Височно-нижнечелюстной сустав (ВНЧС) соединяет нижнюю челюсть с основанием черепа. Это один из самых сложных и самых подвижных суставов в организме человека. По данным ВОЗ, сегодня в мире нарушения в работе височно-нижнечелюстного сустава есть у 80–90 % людей от 17 до 70 лет. Патология занимает третье место по распространенности, конкурируя с сердечно-сосудистыми болезнями и онкологией.

«От работы ВНЧС зависит процесс открывания и закрывания рта, пережевывания пищи и артикуляции, он также играет роль в правильной симметрии лица и в акте дыхания. Таким образом, сустав ничуть не менее важен, чем почки, печень, сосуды и другие органы», — отмечает Марина Анатольевна Чибисова, руководитель проекта, врач-рентгенолог-эксперт высшей категории отделения лучевой диагностики Клиники высоких медицинских технологий имени Н. И. Пирогова СПбГУ.

Вместе с коллегами Марина Чибисова работает над программой на основе искусственного интеллекта для обработки 3D-изображений конусно-лицевой КТ (КЛКТ) ВНЧС. Разработка призвана значительно сократить время на описание результатов снимка (с часа до 10 минут), а также сделать более удобной терапию дисфункций височно-нижнечелюстного сустава как для стоматологов, так и для их пациентов.

Как рассказала исследовательница, к идее о создании нейросети для чтения рентгеновских изображений ВНЧС ученые пришли не сразу. Сначала с коллективом кафедры терапевтической стоматологии Медицинского института Университета и математиками СПбГУ они разработали две другие программы с применением технологий искусственного интеллекта: первую для анализа внутриротовых 2D-снимков отдельных зубов и для оценки 2D-ортопантомограмм (панорамных снимков обеих челюстей. — Прим. ред.), вторую для анализа трехмерных КЛКТ зубных рядов и челюстей. Эти программы позволяют увидеть состояние всего зубного ряда, костной ткани челюстей и верхнечелюстных пазух.

В процессе этой работы ученые и решили пойти дальше: создать нейросеть для детального анализа трехмерных КЛКТ-снимков ВНЧС. «Чтобы помочь пациенту с дисфункцией височно-нижнечелюстного сустава, нужна реабилитация всей зубочелюстной системы. Поэтому мы хотим расширить диагностические возможности врачей и делаем отдельную нейросеть с прицелом на оценку состояния ВНЧС», — подчеркивает Марина Чибисова.

Сегодня команда исследователей с помощью коллег-математиков уже создала основу, программный код, и занимается обучением нейросети. Она должна запомнить, что такое норма, а затем научиться четко отличать ее от патологии. Ученым не составило труда сформировать базу данных для обучения искусственного интеллекта. Они использовали снимки, сделанные в процессе диагностики и лечения пациентов на компьютерном томографе в Клинике высоких медицинских технологий имени Н. И. Пирогова СПбГУ.

По замыслу ученых, суть работы нейросети проста. В программу загружают трехмерные снимки КЛКТ ВНЧС в двух положениях — с закрытым и открытым ртом. Затем искусственный интеллект размечает каждый снимок по уникальной системе меток, которую ученые разработали самостоятельно, и проводит полный анализ состояния сустава. Далее программа автоматически заполняет протокол, который тоже является эксклюзивной разработкой команды исследователей СПбГУ, и выдает его на подпись врачу-рентгенологу и врачу-стоматологу. Им остается лишь проверить, внесены ли все данные, и заверить документ.

«В амбулаторной стоматологии есть такая проблема: врач-рентгенолог может только описывать снимок и не имеет права ставить диагноз, а врач-стоматолог не имеет права составлять описание медицинского изображения, но может ставить диагноз. У стоматолога не получится переучиться на рентгенолога, и наоборот. То есть специалиста, который бы смог посмотреть на изображение с двух точек зрения, попросту нет. А ведь каждый из них может обнаружить важные нюансы на снимке, способные повлиять на ход дальнейшего лечения, — объясняет ситуацию Марина Чибисова. — Наша разработка объединит описание КЛКТ врачей-рентгенологов и интерпретацию данных КЛКТ врачей-стоматологов».

Благодаря этому планирование терапии и контроль ее динамики станут более удобными и для врача-стоматолога, и для пациента — им не придется долго ждать результатов КЛКТ-исследования.

Сегодня существуют программы на основе искусственного интеллекта, подобные, но не идентичные разрабатываемой учеными СПбГУ.

Первая предназначена для анализа зубного ряда и позволяет диагностировать только кариес и его осложнения. Вторая тоже дает возможность исследовать лишь зубной ряд, а третья оценивает ВНЧС.

Во-первых, эти программы не предоставляют специалистам собственный эксклюзивный протокол. То есть не дают возможность объединить стоматологов и рентгенологов на одном поле, в отличие от нейросети исследователей Университета. Во-вторых, все перечисленные выше программы коммерческие, что ограничивает их использование для некоторых медицинских организаций и делает диагностику для пациента на 100 % платной.

Разработка ученых СПбГУ может обойти аналоги по стоимости. Исследователи предполагают, что в зависимости от финансирования проекта их программу для чтения КЛКТ ВНЧС можно сделать бесплатной для государственных учреждений и платной для коммерческих клиник.

Обычно лечение дисфункций сустава очень длительное: в среднем 2–4 года. За это время по клиническим показаниям пациенту выполняют от четырех до восьми КЛКТ зубного ряда и ВНЧС. При этом за каждое нужно заплатить отдельно несколько тысяч рублей. Внедрение разработки ученых СПбГУ в практику сделает КЛКТ ВНЧС либо полностью бесплатным, либо значительно снизит его стоимость. За счет этого терапия станет более доступной. Также это поможет сократить количество людей, из-за финансовых ограничений не обращающихся к врачу, что часто приводит к развитию у них осложнений. Например, к артрозу сустава, который в некоторых случаях лечится только хирургическим путем.

По словам Марины Чибисовой, сегодня разработка ученых СПбГУ определяет состояние ВНЧС с 82–92 % достоверностью. «Мы стремимся к 96 %. Это позволит обеспечить хорошее качество диагностики», — говорит ученый.

Она подчеркивает, что в дальнейшем исследователи планируют объединить разработанные ими ранее программы искусственного интеллекта для анализа внутриротовых снимков и ортопантомограмм, для анализа КЛКТ зубного ряда с нейросетью для чтения изображений КЛКТ ВНЧС. Это позволит врачам-стоматологам составлять системное представление о проблеме пациента, используя всего один инструмент.

На здоровье височно-нижнечелюстного сустава влияет состояние не только костных структур, но и мышечно-связочного аппарата. Поэтому после того как ученые научат нейросеть читать трехмерные изображения КЛКТ костных структур ВНЧС, они хотят создать программу на основе искусственного интеллекта для анализа трехмерных снимков мягкотканных структур ВНЧС, то есть МРТ ВНЧС, а после этого объединить две разработки в одну.

«Учитывая статистику по распространенности дисфункции височно-нижнечелюстного сустава и в принципе тот факт, что в 100 % случаев хотя бы один раз в 1–3 года человек посещает стоматолога и делает снимок зубов, можно с уверенностью сказать, что наши разработки будут актуальны», — отмечает Марина Чибисова.

По ее словам, в планах на более далекое будущее у исследователей разработка нейросети еще и для анализа 2D- и 3D-снимков лор-органов. Таким образом, в перспективе они создадут инструмент для диагностики и оценки прогресса лечения не только для сферы стоматологии, но и для оториноларингологии.