В билайне и Сеченовском университете создали ИИ-модель для оценки отторжения пересаженной почки

Ученые, ИТ-специалисты из ООО “МедТех ИИ” (совместное предприятие ПАО “Вымпелком” и Сеченовского университета) и врачи из НКЦ №1 РНЦХ им. Б.В. Петровского разработали модель ИИ для автоматической оценки фиброза и интерстициальной инфильтрации в гистологических исследованиях трансплантата почки. Нейросеть позволяет выявлять и оценивать признаки отторжения трансплантированного органа и может стать сервисом “второго мнения” для помощи в принятии врачебных решений.

Трансплантация органов – порой единственный способ спасти жизнь пациента и значительно улучшить ее качество. Но сам процесс трансплантации сложный и часто связан с различными осложнениями. В том числе с фиброзом тканей (увеличением количества соединительной ткани) и воспалением, которые сигнализируют об отторжении органа. Регулярное мониторирование состояния трансплантированного органа необходимо для своевременной коррекции терапевтической стратегии.

За 2023 год в России провели 1789 операций по трансплантации почки, это около двух третьих всех операций по трансплантации. После операции пациент вынужден на протяжении всей жизни принимать терапию и регулярно проходить обследования. В рамках одного анализа врач-патолог изучает гистологический материал почки на предмет наличия признаков, сигнализирующих об отторжении органа, и классифицирует их по системе Банф. Существующая классификация полезна для диагностики отторжения трансплантата почки, однако она сталкивается с ограничениями из-за различной согласованности оценок врачей и частых изменений в критериях оценки.

Есть существенная проблема, с которой сталкивается медицина - это проведение корректной терапии после трансплантации. При создании модели для определения отторжения пересаженной почки наша команда проверила