Коротко
Вы размечаете записи реальных операций прямо в браузере: обводите органы и инструменты, отмечаете этапы операции. На этой разметке обучаются и проверяются модели компьютерного зрения для хирургии.
Для вас это возможность увидеть сотни операций ещё до первого дежурства, проверить знание анатомии на живом материале и получить данные для курсовой, диплома или доклада.
Что вы получите
Участие в настоящем медицинском ИИ-проекте
Это не учебный кейс, а открытый исследовательский проект. Вы работаете с теми же датасетами, что и исследовательские группы по всему миру – Cholec80, Endoscapes2023, AutoLaparo, – в профессиональном инструменте разметки CVAT и по правилам контроля качества, принятым в научных публикациях. Ваша разметка становится частью данных, на которых модели учатся и проходят проверку.
Насмотренность
Лапароскопическая холецистэктомия – одна из самых частых операций в общей хирургии. За семестр в проекте вы просмотрите десятки таких операций от начала до конца: от введения троакеров до извлечения желчного пузыря.
Вы увидите, как одна и та же операция проходит в разных условиях, как выглядят кровотечение, дым и спайки, как хирург добивается «критического обзора безопасности» перед клипированием протока. Такого объёма не даст ни учебник, ни разовое посещение операционной, где из-за спин бригады мало что видно.
Анатомия с обратной связью
Первые задания – калибровочные: кадры, для которых уже есть эталонная разметка экспертов. Вы обводите желчный пузырь, пузырный проток, печень и получаете отчёт о том, насколько ваш контур совпал с эталоном по каждой структуре.
Это похоже на анатомический практикум, где у каждого препарата есть точный ответ, только ткани живые и показаны через лапароскоп. Спорные кадры разбирает хирург – клинический руководитель проекта, а его решения записываются в общий журнал, открытый всем участникам.
Понимание того, как устроен медицинский ИИ
Вы пройдёте весь путь от кадра до модели: как собирают данные, почему важна согласованность разметчиков, как модель учится и почему ошибается.
Когда в вашей клинике появится «умный» ассистент, вы будете понимать, на каких данных он обучен и где ему нельзя доверять. Критический взгляд на ИИ-продукты скоро понадобится каждому врачу.
Навык, который ценят
Разметка медицинских изображений и видео – отдельная компетенция на стыке медицины и данных. Опыт работы по строгой инструкции, с контролем качества и метриками согласованности пригодится в научных группах, в клинических исследованиях и в компаниях, которые разрабатывают медицинское программное обеспечение.
Научные работы на реальных данных
Студенческой науке обычно не хватает данных: их нужно собрать, получить разрешения, разметить. В проекте это уже сделано или делается. Мы собрали более 50 тем научных работ – от анатомии треугольника Кало до того, насколько разметчики доверяют автоматическим подсказкам.
Конференции
Результаты работы в проекте можно представить на студенческих научных конференциях и в секциях молодых учёных хирургических и анатомических съездов. Проект поможет с данными, методикой и рецензией текста тезисов перед подачей.
Признание
- Профиль на сайте в списке участников – с вашего согласия. В нём указаны ваша роль и число часов принятой разметки.
- Соавторство в публикациях проекта – по тому же правилу, что и для всех разметчиков: не менее 20 часов размеченного и принятого материала, по соглашению о вкладе.
- Подтверждение участия – по запросу проект подготовит письмо с описанием вашей роли и объёма работы для портфолио, стипендии или поступления.
Публикации и доклады пригодятся в портфолио: многие вузы учитывают их как индивидуальные достижения при поступлении в ординатуру и аспирантуру. Правила зависят от вуза и года – уточните их у себя.
Люди
Вы работаете вместе с хирургами, инженерами машинного обучения и студентами других вузов и городов. Такие знакомства помогают выбрать специальность, ординатуру и научного руководителя.
Как это устроено
- Заявка. Напишите нам: курс, вуз, что интересует.
- Знакомство. Короткая онлайн-встреча, инструкция по разметке и обучение работе в CVAT. Учётную запись создаёт администратор – самостоятельной регистрации нет.
- Калибровка. Задания на кадрах с эталонной разметкой и отчёт о совпадении с эталоном.
- Рабочие задания. Пакеты по 50–100 кадров или одно видео. Каждый пакет проверяет второй участник, спорные кадры – хирург.
- Своя тема. По желанию – курсовая, диплом или доклад по списку тем или по вашей идее.
Время: ориентир – 2–4 часа в неделю, в удобное для вас время и из любого города. Нужны только компьютер с браузером и мышь; графический планшет удобнее, но не обязателен.
Кого мы ждём
- Студентов лечебного и педиатрического факультетов, уже сдавших нормальную анатомию.
- Студентов старших курсов и ординаторов, которых интересуют хирургия, анатомия, лучевая диагностика или медицинская информатика.
- Студентов медико-биологических и IT-специальностей – для работ на стыке медицины и данных.
Уметь программировать не нужно.
Что важно знать заранее
- Только открытые и разрешённые данные. Проект работает с опубликованными обезличенными датасетами и видео, на которые есть письменное разрешение автора. Никогда не загружайте записи из своей клиники или с практики, фотографии пациентов и любые сведения о них.
- Разметка – не диагноз. Ваши контуры – исследовательские данные. Последнее слово по медицинским определениям за клиническим руководителем проекта.
- Только для исследований. Модели проекта не предназначены для лечения пациентов.
- Проект только стартует. Сейчас мы готовим данные и утверждаем инструкцию по разметке, пилотные задания начнутся после этого. Самое время присоединиться и войти в первую группу разметчиков.
Как присоединиться
Напишите на support@opensurgicalvision.org с темой «Студент: разметка» или оставьте сообщение в обсуждениях проекта.
Учитесь в техническом вузе? Вам – отдельная страница.
Вы преподаватель и хотите привести группу? Смотрите страницу для преподавателей и кафедр.