17.09.2026

Проект реализуется по запросу Городской клинической больницы скорой медицинской помощи №5 г. Таганрога.

В Южном федеральном университете (входит в СоюзМаш России) состоялся конкурсный отбор посевных проектов в сфере искусственного интеллекта, в реализации которых участвуют обучающиеся по программам для топ-специалистов ИИ. Одним из победителей в категории прикладных технических решений (с уровнем готовности технологии не ниже 5) стал проект «Интеллектуальный ассистент эндоваскулярного хирурга».

Ученые Института компьютерных технологий и информационной безопасности поставили своей целью создание «умного помощника», который будет ассистировать врачам во время инвазивной коронарной ангиографии – медицинского исследования кровеносных сосудов с использованием рентгена и специального контрастного вещества.

Специальная жидкость, вводимая в артерии, позволяет получить представление о состоянии артерий. Анализ того, как распределяется контраст, с какой скоростью и степенью он проходит, дает информацию о наличии и локализации проблем, связанных с коронарным руслом.

«Наше решение предполагает снижение клинической нагрузки на специалиста во время операции, ускорение диагностического разбора, уменьшение субъективности оценки за счёт сочетания методов сегментации, 3D-реконструкции, количественного анализа стенозов и объяснимого представления результата. Важно отметить, что этот интеллектуальный ассистент позволяет сформировать задел в области ИИ, необходимый для импортозамещения и реальной помощи медикам», – рассказал д.т.н., профессор кафедры вычислительной техники ИКТИБ Южного федерального университета Эдуард Мельник.

Обратить внимание на медицину, в частности на проблему патологического сужения просвета артерий, из-за которого нарушается нормальный кровоток (стенозы), ученые ЮФУ решили после обращения из Городской клинической больницы скорой медицинской помощи №5 г. Таганрога.

«В настоящее время заболевания сердечно-сосудистой системы остаются широко распространенными, а число пациентов с подобными диагнозами ежегодно растёт. Это создает повышенную нагрузку на профильных специалистов, может снижать точность диагностики, повышать риск врачебных ошибок и способствовать профессиональному выгоранию медицинского персонала», – объяснил и.о. главного врача ГБСМП Дмитрий Сафонов.Разработку представителей ИКТИБ ЮФУ от аналогов будет отличать контроль качества как обязательный слой перед аналитическим выводом, проектирование ассистента с элементами объяснимого ИИ с самого начала (визуальные подсказки, индикаторы уверенности, интерпретируемые признаки).

«Проект влияет на образовательный процесс в университете. Его данные использованы в рамках производственной практики. Так, в разметке данных участвовали 250 обучающихся, большинство из которых осваивают программы уровня «ТОП-ДС» и «ДС». Они добавляли к «сырым» изображениям и видео структурированные метки или метаданные. Справиться с задачей помогла предварительная работа с ведущими специалистами в области коронарографии, которые провели цикл занятий для профессорско-преподавательского состава и специально отобранных студентов-наставников из старших курсов.

В результате ребята смогли погрузиться в решение практических задач. Те, кто проявил себя лучше всего, получили приглашение присоединиться к нашей команде для реализации проекта» – отметил старший преподаватель кафедры вычислительной техники ИКТИБ ЮФУ Александр Козловский.

Таким образом, поступая на программы по направлениям искусственного интеллекта, студенты ЮФУ уже на первых курсах — под руководством учёных и практиков из разных сфер — создают технологии, отвечающие на вызовы, с которыми сталкивается весь мир. Первокурсник становится соавтором решений, меняющих планету: его путь начинается с реальной практической задачи — в частности, с разметки медицинских данных.

Проект «Интеллектуальный ассистент эндоваскулярного хирурга» рассматривает ангиографические данные не как набор отдельных кадров, а как согласованную во времени видеопоследовательность. Это позволяет связать контуры, центральные линии, графовую структуру сосудистого русла и 3D-представление в единый воспроизводимый конвейер анализа.

3D-реконструкция расширяет возможности анализа данных: она позволяет перейти от визуальной экспертной оценки к более воспроизводимому описанию сосудистой геометрии. Полученная модель может использоваться для оценки формы сосудистого сегмента, уточнения локализации сужений, сопоставления разных проекций и подготовки данных для количественной оценки стенозов.

Фото предоставлено пресс-службой ЮФУ