Группа ученых Института проблем передачи информации и МФТИ разработали медицинскую экспресс-диагностическую систему, предназначенную для определения группы крови путем анализа реакции агглютинации — склеивания и выпадения в осадок эритроцитов под действием реагентов. Система значительно упрощает процесс — лаборанту достаточно взять образец крови, положить его на серологическую пластинку и поместить в сканер для автоматического определения группы уже с помощью искусственного интеллекта. Оцифровка данных и машинная идентификация пластин позволяют решить сразу две важнейшие задачи: хранение результатов анализа и контроль человеческого фактора. Работа опубликована в журнале Health Information Science and Systems.
Источник: компания Expressto
Задача определения группы крови является критической составляющей множества медицинских процессов. На март 2023 года, согласно сайту Международного общества переливания крови (ISBT), выявлено 44 системы групп крови, включающих 354 антигена. В одну и ту же систему входят структурно и генетически близкие антигены.
Если перелить человеку кровь несовместимой группы, содержащиеся в ней антигены могут быть распознаны как чужеродные объекты и в плазме пациента начнут вырабатываться антитела для их нейтрализации, что приведёт к разрушению эритроцитов (гемолизу). Хотя переливание крови медики опробовали еще в XVII веке, до сих пор эта операция может причинить серьезный вред здоровью вплоть до летального исхода.
Первые попытки переливания начались после того, как в 1628 году Карл Гарвей открыл циркуляцию крови. В то время многие из этих экспериментов оказывались неудачными – пациентам становилось значительно хуже и найти медицинское объяснение этому явлению удалось лишь в 1901 году, когда иммунолог Карл Ландштейнер открыл группы крови. Он обнаружил, что в плазме крови содержатся антитела – белки, нейтрализующие чужеродные тела, а на поверхности эритроцитов расположены антигены – молекулы, вступающие с антителами в реакцию, называемую агглютинацией. Визуально эта реакция проявляется как образование крупных или мелких скоплений эритроцитов. Каждая группа крови задается определенной комбинацией антигенов и является неизменным наследственным признаком.
На сегодняшний день существует множество методов для определения группы крови, но при выборе конкретного приходится выдерживать компромисс между временем проведения, точностью и стоимостью эксперимента. В медицинской диагностике выделяют три основных методики: автоматическая – когда от момента забора крови до получения вердикта используются автоматизированные системы, ручная – исследование полностью осуществляется лаборантом, и полуавтоматическая – лаборант подготавливает образцы крови и тест-систему, а последующий анализ проводится автоматически. Как показывает практика, ручной труд не застрахован от ошибки, а полностью автоматические системы, хотя наиболее производительные, но чрезмерно дорогие.
Учитывая данные факторы ученые рассмотрели полуавтоматический случай, позволяющий сохранить баланс между контролем и стоимостью используемого оборудования, что наиболее актуально для небольших лабораторий.
«В настоящее время мы успешно протестировали данный метод в лаборатории и готовимся к его внедрению в медицинскую практику. Наша система будет работать как со сканером, так и через мобильные устройства. Разработанный алгоритм позволяет провести тест и распознать реакцию простому лаборанту, не имеющему глубоких знаний и опыта, что значительно расширит зону предоставления услуг. В небольших городах и лабораториях этот вид теста в основном и проводит лаборант: запускает реакцию, визуально смотрит произошла ли она, склеились ли электроциты, изменилась ли их консистенция и на основе этого выносит результат. Таким образом, мы не застрахованы от ошибки человеческого фактора, а эта ошибка может привести к серьезным последствиям», — рассказа о разработке Екатерина Зайчикова, сотрудник Института проблем передачи информации и МФТИ.
Экспресс-диагностика рассматривает три системы: ABO (I-IV группы крови), Rh (Резус) и Kell (Келл) — группа антигенов на поверхности эритроцитов, служащих мишенью для многих заболеваний, уничтожающих эритроциты. Входящие в эти системы антигены вызывают наиболее сильные осложнения при переливании несовместимой крови. Предлагаемый учеными алгоритм позволяет точно и быстро оценить эти системы с помощью свёрточной нейронной сети, которая анализирует реакции агглютинации по изображению подготовленного серологического планшета.
Процедура анализа действительно универсальна и заключается в следующем: в отдельной лунке перемешиваются несколько капель образца крови и добавленного к нему реагента, затем отводится время на протекание реакции агглютинации (от 30 секунд до 3 минут в зависимости от реагента). После этого планшет сканируется, и к полученному изображению применяется алгоритм определения наличия реакции агглютинации.
«Автоматические тесты для определения группы крови, как правило, очень высоки по цене. Есть иностранные полностью автоматические системы, где используется достаточно дорогое оборудование, не доступное небольшим клиникам. Основное преимущество нашего диагностической системы, что ее можно довольно просто внедрить даже в труднодоступные регионы, где испытывают дефицит квалифицированного персонала. Медикам достаточно получить реакции и их изображение, которые подаются на вход алгоритму и уже ИИ определяет группы крови и резус-фактора. Данные изображения можно сохранить и в случае необходимости выслать на проверку более квалифицированному врачу», — отметил Денис Шарапов, сотрудник Института проблем передачи информации и МФТИ.
Для обучения нейросети был собран набор данных состоящий из 93 изображений планшетов (3139 изображений лунок) с тремя применяемым системами групп крови (ABO, RH и KELL). В итоге разработанный нейросетевой алгоритм предсказывает агглютинацию с точностью 98.2% на тестовой выборке (безупречная точность для ABO и Rh-factor), что сопоставимо со средним медицинским экспертом.
«Самую стандартную систему, первую положительную и вторую отрицательную группы крови определить довольно просто, они очень ярко реагируют и лаборанту нет необходимости применять большие усилия, чтобы ее определить. Но когда мы говорим про более специфические группы, которые реагируют на не столь распространенные реагенты и реакция не столь очевидная, то для точного определения вполне возможно потребуется рассмотреть образец под микроскопом и в таких случаях, особенно помогает наша система. То же касается и резус фактора — реакция может быть довольно слабой и ее легко перепутать, визуально они очень похожи — это небольшие скопления эритроцитов. Наша система использует сканер с очень большим разрешением, где размер пикселя – 6-7 стандартных электроцитов, поэтому нейросети поступает гораздо больше информации», — заключил Егор Ершов, доцент кафедры проблем передачи информации и анализа данных МФТИ.
Предлагаемое решение полностью готово к практическому применению. Диагностическую систему выделяет простота и невысокая стоимость использования, что поможет значительно повысить точность определения группы крови и резус фактора даже в небольших клиниках.
