В мае этого года компания VK открыла доступ к своему облачному сервису платформы VK Cloud Solutions на GPU, созданному в 2021 году российскому медицинскому стартапу VeinCV, резиденту «Сколково». Облачный сервис необходим для повышения качества работы созданной VeinCV системы бесконтактной визуализации вен на основе ИИ. Информационная служба Хабра связалась с пресс-службой «Сколтеха», на базе которого создан проект, чтобы побольше узнать о VeinCV и его разработке. На вопросы отвечал Олег Рогов, сооснователь и генеральный директор стартапа, а также научный сотрудник «Сколтеха».
Расскажите о VeinCV. Кто работает в проекте? Он сразу сформировался на базе «Сколково» или присоединился в рамках какой-то инициативы?
Наш стартап объединяет специалистов в области IT-разработки, специалистов по искусственному интеллекту, молодых учёных, докторов наук крупнейших университетов, инженеров из крупнейших технических корпораций, научных сотрудников в области медицины, а также высококвалифицированных специалистов в области производства, развития бизнеса, маркетинга. Стаж работы каждого из членов core team превышает 17 лет в своей области. Наши ключевые специалисты являются общепризнанными лидерами рынка с региональными, федеральными и международными достижениями. Я сам закончил физический факультет МГУ, а сейчас являюсь научным сотрудником «Сколтеха».
Сначала наш стартап был создан научными сотрудниками и студентами «Сколтеха», а потом мы решили подать заявку в «Сколково». В настоящий момент мы продолжаем своё RnD развитие на базе «Сколтеха», к нам приходят студенты на практику, мы публикуем результаты наших исследований в высокоцитируемых научных изданиях
Какие разработки, кроме упомянутого визуализатора вен, есть у стартапа? Если их нет, то какие планируются или уже в работе?
Веновизор являются лишь первой ступенью развития нашего программно-аппаратного комплекса. Программно-аппаратный комплекс будет задействован в решении задач не только в флебологии, но и, например, кардиологии, онкологии, а также косметологии.
Стартап использует исключительно отечественные технические решения и комплектующие, или часть их них завозится из-за рубежа? Как на стартап повлияли санкции?
Текущие события и ограничительные меры значительно ускорили развитие и внедрение нашего решения в медицинские учреждения и никак не отразились на нашей производственной деятельности. В планах компании — полный переход на отечественную компонентную базу к 2024 году.
К вопросу о веновизоре. Как проходила верификация вашего программно-аппаратного комплекса?
Верификация проходила как в ряде федеральных медицинских центров, так и в крупных частных клиниках. На данный момент устройство прошло испытания более чем на четырех тысячах пациентов. Во время верификации мы учитываем мнения специалистов, чтобы дорабатывать и оптимизировать наш комплекс для его более удобного и эффективного дальнейшего использования.
Сталкивались ли с критичными проблемами отказоустойчивости и, если да, то как решали?
Таких кейсов в нашей практике пока не было.
Всё-таки какова вероятность ошибки (сдвига), если речь идёт, например, о тонком сосуде?
Очень много факторов влияют на данный аспект, как и на каждый конкретный прокол вены. Однако вероятность непопадания и травмирования именно тонкого сосуда даже у беспроблемного (ординарного) пациента в среднем составляет до 30%.
Вероятность же сдвига проекции венозного рисунка достаточно мала, что подтверждается опытом продолжительного пилотирования нашего прибора.
Какой ресурс у IT-источника?
Вся программная часть нашего комплекса является уникальной запатентованной архитектурой, впервые использующей ИИ для такого рода медицинских и IT задач. Она была разработана научными сотрудниками и студентами университета «Сколтех».
Вы позиционируете решение именно как устройство для быстрого и безболезненного забора крови? Возможно ли расширение функциональности, например, для ранней диагностики тромбофлебита?
Забор крови, лабораторные исследования, а также станции переливания крови — лишь первая ступень развития нашего программно-аппаратного комплекса. Мы предлагаем решения для флебологии, включая не только оптимизацию, подготовку и упрощение разных хирургических операций, но и диагностику и лечение ряда флебологических заболеваний, включая тромбофлебит.
Программно-аппаратный комплекс объединяет разработку VeinCV для флебологии и клинических анализов, а также решения для других терапевтических областей, включая кардиологию, онкологию, а также таких околомедицинских областей как косметология.
Ваш веновизор такой непортативный, в то время как есть уже несколько решений трансиллюминаторов вен для использования, например, врачами скорой помощи, которым как раз нужно быстро попасть в самый сложный сосуд. В чём преимущества разработки VeinCV, и планируются ли какие-то портативные сканеры не только для целей забора крови, но и для других манипуляций на венах?
