы УЗИ-изображения нельзя было связать с конкретными людьми
- Затем команда подобрала добровольцев, которые разметили кадрыСтавили метки на нужных участках
- Адаптировала систему к реальным условиямКрылья бывают разного качества — с пылью, мусором, иногда частично поврежденные. Поэтому пришлось подбирать оптимальные настройки, при которых нейросеть безошибочно работает даже с таким материалом
- Далее опытные врачи проверяли их и исправляли ошибки
- Параллельно шла разработка технического решенияАлгоритма, который на основе размеченных кадров обучался узнавать spina bifida, и удобного веб-портала — облачной программы, куда врачи загружают изображения и получают результаты.
Как работает ИИ-решение?
1
2
3
Когда врач делает УЗИ, он получает несколько изображений. Важно, чтобы они были с четкими контурами, достаточной степенью увеличения и ясно видимыми анатомическими деталями мозга ребенка. После отбора качественных изображений они загружаются в специальный онлайн-сервис.
Система проанализирует изображение; определит, в каком ракурсе видна на кадре голова ребенка: сверху (аксиально) или сбоку (саггитально); оценит качество кадра и решит, пригоден ли он для анализа. Чем хуже изображение, тем меньше шансов, что ИИ сможет дать точный результат.
После анализа специалист видит зону интереса (в виде цветной тепловой карты), оценку качества самого изображения и вероятность наличия признаков патологии
Сейчас сервис только запускается, но прогнозы его эффективности весьма благоприятные. Если благодаря ИИ-решению симптомы можно будет заметить на самых ранних этапах беременности, это даст врачу возможность направить беременную женщину на дополнительные обследования и начать подготовку к внутриутробным операциям, которые способны значительно улучшить исход.
Докажите, что с ИИ ситуация стала лучше, чем без него – количественные и качественные параметры
Доказательства
Диагностика с помощью ИИ возможна уже в первом триместре, тогда как без него spina bifida чаще всего выявляется лишь во втором, когда возможности оперативного вмешательства ограничены.
Сервис позволяет автоматически определить, пригоден ли снимок для анализа, и показывает вероятность наличия патологии — это делает диагностику более точной и надежной.
ИИ поддержит врачей, особенно на местах, где нет или мало профильных экспертов с многолетним опытом выявления таких патологий — то есть способен повысить доступность качественной диагностики по всей стране.
Сервис позволяет автоматически определить, пригоден ли снимок для анализа, и показывает вероятность наличия патологии — это делает диагностику более точной и надежной.
ИИ поддержит врачей, особенно на местах, где нет или мало профильных экспертов с многолетним опытом выявления таких патологий — то есть способен повысить доступность качественной диагностики по всей стране.
В разработанном ИИ-сервисе для раннего выявления spina bifida искусственный интеллект частично берет на себя функцию первичного анализа ультразвуковых изображений. Он определяет плоскость, в которой был сделан снимок («сверху» или «сбоку»); оценивает качество изображения и его пригодность для дальнейшего анализа; оценивает вероятность наличия признаков патологии.
ИИ-решение существенно сокращает время на первичную диагностику и повышает ее точность еще в первом триместре беременности. Вместо того чтобы вручную просматривать десятки изображений, специалист получает уже проанализированную информацию и может сосредоточиться на интерпретации результата и принятии клинического решения.
Опишите экономику процесса: сколько потратили на ИИ решение, на что. Как это окупится?
Экономика
Проект поддержан Фондом президентских грантов, пожертвованиями «Яндекса» и pro bono услугами от Yandex Cloud — в сумме 25 млн рублей.
Оценка экономической эффективности пока не проводилась.
Оценка экономической эффективности пока не проводилась.
Мы планируем оценивать эффективность сервиса по двум ключевым показателям: во-первых, по количеству выявленных с его помощью случаев патологии у беременных; во-вторых, по росту числа обращений в наш фонд и в НМИЦ им. Кулакова
Где ИИ не справляется и не может заменить человека или работать без вмешательства и корректировки человека
ЭТИКА
-
Что нельзя доверить ИИ?ИИ не может заменить врача в принятии клинических решений. Он лишь помогает — анализирует изображения и указывает на возможные отклонения, но окончательное заключение всегда остается за специалистом. Именно врач решает, что делать дальше, исходя из всей картины, а не только из данных, которые выдала ИИ-система. -
Какие этические моменты важно было учесть?Для обучения нейросети использовались исключительно обезличенные УЗИ-снимки — без какой-либо информации, позволяющей идентифицировать пациентку. В условиях использования сервиса мы четко указываем: результаты анализа, полученные с помощью нейросети, не являются окончательным медицинским заключением. При подозрении на патологию мы рекомендуем обратиться к экспертам НМИЦ за консультацией.На сайте размещено предупреждение: «Информация, представленная на этом веб-сервисе, предназначена для использования в исследовательских целях. Она не является профессиональной рекомендацией и не должна заменять консультацию квалифицированного врача или медицинского работника». Все этические принципы и ограничения четко прописаны в правилах использования сервиса.
