Пифагоровы штаны: Нейросеть на службе диагностики и лечения онкозаболеваний - Лев Уткин - Интервью - 2019-02-19
А. Петровская― Добрый день! У микрофона Александра Петровская. Это программа «Пифагоровы штаны». Сегодня мы будем говорить о том, как новые технологии, в частности, нейросеть, суперкомпьютеры, математические модели могут помогать лечить онкологические заболевания. В гостях у нас Лев Уткин, заведующий научно-исследовательской лабораторией нейросетевых технологий и искусственного интеллекта, профессор, заведующий кафедрой телематика Политехнического Университета Петра Великого. Лев Владимирович, здравствуйте!
Л. Уткин― Добрый день!
А. Петровская― Непосредственно вы с вашими коллегами из Политехнического университета Петра Великого в коллаборации с врачами Санкт-Петербургского клинического научно-практического центра специализированных видов медицинской помощи… Онкоцентр, да, это коротко называется?... разработали интеллектуальную систему диагностики опухолей в легких. Эта история о чем? Что здесь является ключевым и важнейшим по отношению к тем достижениям, которые уже в этой области были сделаны до?
Л. Уткин― Ключевым, конечно, являются слова «искусственный интеллект» или более, наверное, корректно, «машинное обучение», machine learning. То есть, это та область знаний, которая сейчас наиболее быстро, стремительно развивается, которая сейчас охватывает все больше областей прикладных. И, в частности, медицинская сфера, применение искусственного интеллекта в медицине сегодня, наверное, является одной из самых быстрорастущих и самых таких важных областей применения этой области.
А. Петровская― Если я правильно вас понимаю, то, что я читала о вашем научном открытии, это связано с, первую очередь, с обработкой данных? То есть, не с диагностикой напрямую, а с обработкой тех данных, которые получены с помощью других методов исследования. В частности, томографии.
Л. Уткин― Да. Ну, прежде всего, чтобы говорить о том, как система работает, необходимо отметить, что это обработка томографической информации. То есть, информации, связанной с компьютерной томографией. И все пациенты, которые находятся в группе риска или просто уже, так сказать, направлены врачом на обследование, они проходят, если это касается легких, то они проходят компьютерную томографию. Это на сегодняшний день наиболее важный, наиболее четкий инструмент для обнаружения онкологического заболевания или для его соответственно отклонения. Снимки компьютерной томографии представляют из себя трехмерные некоторые снимки. Это не просто как флюорография, это трехмерные снимки, в которых имеется множество различных объектов – сердце, бронхи, куча кровеносных сосудов, вода и так далее. И среди них, большая проблема, найти те образования или новообразования или патологии, которые возникли у человека и которые являются онкологией, злокачественными. Они могут быть и доброкачественными, это тоже проблема. Задача системы нашей интеллектуальной состоит в том, что нам необходимо: первое – обнаружить все эти новообразования, все узелки, все очаги образования; вторая задача – классифицировать все эти образования на предмет того, является ли это доброкачественным, злокачественным и так далее. И вот интеллектуальная система – она заключается в том, что мы не просто разрабатываем алгоритмы обработки информации, как вы сейчас сказали, а мы ее обучаем. И вот, показывая системе огромное количество, условно огромное количество, файлов разных пациентов, на которых уже помечено или размечено – рак, не рак, различные узелки, которые интересны именно с точки зрения дальнейшего анализа. Система постепенно самообучается, она доводит свое обучение до такого уровня, что, показывая уже картинку нового пациента, неразмеченную, система может точно сказать – здесь рак, это не рак, и показать врачу для того, чтобы он проверил.
А. Петровская― Врач не может быть рентгеном, он не может видеть насквозь. Что касается анализа, это врач может сделать сам. В чем роль нейросети здесь?
Л. Уткин― Да, врач может сделать сам, но по нормам он это делает до нескольких часов, каждого пациента. Более того, врач может отвлечься в какой-то момент, врач может просто не заметить какой-то узелок очень маленький. Например, мы обнаруживаем до 2 миллиметров новообразования. Наша программа это делает за 20 секунд. Причем она обнаруживает даже больше, чем нужно. Она обнаруживает, например, даже метастазы, которые появились из других органов.
