Эта болезнь характеризуется избытком инсулина, вырабатываемого бета-клетками поджелудочной железы, и представляет особую опасность для детей. Врачи тратят несколько часов на анализ позитронно-эмиссионных томографических (ПЭТ) снимков поджелудочной железы, при этом некоторые важные детали могут быть неразличимы для человеческого глаза.

Учёные из Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» имени В.И. Ульянова создали компьютерный алгоритм, который значительно ускоряет процесс диагностики врождённого гиперинсулинизма. Программа уже применяется в клинике НМИЦ имени В.А. Алмазова, что позволяет врачам быстрее и точнее определять форму заболевания.

Гиперинсулинизм относится к эндокринным заболеваниям и проявляется повышенной выработкой инсулина, что приводит к снижению уровня глюкозы в крови. Заболевание может быть как приобретённым, так и наследственным, и особенно опасно для детей раннего возраста, поскольку негативно сказывается на развитии головного мозга.

Обычно врождённый гиперинсулинизм диагностируется в два этапа: сначала проводится тест на образцы крови, а затем используется ПЭТ-диагностика. Во время процедуры пациенту вводят радиофармпрепарат, который накапливается в бета-клетках, вырабатывающих инсулин. Эти участки начинают испускать гамма-кванты, фиксируемые датчиками томографа, что позволяет создать пространственную картину распределения бета-клеток.

Однако интерпретация полученного изображения требует высокой квалификации врача и занимает много времени. Новый алгоритм искусственного интеллекта обрабатывает ПЭТ-изображения и определяет плотность бета-клеток в различных отделах поджелудочной железы, что значительно ускоряет процесс диагностики и повышает его точность.