Справочная информация
Проект был инициирован благотворительным фондом «Спина бифида», который поставил задачу — внедрить технологии искусственного интеллекта в УЗИ-диагностику. Техническую реализацию взяла на себя команда «Яндекса»: она разработала нейросеть, способную распознавать на УЗИ-снимках беременных женщин признаки spina bifida — тяжелого врожденного заболевания центральной нервной системы.
За медицинскую часть проекта отвечали врачи УЗИ из НМИЦ акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова. Именно они определили медицинскую методологию и руководили разметкой изображений, необходимой для обучения нейросети.
За медицинскую часть проекта отвечали врачи УЗИ из НМИЦ акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова. Именно они определили медицинскую методологию и руководили разметкой изображений, необходимой для обучения нейросети.
Инициатором проекта стала Инна Инюшкина, основательница благотворительного фонда «Спина бифида». Идея использовать современные технологии для помощи детям с тяжелыми врожденными заболеваниями появилась у нее в 2023 году. Идея нашла поддержку у эксперта фонда — Кирилла Витальевича Костюкова, доктора медицинских наук, заведующего отделением ультразвуковой и функциональной диагностики НМИЦ акушерства, гинекологии и перинатологии им. В.И. Кулакова Минздрава России.
Несколько видов нейросетей, способных определять объекты на изображениях, классифицировать их и рассчитывать вероятность наличия патологии
Разработка нейросети, способной помогать врачам в выявлении признаков spina bifida при ультразвуковой диагностике беременных женщин, была осуществлена специалистами «Яндекса». За медицинскую методологию и разметку данных отвечали врачи ультразвуковой диагностики из НМИЦ — эксперты в области аномалий развития центральной нервной системы детей до рождения.
Проект реализуется при поддержке Фонда президентских грантов.
Проект реализуется при поддержке Фонда президентских грантов.
Для обучения нейросети использовали уникальный набор данных — около 6 тысяч обезличенных УЗИ-снимков беременных женщин, собранных специалистами Национального медицинского исследовательского центра акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В. И. Кулакова.
Наш продукт доступен бесплатно всем врачам и медицинским экспертам на сайте фонда «Спина бифида». С момента запуска в августе 2024 года около 500 уникальных пользователей уже опробовали сервис (примерно за полгода).
Сейчас (весна 2025) проект проходит регистрацию как медицинское изделие в партнерстве с Первым Московским государственным медицинским университетом имени И. М. Сеченова, с планами сертификации на международном уровне.
Мы будем расширять проект в регионах: обучать врачей, подключать новые медицинские учреждения и постепенно внедрять инструмент в практику УЗИ-диагностики.
Пилотные регионы проекта: Москва, Санкт‑Петербург, Республика Татарстан, Свердловская область.
Дальнейшее направление: подключение других регионов России и стран СНГ.
Технологию можно адаптировать для разработки других медицинских решений.
Сейчас (весна 2025) проект проходит регистрацию как медицинское изделие в партнерстве с Первым Московским государственным медицинским университетом имени И. М. Сеченова, с планами сертификации на международном уровне.
Мы будем расширять проект в регионах: обучать врачей, подключать новые медицинские учреждения и постепенно внедрять инструмент в практику УЗИ-диагностики.
Пилотные регионы проекта: Москва, Санкт‑Петербург, Республика Татарстан, Свердловская область.
Дальнейшее направление: подключение других регионов России и стран СНГ.
Технологию можно адаптировать для разработки других медицинских решений.
Ольга
@Olga_PRSpinaBifida (Telegram)
@Olga_PRSpinaBifida (Telegram)
Чем этот кейс примечателен, чем выделяется среди других, отличается от других?
Яркое про кейс
1
2
3
Ни в России, ни где-либо в мире пока нет ИИ-системы, которая помогала бы выявлять spina bifida на ультразвуковой диагностике в первом триместре беременности так же эффективно. Наши врачи и программисты искали существующие решения — но таких просто нет
Наше ИИ-решение поможет врачам вовремя замечать серьезные патологии у малышей еще до рождения и приходить на помощь семьям
Над проектом вместе работали ведущие врачи в области акушерства и гинекологии, команда крупнейшей IT-компании — «Яндекса» и благотворительный фонд «Спина бифида»