Исследователи из Мичиганского университета разработали систему искусственного интеллекта, способную анализировать МРТ-снимки головного мозга и предоставлять диагноз за считаные секунды. Согласно новому исследованию, опубликованному в журнале Nature Biomedical Engineering, модель определяет неврологические заболевания с точностью, достигающей 97,5%, а также оценивает степень срочности оказания медицинской помощи пациенту.
Эта новаторская технология может кардинально изменить подход к обработке медицинских изображений в системах здравоохранения. «Поскольку глобальный спрос на МРТ растет и создает значительную нагрузку на наших врачей и системы здравоохранения, наша модель ИИ способна уменьшить это бремя за счет улучшения диагностики и лечения с помощью быстрой и точной информации», – комментирует старший автор исследования Тодд Холлон, нейрохирург и доцент Мичиганского университета.
Система, получившая название Prima, относится к классу визуально-языковых моделей (VLM). В отличие от предыдущих разработок, которые обучались на тщательно отобранных данных и выполняли узкие задачи, Prima использует совершенно иной подход. Она была обучена на огромном массиве данных, включающем более 200 тысяч МРТ-исследований, а также клинические истории пациентов и причины, по которым врачи назначали сканирование. Это позволяет системе работать подобно настоящему радиологу, комплексно анализируя всю доступную информацию.
В ходе годового тестирования, охватившего более 30 тысяч МРТ-снимков, Prima продемонстрировала более высокую диагностическую эффективность по сравнению с другими передовыми моделями ИИ. Система успешно распознавала свыше 50 различных радиологических диагнозов, включая такие критические состояния, как инсульты и кровоизлияния в мозг. В подобных неотложных случаях Prima может автоматически оповещать медицинский персонал и направлять уведомление профильному специалисту – например, неврологу или нейрохирургу, – что позволяет незамедлительно принять меры.
Сегодня спрос на МРТ-сканирование растет быстрее, чем доступность услуг нейрорадиологов, что приводит к нехватке кадров, задержкам в диагностике и ошибкам. В зависимости от медицинского учреждения, получение результатов может занять от нескольких дней до нескольких недель. «Будь то крупная система здравоохранения, сталкивающаяся с ростом объемов, или сельская больница с ограниченными ресурсами, инновационные технологии необходимы для улучшения доступа к радиологическим услугам», – отмечает соавтор исследования Викас Гулани. Prima предлагает масштабируемое решение этой проблемы.
Разработчики называют свою систему «ChatGPT для медицинской визуализации» и подчеркивают, что это лишь начальный этап оценки. В будущем планируется интегрировать еще более подробную информацию о пациентах для дальнейшего повышения точности. Холлон описывает Prima как «второго пилота» для врачей, который помогает интерпретировать медицинские снимки. По его мнению, подобная технология может быть адаптирована и для других видов исследований, включая маммографию, рентген грудной клетки и УЗИ, демонстрируя огромный потенциал для улучшения здравоохранения во всем мире.
