В России разработали прототип универсальной ИИ-системы "Инновит" для анализа медицинских изображений. Разработка позволяет находить и выделять патологии органов, а также автоматически формировать их текстовые описания, что может помочь врачам-рентгенологам в диагностике заболеваний. Об этом "Газете.Ru" сообщили в пресс-службе Университета Иннополис, специалисты Института искусственного интеллекта в котором и выступили разработчиками "Инновита".
Авторы работы утверждают, что большинство существующих медицинских ИИ-решений узкоспециализированы и работают только с конкретным типом данных, например КТ или рентгеном, решая ограниченный круг задач. Для охвата всего спектра исследований медучреждениям требуется сразу несколько моделей, что увеличивает затраты на их создание и обновление. "Инновит" задуман как универсальный многоуровневый прототип, способный одновременно выявлять различные патологии, определять рентгенологические признаки, сегментировать зоны изменений и генерировать полноценное текстовое описание снимка.
В основе системы лежит фундаментальная модель компьютерного зрения на архитектуре Florence-2. Ее ключевая особенность – единый подход к интерпретации изображений и разметки с формированием обобщенного семантического представления о патологии. Для обучения была разработана новая функция потерь, после чего модель дообучили на базе из более чем 100 тысяч медицинских изображений различных типов, включая КТ, МРТ, рентген, УЗИ и маммографию по разным анатомическим зонам.
Над проектом работала междисциплинарная команда специалистов по машинному обучению, инженеров данных и клинических экспертов. В дальнейшем разработчики планируют расширить обучающие базы, включая сложные клинические случаи, а также интегрировать систему с большими языковыми моделями, чтобы учитывать историю пациента и данные медицинской карты для повышения точности диагностики.
По заявлению авторов, использование более легкой фундаментальной модели и новой функции потерь позволяет создать вычислительно эффективную систему лучевой диагностики с меньшими затратами на обслуживание при сохранении высокой точности.
Свежие комментарии