Университет Иннополис разработал универсальную ИИ-систему для анализа медицинских снимков
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.
Напомним, что 2022–2031 годы в Российской Федерации объявлены Десятилетием науки и технологий. Это было установлено Указом Президента Российской Федерации от 25.04.2022 г. №231.
Основные задачи проведения Десятилетия науки и технологий - это привлечение талантливой молодёжи в сферу исследований и разработок, содействие вовлечению исследователей и разработчиков в решение важнейших задач развития общества и страны и повышение доступности информации о достижениях и перспективах российской науки для граждан Российской Федерации.