Урологи Сеченовского Университета подключают AR к планированию операций

Урологи Сеченовского Университета подключают AR к планированию операций

Урологи Сеченовского Университета подключают AR к планированию операций

В Сеченовском Университете разрабатывают первое в России программное обеспечение для планирования лапароскопических операций на почке с использованием дополненной реальности. Идея простая, но мощная: хирург должен видеть не абстрактную картинку из учебника, а точную 3D-анатомию конкретного пациента.

Разработкой занимаются в Институте урологии и репродуктивного здоровья человека Первого МГМУ.

ПО строится на основе КТ-изображений пациента и помогает спланировать доступ к почке перед вмешательством. В перспективе система будет показывать хирургу 3D-модель анатомии на мониторе во время операции.

Проблема в том, что КТ и реальность на операционном столе не всегда идеально совпадают. Особенно когда речь о почках: это подвижный орган, и при смене положения тела меняется и их расположение. Для хирурга это не мелочь, а вполне конкретный риск — можно неверно выбрать точку доступа и задеть сосуды, мочеточники или другие важные структуры.

Заместитель директора Института урологии и репродуктивного здоровья человека Сеченовского Университета Евгений Шпоть объясняет, что сложности начинаются уже на этапе установки троакаров. Положение пациента на КТ может отличаться от положения на операционном столе, а значит, возрастает риск интраоперационных осложнений.

Новое ПО должно соотносить КТ-снимок с реальным положением пациента, рассчитывать погрешность между изображением и фактическим положением почки, а затем подсказывать хирургу, как эту погрешность минимизировать. Сейчас разработчики дообучают систему именно этому — вычислять, учитывать и снижать такие расхождения.

По словам руководителя проекта, врача-уролога Дмитрия Коновалова, ключевая часть разработки — предсказательный модуль. Он должен помочь построить анатомическую 3D-модель для каждого пациента. В дальнейшем система сможет ещё и подсвечивать оптимальные точки доступа для троакаров.

По сути, речь идёт о более персонализированной хирургии. Для врача это больше контроля во время вмешательства, для пациента — потенциально меньше рисков и более быстрое восстановление.

В Сеченовском Университете считают, что такой подход может повысить точность операций на почках и сделать лапароскопические вмешательства более предсказуемыми.

Без контекста детектор пропустил 95% Android-вредоносов

Чем больше разрешений просит Android-приложение, тем подозрительнее оно выглядит для алгоритма. Правда, резервному копированию, антивирусу или системе родительского контроля доступ к половине смартфона нужен по работе. Но детекторы решили не разбираться и устроили охоту на невиновных.

Исследователи из Сингапурского университета менеджмента и Нанькайского университета проверили шесть популярных детекторов, включая Drebin, MalScan и MaskDroid.

Им скормили 270 безопасных приложений из 49 категорий Google Play, каждое из которых запрашивало не менее девяти опасных разрешений.

Большинство систем записали во вредоносы больше половины выборки. LLM-детектор LAMD разогнал ложные срабатывания до 80%. Если поставить такой фильтр на входе в магазин приложений или корпоративную инфраструктуру, аналитики будут разгребать очередь, почти целиком набитую легальным софтом.

 

Проблема в старом принципе: детекторы ищут сходство с известными угрозами. Широкий набор разрешений часто встречается у зловредов, но ровно так же выглядят бэкап-сервисы, антивирусы и инструменты управления устройствами. Как сформулировали авторы работы, отклонение — ещё не вредоносность.

Их система PRAXIS пытается смотреть не только на набор API, но и на контекст. Сначала ИИ предполагает возможную атаку, затем система ищет подтверждающую цепочку вызовов в коде, а после проверяет, соответствует ли поведение назначению приложения и тексту интерфейса.

Такой подход снизил долю ложных тревог на безопасной выборке до 13%, а пропуск вредоносов — примерно до одного из девяти. Однако стоило убрать финальную проверку контекста, как система пропустила 95,3% угроз. Код остался тем же, но без ответа на вопрос «зачем приложение это делает?» защита практически развалилась.

До массового применения PRAXIS тоже далеко: анализ стоит около $0,56 за приложение, а интерфейс и названия функций может подделать сам злоумышленник. Да и 13 ложных тревог на сотню — всё ещё не автоматика, а очередь к живому аналитику.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru