– Сегодня существует много способов определить группу крови экстренным образом, но чем быстрее получается результат, тем меньше у него процент точности. Исключение – полностью автоматизированное оборудование, но оно стоит очень дорого и большинству клиник попросту недоступно. Если в больницу поступает пациент, нуждающийся в срочном переливании крови, то счёт идёт на минуты, а в небольших лабораториях тесты чаще всего проводятся вручную и специалисту приходится полагаться лишь на визуальные данные, – отмечает в беседе с Metro Екатерина Зайченкова, учёный, член исследовательской группы разработки.
Пресс-служба МФТИ
Вот так выглядит планшет, на котором определяется группа крови.
По словам Екатерины, новая технология предполагает, что определять группу крови будет уже не человек на глазок, а техника. Сначала кровь пациента смешивают с различными реагентами, далее, в зависимости от группы крови, идёт определённая реакция (эритроциты либо склеиваются, либо нет). Затем сканер показывает изображения реакций, их анализирует обученная нейросеть. Определить группу крови человека в данном случае получится наиболее точно. В конце результат заносят в медицинскую информационную систему.
По словам Екатерины, такой способ определения группы крови поможет молодым специалистам и опытным лаборантам – будет исключена ошибка (так называемый человеческий фактор). Человек всё ещё будет задействован в процессе, но алгоритм придаст ему уверенности в том, что группа крови будет определена точно.
Экспресс-диагностика уже проверена в Первой Градской больнице.
– Мы довольны результатами, – сообщает Екатерина. – Нейросеть обучалась на более чем 3000 изображениях реакций. Точность результатов составила 98,4 процента, однако в реальных условиях система будет давать даже большую точность.
Центр научной коммуникации МФТИ
Так выглядит медицинский планшет, на котором смешивают образец крови с реагентом.
Мобильное приложение сделает алгоритм ещё более доступным – при сдаче крови лаборант сможет сфотографировать планшет (как на фото) на смартфон и, прогнав изображение через алгоритм, получить нужный результат. Приложение будет разработано уже к сентябрю.
– Помимо этого, мы планируем запустить и образовательное приложение, которое будет использоваться для обучения студентов медицинских вузов и повышения квалификации действующих врачей, – делится планами Екатерина. – Это позволит автоматизировать лабораторные работы и повысить качество образования.