Прототип системы искусственного интеллекта для диагностики заболеваний позвоночника с интеграцией в веб-приложение и телеграм-бота

Актуальность. Заболевания позвоночника в различной форме наблюдаются у значительного числа людей разного возраста. Повышение точности диагностики заболеваний позвоночника с применением медицинских систем (МС) с искусственным интеллектом (ИИ) позволяет своевременно начать лечение, предотвращая серьёзные осложнения.

Цель исследования. Обоснование разработки и применения новых сервисов с ИИ для диагностики заболеваний позвоночника. Анализ показателей точности диагностики заболеваний сервисами ИИ. Разработка удобной для врача МС ИИ для автоматического анализа рентгеновских снимков позвоночника. Определение условий повышения заинтересованности медиков в сервисах ИИ.

Материалы и методы. Для реализации исследования был проведён предварительный анализ показателей точности существующих сервисов ИИ для диагностики заболеваний и возможностей повышения точности за счёт продуманного выбора нейросетевых моделей (НСМ). Описан процесс создания программного комплекса на основе нейросетей для классификации и выявления патологий на основе рентгеновских снимков позвоночника. Представлены разработанные пользовательские интерфейсы веб-приложения и телеграм-бота, обеспечивающего быстрый доступ к результатам диагностики с помощью мобильных устройств.

Результаты. Определены ориентиры для показателей точности диагностики заболеваний позвоночника. Для первого этапа разработки и обучения НСМ для диагностики заболеваний позвоночника был использован датасет, представленный на ресурсе Kaggle.com.  Разработанная НСМ была интегрирована в веб-приложение и телеграм-бота для предоставления автоматизированных диагностических решений. Показаны возможные условия для повышения заинтересованности медиков в ИИ-сервисах.

Заключение. Разработанный прототип МС ИИ обеспечивает заданную точность при диагностике сколиоза и спондилолеистеза по рентгеновским снимкам тестового варианта датасета и может быть использован для анализа размеченных и подготовленных снимков, предоставленных в медицинских учреждениях. Полученные результаты открывают возможности для развития и улучшения разработанной системы.

1. Указ Президента РФ №124 от 15.02.2024 г. «О внесении изменений в Указ Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. №490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» и в Национальную стратегию, утвержденную этим Указом». Доступно по: http://publication.pravo.gov.ru/document/0001202402150063 Дата обращения: 05.06.2025.

2. Национальный правовой Интернет-портал Республики Беларусь. Искусственный интеллект в Беларуси: какие технологии разрабатывают и как их будут регулировать. 09.06.2025. Доступно по: https://pravo.by/novosti/obshchestvenno-politicheskie-i-v-oblasti-prava/2025/june/88987/ Дата обращения: 12.06.2025.

3. Боль в позвоночнике: виды, почему болит спина, симптомы, диагностика и лечение. РЭМСИ. Медицинский диагностический центр. 3 июня 2025. Доступно по: https://msk.ramsaydiagnostics.ru/blog/bol-v-spine/ Дата обращения: 20.06.2025.

4. Болезни позвоночника – лечение, симптомы, причины, диагностика. Московские центры В.И.Дикуля. 2020-01-20. Доступно по: https://www.dikul.net/wiki/zabolevanija-pozvonochnika/ Дата обращения: 20.06.2025.

5. Какие бывают заболевания позвоночника? Лечение. 2024. Клиника эстетической медицины. Доступно по: https://clinikanika.ru/blog/kakie-byvayut-zabolevaniya-pozvonochnika-lechenie Дата обращения: 20.06.2025.

6. Диагностика заболеваний позвоночника: виды, методы. Мастерская Здоровья. 2025. Доступно по: https://mz-clinic.ru/articles/diagnostika-zabolevanij-pozvonochnika/?ysclid=mc1wa86bmi492651975 Дата обращения: 20.06.2025.

7. Болезни позвоночника. АртроМедЦентр. 2025. Клиника суставов и позвоночника. Доступно по: https://artrombst.ru/bolezni-pozvonochnika/?ysclid=mc1qqtb5iu168807640 Дата обращения: 20.06.2025.

8. Esper.Scoliosis. ИИ-сервис. Центр диагностики и телемедицины. Доступно по: https://mosmed.ai/service_catalog/esperscoliosis/ Дата обращения: 20.06.2025.

9. МРТ позвоночника и искусственный интеллект. Анализ снимков МРТ позвоночника с помощью ИИ. СберМедИИ. 02.12.2024. Доступно по: https://sbermed.ai/mrt-pozvonochnika-i-iskusstvenniy-intellekt Дата обращения: 20.06.2025.

