Доцент ТНМУ взяв участь у міжнародному науково-дослідному проєкті «Застосування штучного інтелекту (ШІ) в медицині»

Доцент кафедри загальної хірургії Тернопільського національного медичного університету імені І.Горбачевського Павлишин А.В. здійснив робочий візит до Опольської політехніки (Польща) з метою участі в міжнародному науково-дослідному проєкті «Застосування штучного інтелекту (ШІ) в медицині».

Проєкт спрямований на створення, верифікацію та впровадження новітніх ефективних технологій штучного інтелекту для аналізу візуальних маркерів ран і ранового процесу, ідентифікації та аналізу типів пошкоджень різних видів тканин (шкіра, підшкірно-жирова клітковина, м’язи, фасції, кістки тощо). Дослідження включає формування унікальних баз даних різних типів ран, уніфікованих шкал для візуальної оцінки дефектів ран, бойових та цивільних травм.

Результатом цього дослідження стане створення прототипу інтелектуальної телемедичної системи підтримки рішень для оптимальних стратегій ідентифікації, сортування та лікування цивільних і бойових травм на різних етапах долікарської та медичної допомоги.

Основна мета дослідження — розробити, протестувати та впровадити ефективні технології штучного інтелекту для ідентифікації різних типів ран, бойових і цивільних травм на основі автоматизованого аналізу фото- та відеоданих.

Станом на сьогодні вже створено спеціалізовану базу даних фотографій та відео різних типів ран, цивільних і бойових травм з візуальними описами та клінічною інформацією, яка налічує понад 7000 файлів. Також протягом візиту було розроблено уніфіковану систему шкал для оцінки дефектів ран на основі візуальних маркерів, отриманих із фото- та відеоматеріалів. Триває розробка ефективних алгоритмів ШІ для класифікації типів цивільних і бойових ран.

Даний міжнародний науково-дослідний проєкт включає такі етапи дослідження:

1. Створення унікальної фото- та відеобази даних різних типів ран, як цивільних, так і бойових.
2. Розробка експертних шкал оцінювання візуальних маркерів ран, пошкоджень тканин та органів, а також анатомічної локалізації. Створення візуальних шкал маркерів для оцінки динаміки ранового процесу та патологічних ознак. Розробка уніфікованих експертних шкал для оцінки ексудату рани та крайової епітелізації.
3. Автоматичне виявлення ран за допомогою штучного інтелекту.
4. Автоматичне розпізнавання типу тканин (м’язи, фасція, підшкірна жирова клітковина).
5. Прогнозування анатомічної локалізації ураженої частини тіла. Навчання класифікаторів CNN із позначеними зображеннями ран різних частин тіла. Використання Grad-CAM для інтерпретації. Додаткова інтеграція з мобільними датчиками (GPS, акселерометр).
6. Автоматична планіметрична оцінка ран.
7. Аналіз медичних описів на основі NLP.
8. Оцінка ризику ускладнень та інфекцій за допомогою XGBoost / Random Forest / логістичної регресії. Вилучення ознак з клінічних та радіомікологічних даних. Навчання моделі на анотованих наборах даних про інфекції. Оцінка точності за допомогою AUC-ROC та метрик precision/recall. Генерація клінічних сповіщень у додатку.
9. Перевірка результатів дослідження.
10. Розробка прототипу системи штучного інтелекту.
11. Впровадження результатів дослідження.

Павлишин А. В. провів науково-практичний семінар на тему «Застосування штучного інтелекту в медицині», на якому доповів про результати, отримані протягом піврічної роботи, та окреслив цілі на наступні шість місяців.

Також Андрій Володимирович організував та провів міжнародну нараду щодо обговорення і співпраці в межах проєкту «Vidnova» під керівництвом проф. Попович Д. В., що стосується застосування віртуальної реальності у процесі реабілітації постраждалих.

