По словам ученого, платформа решает одну из ключевых задач специалистов — ускоряет изучение биологического материала, что напрямую влияет на скорость лечения и выздоровление пациентов. В лабораторной диагностике ручная обработка микроскопических изображений занимает часы или даже дни, а ее результат во многом зависит от опыта и состояния лаборанта — усталость может привести к ошибкам. Новая платформа автоматизирует процесс анализа, снижает влияние человеческого фактора и повышает точность результатов, отмечают в вузе.
Что умеет платформа
Pullar объединяет несколько специализированных ИИ-ассистентов, каждый из которых выполняет собственную задачу:
- цитолог — классифицирует клетки крови, осадок мочи, сперму и вагинальные мазки;
- патоморфолог — анализирует опухолевые образования;
- нейробиолог — изучает межклеточные изменения в тканях;
- офтальмолог — исследует роговицу глаза у животных.
По словам разработчиков, для запуска модели и получения первых результатов по одному классу объектов достаточно не менее 15 размеченных изображений.
Разработка ведется междисциплинарной командой, в которую входят врачи, биологи, программисты и инженеры по машинному обучению. Такой подход, отмечает Евгения Кириченко, позволяет рассматривать задачи одновременно с клинической, научной и технической сторон.
Сотрудники лаборатории «Медицинские цифровые изображения на основе базисной модели» уже сформировали 18 уникальных датасетов, содержащих более 5 тыс. изображений.
Платформа доступна в открытом режиме: специалисты могут загрузить данные и получить результаты онлайн. Вся техническая часть проекта является открытой — исходный код и среда воспроизведения опубликованы под лицензией Apache 2.0 на GitHub, а также доступны в виде Docker-образов.
«Для нас принципиально важно, чтобы результаты можно было проверить, воспроизвести и развивать совместно с сообществом», — подчеркнула Евгения Кириченко.
