LungDiagnostics, который перерос в стартап «Лаенеко», представляет собой электронный стетоскоп, который поставляется вместе с мобильным приложением. Пользователь с помощью стетоскопа делает запись своего дыхания, которое анализируется в приложении. На текущем этапе разработки анализ может распознавать наличие в дыхании хрипов, которые указывают на заболевание. В будущем планируется доработать платформу так, чтобы сервис мог различать типы заболеваний.
Особенность сервиса в том, что он анализирует не сами звуковые дорожки, а спектрограммы, то есть графические отображения физических характеристик звуков. Все мы видели спектрограммы в виде графиков с резкими кривыми линиями, пространственных моделей и других графических форм. Спектрограмма дыхания обрабатывается сверточной нейронной сетью. Эти сети используют в компьютерном зрении, распознавании образов, речи и даже в анализе смысла текстов. Как и любую нейросеть, LungDiagnostics необходимо было обучить на данных.
Эти данные разработчики собрали с открытых интернет-ресурсов, в том числе специализированных баз с фонограммами дыхания. Они отметили в статье Wheeze Detection Using Convolutional Neural Networks в журнале Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), что проблема сбора данных заключалась в том, что в интернете выложены фонограммы заболевших людей, а для обучения нейросети требуется сравнение с дыханием здоровых людей. Но в итоге удалось получить 817 записей циклов дыхания, 232 из которых принадлежат здоровым людям и 585 – страдающим от легочных заболеваний.
«Основное, что мы сделали и описали в статье, – показали, что сверточные нейронные сети, предназначенные для работы с изображениями, подходят и для поиска аномалий в спектрограммах. В ходе экспериментов мы намеренно искажали эти спектрограммы: меняли вдох и выдох местами, обрезали часть спектрограммы посередине вдоха, то есть симулировали ошибки, которые возникают в реальных измерениях. При этом точность измерений падала совсем незначительно. В целом же наша нейросеть показала точность в 99%», – прокомментировал первый автор статьи, магистрант кафедры информационных систем и сотрудник лаборатории «Компьютерные технологии» Кирилл Кочетов. Также среди авторов аспирант кафедры Евгений Путин, студент кафедры технологии приборостроения Святослав Азизов и доцент кафедры компьютерных технологий Андрей Фильченков.
Стетоскоп – это действенный инструмент в диагностике легочных заболеваний, однако в связи с общемировым ростом этих заболеваний требуется автоматизация диагностики, подчеркивают разработчики в статье. В будущем платформа может служить системой поддержки принятия решений для врача. Алгоритм нейросети может помочь ставить предварительный диагноз и в домашних условиях самим заболевшим. Также сервис будет полезен людям, которые страдают хроническими заболеваниями легких или дыхательных путей и которым требуется постоянный мониторинг состояния здоровья.
При этом сейчас сервис является именно домедицинским прибором, и пока определяет только наличие патологий в дыхании как таковых, но не определяет саму болезнь. В будущем разработчики планируют собрать больше данных с помощью практикующих врачей. Новые данные позволят усовершенствовать нейросеть для точной классификации болезней. Уже сейчас у команды стартапа «Лаенеко» налажены связи с врачами в поликлиниках, а также с учеными Первого Санкт-Петербургского государственного медицинского университета имени академика И. П. Павлова.
Кроме того, сейчас авторы проекта меняют принцип работы нейросети. Ранее она анализировала один цикл дыхания, то есть один вдох и один выдох. Сейчас же строится нейросеть, которая будет работать с потоком дыхания, то есть с несколькими респираторными циклами. Благодаря этому удастся еще больше повысить точность диагностики. Сам же электронный стетоскоп разрабатывается партнерами проекта на базе предприятия «Современные технологии машиностроения» в Ижевске.
«В перспективе пользователь еще до похода к врачу может, например, определить, насколько серьезно он болеет и чем болеет. Идея сделать такой проект возникла у нашего друга, серийного предпринимателя Ильи Скоробогатова, с которым мы познакомились на кружке по машинному обучению, который мы проводим на базе одноименной лаборатории для всех желающих. При этом задумка возникла в случайном разговоре о том, что дети сегодня часто болеют, и было бы круто сделать инструмент для родителей, который помог бы им определять, насколько сильно ребенок заболел», – добавил Кирилл Кочетов.
Сервис LungDiagnostics был разработан в ходе хакатона AI Hackathon, который проходил на площадке НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге еще год назад. Тогда авторы проекта заняли третье место. После команда прошла акселерацию во Future Technologies ITMO. Недавно же разработчики вместе с двумя врачами и представителями производства выиграли конкурс грантов по программе «Старт» от «Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере». Они вошли в список из 150 победителей, всего же было подано почти 1 300 заявок. На средства гранта разработчики продолжат совершенствовать нейросеть, электронный стетоскоп и продолжать развивать стартап «Лаенеко».
