Что случилось
Новая система от российских исследователей может обрабатывать результаты диагностики КТ, МРТ, рентгена, УЗИ и маммографии, находить на снимках патологические изменения, выделять их на изображении и автоматически формировать текстовое описание — аналогично заключению врача. Разработчики считают, что инструмент поможет специалистам быстрее анализировать исследования и принимать диагностические решения.
«Инновит» представляет собой модель компьютерного зрения, созданную на основе архитектуры Florence-2. Для обучения системы разработчики использовали новую «функцию потерь» — специальный математический механизм, который помогает нейросети точнее обучаться. Затем модель дополнительно обучили на базе данных из более чем 100 тыс. медицинских изображений.
Над проектом работала команда Института искусственного интеллекта университета «Иннополис», в которую вошли специалисты по машинному обучению, инженеры данных и клинические эксперты. В дальнейшем разработчики планируют расширить обучающую базу и интегрировать систему с большими языковыми моделями, чтобы учитывать данные медицинских карт и предыдущих исследований пациента.
Контекст и предпосылки
ИИ-анализ диагностических изображений — одно из самых быстро развивающихся направлений медицинских технологий. По данным исследований, более 75% одобренных медицинских систем ИИ связаны с радиологией — анализом КТ, МРТ, рентгена и маммографии. Такие алгоритмы помогают врачам находить опухоли, кровоизлияния, переломы и другие патологии и быстрее обрабатывать большие потоки иноформации.
Одним из наиболее масштабных исследований эффективности таких систем стал клинический проект MASAI (Mammography Screening with Artificial Intelligence) в Швеции. В нем участвовали более 100 тыс. женщин, проходивших скрининг рака груди. В группе, где маммографию анализировал врач вместе с ИИ, удалось обнаружить на 29% больше случаев рака, а нагрузка на радиологов снизилась примерно на 44%. В последующие годы у участниц было на 12% меньше случаев поздней диагностики рака, а число агрессивных опухолей снизилось.
Похожие на «Инновит» изобретения уже существуют. В 2025 году американские исследователи представили Pillar — универсальную модель медицинского зрения. Она может интерпретировать КТ и МРТ и распознавать более 350 различных патологических признаков, показывая точность на 10–17% выше, чем у других существующих открытых моделей.
ИИ также начинают использовать не только для диагностики, но и для улучшения самой медицинской визуализации. В 2025 году исследователи из Гонконгского университета разработали систему, которая может реконструировать трехмерную модель костей по нескольким рентгеновским снимкам, что позволяет сократить необходимость в КТ и уменьшить радиационную нагрузку на пациента почти на 99%.
Вероятные последствия
- Сейчас многие медицинские ИИ-продукты создаются под одну задачу, например, для анализа рентгена легких, поиска опухолей на маммографии или оценки КТ конкретной области. Из-за этого клиникам и разработчикам приходится поддерживать сразу несколько моделей для разных типов исследований. Если подход, который использовали в «Иннополисе», успешно покажет себя на практике, спрос может сместиться в сторону более универсальных систем. Для клиник это будет означать более простое внедрение, а для разработчиков — интерес к платформенным решениям, которые охватывают сразу несколько сценариев диагностики.
- Разработчики заявляют, что система умеет не только находить патологические изменения на снимках, но и выделять их на изображении, а также формировать текстовое описание результатов. Если такие функции подтвердят свою корректность в реальной клинической практике, это может сократить время на первичный разбор исследования и подготовку описания, что станет поддержкой врачей в рутинных задачах: предварительной разметке снимка, выделении подозрительных зон и подготовке чернового текста заключения. Это особенно важно там, где поток исследований большой, а нагрузка на рентгенологов высокая.
➤ Подписывайтесь на телеграм-канал «РБК Трендов» — будьте в курсе последних тенденций в науке, бизнесе, обществе и технологиях.