🔍 С 2020 по 2023 год глобальная заболеваемость туберкулёзом выросла на 4,6%, несмотря на предыдущие успехи в её снижении. Особенно остро проблема раннего выявления стоит в развивающихся странах — там не хватает специалистов и сложно получить доступ к дорогостоящей рентгенографии грудной клетки. Ультразвук при этом остаётся более доступным методом, и учёные из Университета Лозанны предложили использовать его в сочетании с искусственным интеллектом.

🤖 Разработанная ими система ULTR-AI анализирует изображения лёгких, полученные с портативных УЗИ-устройств, подключаемых к смартфону. Алгоритм машинного обучения обрабатывает изображения в реальном времени, обеспечивая стандартизированный подход и снижая зависимость от опыта оператора. Результаты превышают контрольные показатели ВОЗ для диагностики туберкулёза без мокроты.

Система включает три модели:
ULTR-AI — делает прогноз на основе УЗИ-изображений;
ULTR-AI (signs) — распознаёт ультразвуковые паттерны, идентифицируемые специалистами;
ULTR-AI (max) — объединяет данные обеих моделей, выбирая наивысший риск, чтобы повысить точность.

В ходе испытаний в Западной Африке учёные протестировали систему на 504 пациентах, применяя стандартизированный протокол 14-точечного сканирования лёгких. Для оценки использовался молекулярный тест мокроты.

ULTR-AI (max) показал 93% чувствительности и 81% специфичности — оба показателя превосходят пороговые значения ВОЗ (90% и 70%) для скрининга без анализа мокроты.

В прошлом году команда Dominantcare продемонстрировала преодоление технологического барьера по нозологиям «Туберкулёз» и «Вирусная пневмония» в рамках конкурса AI’m Doctor. Участники должны были разработать интеллектуальную систему поддержки принятия врачебных решений (СППВР), которая на основе эпикриза пациента самостоятельно формулировала заключительный клинический диагноз, выявляла осложнения и сопутствующие заболевания, а также обосновывала свои выводы.

Подписывайтесь 👉Технологические конкурсы НТИ Up Great

#Зарубежный_опыт