В Университете Иннополис разработали универсальную систему искусственного интеллекта для лучевой диагностики «Инновит». Модель, созданная специалистами Института искусственного интеллекта, анализирует медицинские изображения, выявляет патологии различных органов и автоматически формирует их текстовые описания.
По словам разработчиков, большинство существующих ИИ-решений в медицине узкоспециализированы. Каждое из них, как правило, работает только с одним типом данных, например, с КТ головного мозга или рентгеном легких, и решает конкретные задачи, такие как обнаружение пневмонии или новообразований. Для полноценной диагностики врачу потребовался бы целый набор таких моделей, поддержка и обновление которых требуют значительных ресурсов.
Прототип построен на базе архитектуры Florence-2. Для обучения нейросети использовалась база данных, включающая более 100 тысяч медицинских снимков: КТ, МРТ, рентген, УЗИ и маммографию всех анатомических зон с широким спектром патологий. В процессе обучения модель одновременно осваивала задачи поиска, выделения и классификации патологий, а также научилась генерировать их текстовое описание.
Как отмечают в Институте ИИ, разработанный прототип способен находить все патологии на снимке, выделять зоны изменений и формировать полное текстовое заключение по изображению аналогично описанию врача-рентгенолога.
В ближайших планах разработчиков — расширение базы данных для обучения модели за счет включения сложных клинических случаев. Также ведется работа по интеграции системы с большими языковыми моделями, что позволит учитывать предыдущие исследования пациента и данные из медицинской карты для повышения точности диагностики.
От зарубежных аналогов разработку отличает использование более легкой базовой модели, дообученной с применением новой функции потерь. Это позволяет создать систему лучевой диагностики, требующую более низких затрат на обслуживание и обновление при сохранении высокой точности.
Читайте также: «Ученые «Сириуса» нашли ключ к долголетию, создав антитела для удаления состарившихся клеток».