ProColpo: машинное обучение в анализе кольпоскопических снимков
Программа проверяет качество снимка и выделяет кольпоскопические признаки, помогая врачу выбрать участок для прицельной биопсии. Модель создана с командой Военно-медицинской академии, размечено более 12 тысяч снимков.
Российские разработчики представили программу ProColpo, которая использует машинное обучение для анализа кольпоскопических изображений шейки матки. ML-модель создана совместно с А. А. Безменко, заведующим кафедрой акушерства и гинекологии Военно-медицинской академии имени С. М. Кирова, и его командой. Программа последовательно проверяет, действительно ли снимок сделан при кольпоскопии, оценивает, годится ли изображение для анализа, и выделяет области с предполагаемыми кольпоскопическими признаками. Это помогает врачу точнее определить расположение изменений и выбрать участки для прицельной биопсии. Для обучения использован набор снимков с врачебной разметкой: обработано более 15 000 изображений, из них свыше 12 000 аннотировано, а для разметки создана собственная платформа. Актуальность работы высока: по оценкам ВОЗ, в 2024 году в мире зафиксировано около 604 тысяч новых случаев рака шейки матки и около 280 тысяч смертей, а кольпоскопия остаётся ключевым этапом уточняющей диагностики.