Проведено низку робочих зустрічей із такими науковцями Опольської політехніки:

• Dr hab. inż. Rafał Sanisławski — професор кафедри інформатики, голова наукової ради з технічної інформатики та телекомунікацій;
• Dr inż. Jakub Osuchowski — доцент кафедри штучного інтелекту;
• Dr hab. Monika Błaszczyszyn — професор кафедри фізичного виховання та спорту;
• Dr hab. inż. Krzysztof Zatwarnicki — професор, завідувач кафедри інформатики, спеціаліст з моделювання та аналізу інформаційних систем;
• Dr hab. inż. Michał Tomaszewski — професор кафедри інформатики, провідний спеціаліст із машинного навчання та застосування ШІ;
• Dr Serhii Lupenko — професор кафедри інформатики, спеціаліст із математичного моделювання та аналізу сигналів в інформаційних системах;
• Dr inż. Anna Zatwarnicka — доцент кафедри інформатики, спеціалістка з проєктування інформаційних систем.

У результаті переговорів було досягнуто таких домовленостей:

• Розроблено план співпраці на 2025–2026 роки, що передбачає спільні дослідження, обмін досвідом та проведення наукових стажувань;
• Визначено основні напрями наукових досліджень, зокрема — розробку алгоритмів оброблення зображень ранових дефектів для класифікації типів ран, оцінки стадій ранового процесу та виявлення ускладнень за допомогою штучних нейронних мереж;
• Узгоджено особливості збору інформативних ознак з медичних зображень ран, необхідних для формування алгоритмів навчання ШІ.

Цей науково-дослідний проєкт має значний потенціал практичного застосування в таких галузях:
• цивільна медицина;
• медицина невідкладної допомоги та катастроф;
• військова медицина;
• навчання медичного та немедичного персоналу;
• робототехнічні та автономні системи телемедицини;
• біомедичні дослідження та біоінженерія;
• інформаційні технології та комп’ютерна інженерія.

Значну увагу приділено практичному застосуванню результатів дослідження у військовій медицині за такими напрямами:
• використання ШІ в мобільних пристроях для швидкого аналізу бойових травм;
• рекомендації щодо тактики першої допомоги та евакуації;
• автоматизований розподіл медичних ресурсів;
• дистанційна діагностика та оцінка тяжкості травм;
• застосування даних і ШІ для виявлення закономірностей у різних типах травм;
• аналіз процесів загоєння ран за допомогою нейронних мереж для прогнозування інфекційних ускладнень;
• автоматизовані системи польової діагностики для швидкої оцінки стану поранених безпосередньо на полі бою;
• допомога на базі ШІ для військових медиків.

Практичне застосування у невідкладній медицині та медицині катастроф:

• діагностика на місці події та оцінка стану пацієнта;
• використання інтелектуальних мобільних додатків для парамедиків та працівників екстреної медичної допомоги;
• аналіз фотографій ран у режимі реального часу з визначенням площі поверхні, глибини ранового дефекту та типу травми;
• автоматизовані рекомендації щодо необхідного обсягу медичної допомоги;
• визначення критичності стану пацієнта та пріоритетів надання допомоги (сортування на основі шкали тяжкості);
• інтелектуальні рекомендації щодо надання першої допомоги;
• класифікація ран за ступенем тяжкості для підтримки швидкого прийняття медичних рішень.

Результати дослідження також будуть застосовуватися для навчання медичного та немедичного персоналу. Ось деякі з напрямів використання:
• застосування алгоритмів штучного інтелекту в медичній освіті та навчанні;
• створення симуляторів ран і різних типів ранових дефектів із віртуальними сценаріями;
• використання інтерактивних симуляцій на основі реальних клінічних випадків і створених унікальних баз даних.

Робоча поїздка виявилася продуктивною, оскільки вдалося узгодити обрані напрями співпраці та окреслити перспективи подальшого розвитку наукових зв’язків. Реалізація досягнутих домовленостей сприятиме розробці та впровадженню новітніх інформаційних технологій у медичну галузь і підвищенню якості наукових досліджень в Україні, зокрема у сфері застосування сучасних технологій машинного навчання на основі глибоких штучних нейронних мереж.

Матеріали підготував:            Павлишин А.В.