Ученые из России и Индии создали нейросеть для выявления оспы обезьян

Специалисты Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» совместно с коллегами из Индии создали систему на основе специально обученной нейросети, которая поможет определять заболевших оспой обезьян по фотографиям. Разработка ученых позволит выявлять опасное заболевание на ранних стадиях и предотвращать его более острое течение за счет оперативного лечения, сообщил ТАСС сотрудник кафедры автоматики и процессов управления (АПУ) СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Георгий Ефименко.

«Совместно с коллегами из Индии мы обучили искусственную нейронную сеть определять по фотографиям пораженных участков кожи, заражен ли пациент оспой обезьян или нет. Это крайне опасное заболевание, и его несвоевременная диагностика может привести к очень серьезным последствиям для организма человека и общества в целом. Наша разработка позволит оперативно выявлять оспу обезьян на ранних стадиях, причем для этого необходим только смартфон», — рассказал ученый.

Он напомнил, что в 2022—2023 годах международными здравоохранительными организациями была зафиксирована глобальная вспышка оспы обезьян — редкого инфекционного заболевания. Как правило оно распространялось в отдаленных районах Центральной и Западной Африки, но с весны 2022 года случаи заражения стали отмечаться в далеких от этих регионов странах, для которых это заболевание нетипично. Учитывая путешествия людей по всему миру, оперативное выявление ранних симптомов оспы поможет снизить опасность и распространение заболевания.

Обычно оспу обезьян выявляют путем ПЦР, для этого берутся образцы ткани из пораженных участков кожи. Однако из-за сходства клинических и визуальных симптомов этого заболевания с симптомами обычной оспы врачам зачастую сложно диагностировать его ранние признаки и, следовательно, вовремя направить пациента на ПЦР-тест.

Созданная учеными нейросетевая модель позволяет врачу при первичном осмотре пациента сделать фотографию пораженного участка кожи больного на свой смартфон и дождаться результатов анализа полученного изображения. Разработанная модель позволяет с точностью 93,4% определить наличие у человека именно оспы обезьян, а не другого поражающего кожу заболевания. Высокая точность и низкие затраты делают такой способ диагностики особенно привлекательным для первичного медицинского звена в районах с малым числом врачей и слабым техническим оснащением. Ученые намерены развить систему дальше, повысив ее точность и разработав интуитивно понятное мобильное приложение для массового внедрения и тестирования нейросети.

Разработанная нейросетевая модель является одним из проектов лаборатории компьютерного зрения и обработки сигналов в реальном времени кафедры АПУ, а также молодежной IT-лаборатории VibeLab СПбГЭТУ «ЛЭТИ». Результаты опытов опубликованы в научном журнале PLOS One.