10. Труфанов Г.Е., Ефимцев А.Ю. Технологии искусственного интеллекта в МР-нейровизуализации. Взгляд рентгенолога // Российский журнал персонализированной медицины. – 2023. – №3(1). – С.6-17.

11. Бобровская Т.М., Васильев Ю.А., Никитин Н.Ю., Арзамасов К.М. Подходы к формированию наборов данных в лучевой диагностике // Врач и информационные технологии. – 2023. – №4. – С.14-23.

12. Фрайван М., Одат З., Фрайван Л., Манасре Т. Использование глубокого трансферного обучения для выявления сколиоза и спондилолистеза по рентгеновским изображениям // PLoS ONE – 2022. – №17(5).

13. Чжан Дж., Линь Х., Ван Х., Сюэ М. и др. Обнаружение и локализация поясничного спондилолистеза с помощью системы глубокого обучения. Фронт. Bioeng. Биотехнология, 2023.

14. Кассаб Д.Х., Камышанская И.Г., Трухан С.В. Новая интеллектуальная система для автоматической диагностики сколиоза по фронтальным рентгенограммам позвоночника: точность, преимущества и ограничения // Digital Diagnostics. – 2024. – Т.5. – №2. – C.243-254.

15. Березовский В.В., Выговская Н.В. Обзор нейронных сетей для распознавания медицинских изображений // E3S Web of Conferences 2023; 460: 04028.

16. Интерфейсы Человек-ИИ: ключ к будущему взаимодействия. Хабр. 28 окт 2024. Доступно по: https://habr.com/ru/articles/854038/ Дата обращения: 05.06.2025

17. Туманов Н.А. Использование веб-приложения на базе искусственного интеллекта для оформления медицинской документации // Акушерство и гинекология. – 2025. – №4. – С.125-130.

18. Web интерфейс сети экспресс-лабораторий РЖД Медицины. Мультиязычный «лендинг» с личным кабинетом клиента и интеграцией с сайтом Госуслуг. 2024. Проекты Инициум. Доступно по ссылке: https://initium.ru/projects/rzd_medicine_web/ Дата обращения: 05.06.2025.

19. Чат-боты для медицинской клиники [интернет]. Доступно по ссылке: https://developers.sber.ru/help/salutebot/chatbot-for-medical-clinic?ysclid=m9s6balont731801598 Ссылка активна на 19.06.2025.

20. Что такое бот? AI STUDIOS. Доступно по: https://www.aistudios.com/ru/tech-and-ai-explained/what-is-a-bot Ссылка активна на 19.06.2025.

21. Фролова М. Доктор AI-болит: в России создали первый медицинский Telegram-бот [интернет]. Доступно по: https://iz.ru/1588332/mariia-frolova/doktor-ai-bolit-v-rossii-sozdali-pervyi-meditcinskii-telegram-bot Ссылка активна на 29.06.2025.

22. Телеграм как инструмент для медицинских консультаций. LinkBaza. Доступно по: https://linkbaza.com/blog/articles/medicina-tv?ysclid=mbxkuzz7ic169497422. Ссылка активна на 29.06.2025.

23. В ПНИПУ научили искусственный интеллект диагностировать сколиоз. Доступно по: https://naked-science.ru/article/column/v-pnt-diagnostirovat-skol Дата обращения: 29.06.2025.

24. Шитоев И.Д., Никитин В.Н., Иванова М.Д. и др. Применение компьютерного зрения для определения реперных точек при оценке нарушения осанки // Прикладная математика и вопросы управления. – 2023. – №4. – С.94-106.

25. Как AI-сервисы помогают терапевтам ставить диагнозы. СберМедИИ. Доступно по: https://sbermed.ai/ii-v-postanovke-diagnozov Дата обращения: 05.06.2025.

26. Повысьте точность диагностики заболеваний уха, горла, носа с Pirogov.AI. Доступно по: https://pirogov.ai Дата обращения: 05.06.2025.

27. Искусственный интеллект для медицинских изображений. BOTKIN•AI. Доступно по: https://botkin.ai/ Дата обращения: 05.06.2025.

28. Борисов Д.А. Использование нейросети для анализа медицинских изображений. Центр ме­дицинского консалтинга «Частное здравоохранение». Доступно по: https://www.csi-med.ru/news/625/ Дата обращения: 05.06.2025.

29. Васильев Ю.А., Зинченко В.В., Кудрявцев Н.Д. и др. Оценка удовлетворенности и вовлеченности врачей-рентгенологов при использовании программного обеспечения с искусственным интеллектом // Врач и информационные технологии. – 2024. – №1. – С.70-81.

30. Специфика проектирования медицинских интерфейсов. UX-дизайн. Собака Павлова. Доступно по ссылке: https://new.sobakapav.ru/publications/medical-interfaces/ Дата обращения: 19.06.2025.