А. Петровская― То есть, фактически эффективней врача?
Л. Уткин― Да. И на сегодняшний день мы еще не проводили соревнований с врачом, например, как это было сделано в начале предыдущего года в Америке с меланомой, где 58 суперпрофессионалов участвовали в соревнованиях с компьютером, с системой искусственного интеллекта для диагностики меланомы. Компьютер выиграл. Это первое, так сказать, свидетельство. Да, многие говорят, смотрите, меланома – это очень просто. Во-первых, на поверхности, поэтому компьютеру проще обучиться, и программа будет работать эффективнее врача. Да, но три года назад, например, говорили, что и меланому никогда нельзя будет распознавать, и врач все равно будет лучше это делать. Оказалось, что в этом году доказали, что врач может хуже это делать и хуже распознавать. Причем я говорю о суперпрофессиональных врачах. А если взять обычного, молодого, например, диагноста, который может и упустить что-то. В данном случае, конечно, система – она не является на сегодняшний день автономной системой, отдельной от врача. Она является ассистентом врача, помощником в принятии решения окончательном о заболевании или о том, как лечить. Мы еще не проводили соревнование. Мы хотим провести эти соревнования с нашей системой. Я думаю, что это будет в ближайшее время, месяц, полтора, так как нам нужно еще достроить систему, настроить ее, чтобы она все-таки оптимальным образом работала, и тогда да, можно проводить эти соревнования, и посмотреть, кто выиграет. Для нас даже не важно, что система проиграет. Главное, чтобы она работала на уровне, по крайней мере, хороших специалистов.
А. Петровская― То есть, пока результат непредсказуем этого соревнования?
Л. Уткин― Почему? Он предсказуем. Мы делали в конце декабря закрытые испытания. Они прошли успешно. Даже более успешно, чем мы ожидали этого. Мы испытывали систему на 60 абсолютно незнакомых пациентах. И мы, соответственно, проводили эти испытания. Почему закрытые – потому что мы не знали, как сработает система. И оказалось, что система сработала очень хорошо. Мы просто должны подкорректировать что? Дело в том, что в любой системе есть параметры настройки. В частности, мы слишком сильно занизили параметр, который регулирует порог принятия решения о раке. В результате этого у нас получилось слишком много ложноположительных случаев. Что такое ложноположительный – это когда мы подозреваем, что это рак, но это не рак. С точки зрения теории риска, это хорошее решение, потому что лучше, как говорится, подстраховаться, чем пропустить. Но, тем не менее, это все равно требует от врача определенного времени на то, чтобы он посмотрел все очаги. И это, в общем-то, ненужное время. И сейчас мы ищем оптимальный вариант, когда установление этого порога вместе с врачами онкоцентра, соответственно, которые нас консультируют.
А. Петровская― А что касается того, что врач может, а не может подобная система?
Л. Уткин― Действительно, система на сегодняшний день, конечно, не обладает интуицией, но насколько нужна эта интуиция, насколько редко эта задача появляется – ну, если сравнивать на уровне оценок вероятности, то, наверное, эта интуиция – она не нужна по большому счету. Что такое интуиция? Это опять же врач где-то что-то вспомнил, предположил. И если это действительно так, то мы систему доучим.
А. Петровская― Еще вопрос. Что касается легких – только легкие?
Л. Уткин― На сегодняшний день да. Вы хотели спросить, почему легкие?
А. Петровская― Почему легкие, да?
Л. Уткин― Если обратиться к истории всего этого исследования и разработки, мы обратились в онкоцентр с идеей использовать те наработки, которые у нас есть, те знания, те алгоритмы искусственного интеллекта, который мы создали, использовать в онкологии, то было выработано предложение, что наиболее интересно – это рак легких, потому что это самое распространенное на сегодняшний день заболевание. Более того, это заболевание – оно обладает такой нехорошей особенностью, то, что на первых стадиях его не обнаружить.
А. Петровская― Уткин Лев Владимирович, заведующий научно-исследовательской лабораторией нейросетевых технологий и искусственного интеллекта, профессор, заведующий кафедрой телематика Политехнического Университета Петра Великого был у нас в гостях. Спасибо.