Наше решение не основано на технологии трансиллюминации и работает на базе принципиально иной технологии: инфракрасная камера с применением прецизионной оптики позволяет видеть вглубь, под поверхность кожи. Прибор компенсирует движения руки и в режиме реального времени анализирует и поддерживает проецируемую картинку: комплекс методов искусственного интеллекта позволяет в динамике обрабатывать данные и проецировать венозный рисунок пациента на его кожу.
Наш программно-аппаратный комплекс подразумевает портативную модификацию для карет скорой помощи, фельдшерских пунктов, а также стационарную модификацию для работы в кабинетах профильных специалистов, для лабораторий и отдельных медицинских кабинетов.
Насколько доступным может быть программно-аппаратный комплекс и его комплектующие для учреждений здравоохранения?
Наша компания стремится создать комплексное наукоемкое адаптируемое решение, применимое для всех текущих медицинских задач, масштабируемое для различных медицинских областей и доступное как для частных, так и для государственных медицинских учреждений.
На текущий момент у нашего программно-аппаратного комплекса нет прямых аналогов во всем мире ни по техническому, ни по коммерческому аспектам. Кроме того, наше решение значительно дешевле существующих на рынке подобных устройств.
Уровень обывательского доверия к решениям, вынесенным ИИ, выше или ниже, чем к решениям от врачей?
Интеграция обучаемых моделей и ИИ для решения медицинских задач даёт возможность пациентам получить высококвалифицированное «второе мнение». Это не только помогает оптимизации системы здравоохранения, но и способствует большей удовлетворенности пациента, а также дает возможность профильным врачам заниматься действительно критическими профильными случаями.
Готовы ли сами врачи доверять ИИ?
С одной стороны, в крупных медучреждениях профессионалы высокой квалификации основываются на своем многолетнем опыте. Несмотря на очевидную консервативность отрасли, по нашему опыту, в целом, врачи готовы внедрять в работу новые решения, повышающие эффективность работы и удовлетворенность пациентов.
Планируется ли разработка собственного облачного решения на замену VK Cloud Solutions? Или вы планируете пользоваться им на постоянной основе?
Наш программно-аппаратный комплекс может работать как на базе VK Cloud Solutions, так и подключаться к внутренней информационной системе медицинского учреждения, а также функционировать без использования облачного решения.
Как устройство будет работать в случае, если доступ к облаку VK внезапно исчезнет?
Проблем не возникнет, так как комплекс либо подключится к внутренней информационной системе медицинского учреждения, либо будет функционировать без использования облачного решения. Мы также можем подключать наш комплекс по запросу медицинского учреждения к федеральной или региональной системе телемедицины или создавать облачное решение специально для медицинского учреждения.
Расскажите, как вы обучали ИИ. Какая база была сформирована, сколько испытуемых?
В процессе разработки мы использовали свой уникальный датасет, включающий 1680 размеченных экспертами снимков, которые мы применяли для обучения, валидации и теста на отложенной выборке. Подробности можно прочитать в наших научных публикациях:
Adaptive Denoising and Alignment Agents for Infrared Imaging;
Near-Infrared-to-Visible Vein Imaging via Convolutional Neural Networks and Reinforcement Learning.
Подробнее об устройстве
Информационная служба Хабра ознакомилась с исследованиями авторов. В них представлен старый прототип устройства от 2020 года. К сожалению, технические подробности нового веновизора на текущий момент не раскрываются, но некоторые подробности состава прототипа доступны с изучению. Как указали в пресс-службе «Сколтеха», на текущий момент прорабатывается абсолютно новая версия программно-аппаратного комплекса и нынешние компоненты отличаются от компонентов прототипа.
В исследовании работа экспериментальной установки представлена следующим образом. ИК-диоды, работающие в диапазоне длин волн от 750 нм до 900 нм (Kingbright, L-7113SF4C), освещают целевую область. ИК-камера (Raspberry NoIR camera V2) собирает свет, рассеянный в тканях и поглощённый гемоглобином в крови. Установленный перед камерой ИК-фильтр используется для уменьшения эффекта рассеянного света от окружающего света, в основном, в видимом диапазоне. Скрещенные поляризаторы используются для уменьшения отражения от поверхности, чтобы свести к минимуму блики. Вычислительное ядро (Raspberry Pi 4 с 4 ГБ оперативной памяти) обрабатывает сырое изображение, снятое камерой, и отправляет результат в проектор.
Само вычислительное ядро содержит входные данные с фильтром Frangi для U-Net и различные модули для выравнивания масок изображений на основе CV и RL. Наконец, проектор (XGIMI Z3) используется для перевода преобразованных сегментированных вен обратно на предплечье для правильного выравнивания маски для рук.
К сожалению, код и набор данных для обучения своей нейросети в свободном доступе также не представлены. Как указано в работе, тестирование и проверка работы проводилась на сервере под управлением Ubuntu 16.04 (32 ГБ ОЗУ), обучение проводилось с использованием NVidia GeForce Ti 1070 (8 ГБ ОЗУ).