31. Датасеты: что это такое и как их найти. Обзор датасетов для разных задач и машинного обучения. SKILLFACTORY. Доступно по: https://blog.skillfactory.ru/datasety-chto-eto-takoe-i-kak-ih-nayti/ Дата обращения: 05.06.2025.

32. Фрайван М., Аудат З., Манасре Т. Рентгеновские снимки позвонков. Набор данных рентгеновских изображений сколиоза, спондилолистеза и нормальных позвонков. [интернет]. Доступно по: https://www.kaggle.com/datasets/yasserhessein/the-vertebrae-xray-images Ссылка активна на 29.06.2025.

33. Банахевич К., Массарон Л. Книга Kaggle. Машинное обучение и анализ данных. Пер. с англ. СПб.: БХВ-Петербург, 2024. 448 с.

34. Совместная лаборатория Google. [интернет]. Доступно по: https://colab.google Ссылка активна на 29.05.2025

35. Документация по PyTorch: Официальный сайт [интернет]. Доступно по: https://pytorch.org/docs/stable/index.html Ссылка активна на 29.06.2025

36. Архитектуры ResNet-18 и ResNet-50. [интернет]. Доступно по: https://proproprogs.ru/nn_pytorch/pytorch-arhitektury-resnet-18-i-resnet-50 Ссылка активна на 29.06.2025

37. Флориан Д. Алгоритм оптимизации: от SGD до Adam. [интернет]. Доступно по: https://medium.com/@florian_algo/optimization-algorithm-from-sgd-to-adam-50ea22187951 Ссылка активна на 29.06.2025.

38. Амар Р. Реализуем и сравниваем оптимизаторы моделей в глубоком обучении. Блог компании Skillfactory. [интернет]. Доступно по: https://habr.com/ru/companies/skillfactory/articles/525214 Ссылка активна на 29.06.2025.

39. Деваль Ш. Потери перекрёстной энтропии: введение, приложения, код. [интернет]. Доступно по: https://www.v7labs.com/blog/cross-entropy-loss-guide Ссылка активна на 29.06.2025.

40. Сачин П. Интуитивное руководство по дополнению данных в глубоком обучении – техники с примерами. [интернет]. Доступно по: https://geekpython.in/data-augmentation-in-deep-learning Ссылка активна на 29.06.2025.

41. Аман Х. Балансировка классов в машинном обучении. [интернет]. Доступно по: https://thecleverprogrammer.com/2021/04/25/class-balancing-in-machine-learning Ссылка активна на 29.06.2025.

42. Вальцев А. Как правильно визуализировать данные в работе. Курсы и материалы от SF Education. [интернет]. Доступно по: https://blog.sf.education/kak-pravilno-vizualizirovat-dannye-v-data-science Ссылка активна на 29.06.2025.

43. Выговская Н.В. Обнаружение сколиоза и спондилолистеза по рентгеновским снимкам поз­воночника с визуализацией результатов обучения модели [интернет]. Доступно по: https://github.com/VygovskayaNatalya/AI_system_diagnostic_Scoliosis_Spond/blob/main/%D0%A4%D0%98%D0%9D%D0%90%D0%9B_%D1%81_%D0%B2%D0%B8%D0%B7%D1%83%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B1%D0%BB%D0%BE%D0%BA%D0%BD__ResNet50_aug_balans_95__.ipynb Ссыл­ка активна на 29.06.2025.

44. Фредерик фон Лен. Точность и потери устного перевода: обучение/валидация. [интернет]. Доступно по: https://medium.com/@frederik.vl/interpreting-training-validation-accuracy-and-loss-cf16f0d5329f Ссылка активна на 29.06.2025.

45. Матрица ошибок confusion_matrix() в scikit-learn. Хабр. [интернет]. Доступно по: https://habr.com/ru/articles/868636 Ссылка активна на 29.06.2025.

46. Aiogram Documentation. Release 3.20.0. post0 aiogram Team. Official website. Available at: https://aiogram.readthedocs.io/_/downloads/en/latest/pdf/ Accessed April 29, 2025.

47. Руководство по FastAPI. Документация по FastAPI. Доступно по: https://rhkina.gitlab.io/fastapi/ Ссылка активна на 29.06.2025.

48. Каталог ИИ сервисов. Платформа МосМедИИ. Доступно по: https://mosmed.ai/service_catalog/ Ссылка активна на 29.06.2025.

49. Ваньков В.В., Артемова О.Р., Карпов О.Э. и др. Итоги внедрения искусственного интеллекта в здравоохранении России // Врач и информационные технологии. – 2024. – №3. – С.32-43.