Репортаж от Wedoany，Для рентгенологов анализ медицинских изображений означает постоянный баланс между микроскопическими деталями и общим контекстом. Чтобы решить эту проблему, исследователь Каунасского технологического университета (КТУ) Инзамам Машуд Насир и его команда разработали новую систему искусственного интеллекта. Результаты исследования, опубликованные в журнале «Scientific Reports», показывают, что система способна проводить глубокий анализ изображений компьютерной томографии, подобно опытному врачу, одновременно учитывая мельчайшие текстуры легких и общий контекст без необходимости ручного переключения между видами.
Этот двойной метод анализа, образно описанный как «одновременное использование лупы и общего обзора», решает ограничения существующих систем, которые часто способны захватывать либо локальные детали, либо общую структуру. Модель, обученная на большом количестве данных КТ-сканирований здоровых людей и пациентов с раком, способна точно распознавать характерные паттерны для нормальных случаев, доброкачественных и злокачественных заболеваний. Результаты экспериментов показывают, что диагностическая точность системы превышает 96%, что не только снижает количество пропущенных случаев, но и эффективно уменьшает частоту ложных срабатываний, которые могут привести к ненужным медицинским процедурам.
Насир отмечает, что хотя система в настоящее время демонстрирует отличные результаты в обнаружении рака легких, её потенциал применения гораздо шире. Поскольку модель хорошо справляется с задачами медицинской визуализации, требующими одновременного учета общей картины и детального анализа, в будущем её можно будет применять для вспомогательной диагностики опухолей головного мозга, рака молочной железы и заболеваний глаз. Хотя системе еще предстоит пройти клиническую валидацию на более крупных и разнообразных наборах данных КТ, её потенциал в качестве «второго мнения» для поддержки клиницистов может значительно сократить время диагностики в условиях высокой нагрузки и обеспечить пациентам драгоценную возможность раннего лечения.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
