Результаты исследования, проведённого учёными из Сеченовского Университета, РНЦХ им. ак. Б.В. Петровского и Вымпелкома при поддержке Российского научного фонда, были представлены в Computational and Structural Biotechnology Journal. Авторы отмечают, что использование общепринятой классификации Banff для оценки биоптатов пересаженных почек и диагностики отторжения имеет ряд ограничений. Главным образом они заключаются в субъективности и возможной несогласованности между разными врачами. Использование технологий искусственного интеллекта может быть полезным для стандартизации исследования, повышения объективности заключения и точности количественных оценок морфологических изменений.

Главной задачей исследователей было повысить точность разграничения двух состояний: “пограничных изменений” и “отторжения”. Для обучения модели использовали 120 гистологических препаратов – биопсий почечных трансплантатов, полученных из биобанка РНЦХ им. ак. Б.В. Петровского. Созданная система с приемлемой точностью идентифицировала различные структуры почечной ткани, а также на основе измерения площади инфильтрации иммунными клетками и площади фиброза научилась отличать хроническое и острое и воспаление.

Полученные результаты доказывают, что искусственный интеллект может стать хорошим помощником для патологов. В то же время имеется большой потенциал для дальнейшего совершенствования системы. 

Как работает созданная система можно посмотреть на видео: https://ars.els-cdn.com/content/image/1-s2.0-S2001037024002691-mmc2.mp4

A. Fayzullin, E.Ivanova, V.Grinin, D.Ermilov, S. Solovyeva, M. Balyasin, A. Bakulina, P. Nikitin, Y. Valieva, A.Kalinichenko, A. Arutyunyan, A. Lychagin, P. Timashev. Towards Accurate and Efficient Diagnoses in Nephropathology: An AI-Based Approach for Assessing Kidney Transplant Rejection, Computational and Structural Biotechnology Journal, 2024,https://doi.org/10.1016/j.csbj.2024.08.011.