Как белгородский учёный обучает нейросеть выявлять ковидную пневмонию

Давай, подключайся!

Благодаря технологиям искусственного интеллекта стала возможна несложная и относительно точная – до 94 % – диагностика заболевания, для которой достаточно обыкновенного компьютера, а с онлайн-сервисом справится любой врач.

Вопрос быстрого выявления ковидной пневмонии по‑прежнему актуален, поэтому интерес к этой разработке Андрея Мирошниченко понятен, но 25-летний учёный такого внимания не ожидал.

«В вузе считается хорошим тоном, когда ты развиваешь один выпускной проект. Это исследование – продолжение моей дипломной работы о разработке алгоритмов распознавания опухолей головного мозга на снимках МРТ на основе нейронных сетей. Просто однажды я подумал: почему так же, как и с МРТ изображениями, не попробовать работать с рентгеновскими снимками?» – говорит Андрей Мирошниченко.

Так что же нужно для того, чтобы самые смелые мысли становились реальными разработками?

Школу № 2 посёлка Северного Андрей окончил с золотой медалью, но примерным поведением не отличался. На контрольной решал свой и соседский вариант, а свободное время всё равно оставалось, поэтому до звонка на перемену развлекался как мог.

«У меня был замечательный учитель математики – Татьяна Станиславовна Азарова. Она так подавала материал, что он сразу же становился понятен, – рассказывает Андрей Мирошниченко. – Как это важно, я со временем убедился сам, читая лекции, ставя задачи перед сотрудниками».

Когда ему было 14, в доме появился компьютер: старшая сестра – также золотая медалистка – училась на факультете компьютерных наук и телекоммуникаций БелГУ.

Фото: pixabay.com

«Интерес к компьютеру начался с банального: что там внутри за железяки? Чем больше разбирался с его возможностями, тем чётче понимал: моё будущее связано с этим», – говорит Андрей.

После школы он стал студентом института инженерных и компьютерных технологий БелГУ. 

А перед третьим курсом произошло судьбоносное событие.

«Захотелось не просто просидеть лето, а потом заполнить дневник практики, а что‑то действительно сделать. Поэтому я решил пройти практику в Институте системного анализа Российской академии наук. Как туда попасть? При желании можно всё: если ты чего‑то хочешь, то обязательно добьёшься», – уверен молодой учёный.

В институтской лаборатории ему рассказали о разрабатываемых проектах на основе работы нейросети, сказали: «Давай, подключайся». А как, если он и понятия не имел о машинном обучении и нейронных сетях?

«Мои знания об этом были на уровне фильма о Терминаторе или про искусственный интеллект, который захватит мир, – вспоминает Андрей. – Мне дали кучу литературы, я днями сидел над ней, ошарашенный объёмом, значимостью и уникальностью информации, которая на меня свалилась».

Ему смешно вспоминать, как первое задание, с которым сейчас бы справился за 15 минут, делал месяц. Но это и неважно: благодаря практике студент понял, насколько перспективно это научное направление. С третьего курса он начал исследовательскую деятельность, опубликовал первую научную статью. Сейчас их около двух десятков.

Андрей Мирошниченко / Фото: Елена Мирошниченко

Вклад в будущее

Сегодня Андрей Мирошниченко – аспирант кафедры математического и программного обеспечения НИУ «БелГУ», работает дата-сайентистом в белгородской компании «Технологии надёжности». Вместе с сотрудниками он создаёт на основе нейросети программы для конкретных проектов.

«Чтобы войти в здание, где находится наш офис, не нужны пропуска, мы разработали программу, которая распознаёт лица, и программу, с помощью которой на стоянку не могут заехать машины с незнакомыми номерами», – рассказывает Андрей о некоторых достижениях машинного интеллекта.

Параллельно он занимается научной деятельностью, ведь, к примеру, чтобы обучить нейросеть распознавать коронавирус, нужно было проделать немало рутинной работы. Он просмотрел не одну сотню рентгеновских снимков, оценивая их качество, ведь если данные сырые, то и результат нулевой. А всего для обучения нейросетей их понадобилось 10 тысяч. Где найти такое количество?

«Такой вопрос остро встал, когда я писал дипломную работу и мне были нужны тысячи МРТ снимков. Помог открытый датасет, где я увидел нужные мне изображения и по ссылке перешёл на Индианский университет в Блуминг­тоне, США. Его сотрудники охотно поделились данными МРТ, а затем и рентгеновскими снимками. Мало того, постоянно интересовались, как идут дела», – рассказывает Андрей.

На основе снимков нейросеть обучали определять общие признаки патологий, вызванных коронавирусом. Программа использует не медицинские, а математические параметры. Процесс непосвящённому объяснить непросто, достаточно сказать, что параметры исчисляют миллионами.

«На снимке лёгких мы видим светлые или тёмные области. А тут они представлены в виде чисел, которые присутствуют или, наоборот, отсутствуют на изображениях, что позволяет провести классификацию», – говорит аспирант.

Фото: Павел Колядин
Между первой и второй. Что важно знать о вакцинации против коронавирусной инфекции

Врач не всегда может диагностировать ковидную пневмонию, имея ограниченный и не всегда точный набор инструментов. Рентген лёгких может стать одним из доступных вариантов. Какое будущее у разработки белгородского учёного?

«Здесь речь идёт о медицине, а я технарь и не более того. В данном случае необходима оценка программы медицинской комиссией, и только потом можно говорить об её использовании», – считает Андрей Мирошниченко.

Он хорошо знает, что между научной исследовательской деятельностью и практикой – большая разница. Но работа в компании «Технологии надёжности», которая воплощает в жизнь реальные проекты, например контроль за выпуском продукции на Лебединском ГОКе искусственным интеллектом, позволяет увидеть, как сделанное тобою и твоими коллегами становится реальностью. А сколько у него ещё любимых занятий: плавание, сноуборд, коньки, футбол. И как хорошо отдыхает голова, когда заливаешь фундамент, кроешь крышу, делаешь разводку в доме, который строишь с отцом.

«Чем раньше ты овладеешь определёнными навыками, например умением работать руками, узнаешь новый язык программирования, который при необходимости изучаешь 14 часов в сутки, чем больше ты в себя вкладываешь, тем интереснее жить, тем лучше для тебя и твоего будущего», – говорит молодой учёный.

Елена Мирошниченко