Профессор Чжао Юн жетекшілік ететін Назарбаев университетінің зерттеу тобы сүт безі қатерлі ісігінің бар-жоғын анықтау үшін термограммалар мен деректерді жинауды, машиналық және терең оқыту әдістерін қолдануды қамтитын сүт безі обырын диагностикалаудың интеллектуалды жүйесін құрумен айналысуда.
Қазіргі уақытта қатерлі ісікке шалдыққан әйелдер өлімінің басым бөлігіне сүт безі қатерлі ісігі себеп болуда. Статистика көрсеткендей, сүт безі обыры екі жынысты қоса алғанда, барлық қатерлі ісік жағдайларының 11,7%-н құрайды. Жасушаның геномындағы өзгерістердің және әртүрлі факторлар, соның ішінде гормоналды теңгерімсіздік немесе рак клеткаларының дамуына әкелетін сыртқы себептердің нәтижесінде ісік пайда болады.
Ісік мөлшері аз болғандықтан, қатерлі ісікті ерте диагностикалау қиын, сондықтан бастапқы кезеңде ісік симптомсыз өтеді. Қатерлі ісік ауруын оның ерте сатысында анықтаудың сенімді әдісі – скрининг. Сүт безіндегі ісіктерді анықтаудың ең жиі қолданылатын әдісі – маммография. Маммографияның негізгі кемшілігіне ыңғайсыздық, сондай-ақ жиі қолданылған жағдайда радиоактивті сәулеленудің жанама әсерлері жатады. Сондықтан маммография қажет болған жағдайда ғана жүргізіледі.
Қатерлі ісікті ерте кезеңдерінде диагностикалау оның көлемінің кішкентай және симптомсыз болған кезінде емдеуді ерте бастауға мүмкіндік берсе, оны алдын ала емдеу өлімді азайту үшін өте маңызды.
Түрлі зерттеулерге сәйкес, термография клиникалық жағдайларда көптеген ауруларды, соның ішінде сүт безі ісіктерін диагностикалау үшін қолайлы әдіс болып табылады. Ісіктерді ерте анықтау үшін термография мен жасанды интеллекттің комбинациясы қолданылуы мүмкін.
Тәжірибелі маман үшін де өте қиын міндет болып табылатын жасанды интеллект қазіргі уақытта медициналық бейнелерді талдауда кеңінен қолданылады.
Сонымен қатар, функционалды термограмма адамның денсаулық жағдайының ақпарат көзі болып табылады. Ол дұрыс талданса, дәрігерлерге патологияларды дәл анықтауға және диагноз қоюға мүмкіндік береді. Сондықтан үлкен дерекқорларға негізделген арнайы оқытылған нейрондық желі медициналық кескіндерді жүйелі түрде өңдеуге және пациенттің барлық ауруының тарихын есепке алуға қабілетті, осылайша 90%-дық дәлдікпен диагностикалық нәтижелер алуға болады.
Қазіргі уақытта Қазақстанда термография қолданылмағандықтан, жоба еліміздегі жаңа термографиялық технология саласын құруға көмектеседі. Әлемдік медициналық нарықтағы коммерцияландыру мүмкіндіктері сүт безі обырын анықтауға арналған терең оқыту әдістерін қамтиды. Бұл қазақстандық әйелдердің денсаулығын жақсартуда техника мен технология тікелей рөл атқаратын сала.
Зерттеу барысында пациент деректерін жинау кезінде алынған пациент деректері пайдаланылды. Пациентке тән кері термиялық модельдеу және ісіктерді диагностикалау, сондай-ақ әзірленген әдістеменің мүмкіндіктерін көрсету және құрастырылған модельдерді валидациялау үшін бес пациенттің деректері алынды.
Ұсынылған нәтижелер кеуде үлгілерінің екі түріне негізделген: біртекті және көп қабатты. Біртекті модель өткізгіштік, тығыздық, меншікті жылу және қанның өту жылдамдығы сияқты параметрлерді есептеу үшін бастапқы нүкте ретінде пайдаланылды. Есептелген параметрлер ісік өлшемін және оның орналасуын бағалауға мүмкіндік берді.
Кейіннен көпқабатты кеуде үлгісі жасалды. Пациенттің нақты үлгілерін және тығыздық, меншікті жылу және өткізгіштік сияқты жекелендірілген физикалық параметрлерді пайдаланатын ісіктердің тереңдігі мен өлшемін бағалауға арналған құрал ірі үлгі өлшемдері бар клиникалық сынақтарда қолданылуы мүмкін.
Болашақ зерттеулер пациент деректерінің үлкен көлемін жинауға, кейін әрі қарай валидация және клиникалық сынақтар үшін сүт безінің термиялық үлгілерін құруға бағытталуы мүмкін. Сонымен қатар, физикаға негізделген нейрондық желіні (PINN) модельдеу құралын осы зерттеуге әзірленген әдіспен салыстыру және күрделі қан перфузиясын жақсы болжау үшін жасауға болады. Қан тамырларының біркелкі бөлінбейтін әртүрлі қабаттары бар анағұрлым күрделі кеуде үлгілері қарастырылуы мүмкін.
