Нови АИ систем - прототип под називом "Innovit AI" - истовремено обрађује више типова дијагностичких снимања, препознаје могуће патолошке промене и аутоматски генерише текстуални опис налаза, слично лекарском извештају. Систем може да анализира резултате ЦТ и МРИ снимања, рендгенских снимака, ултразвука и мамографије. Након обраде, алгоритам означава промене на слици и формулише текстуални опис налаза.
Током развоја коришћен је посебан математички механизам, такозвана функција губитка, који помаже АИ да прецизније учи на подацима. Након тога, систем је додатно трениран на бази од више од 100.000 медицинских снимака.
Пројекат је развио тим са Института за вештачку интелигенцију Универзитета Инополис, у ком су учествовали стручњаци за машинско учење, инжењери и медицински стручњаци. У наредној фази планирано је проширење базе података за обуку и интеграција са АИ великим језичким моделима, како би систем могао да користи и информације из медицинских картона и ранијих прегледа пацијената.
АИ добија све већу улогу у медицини
Анализа медицинских снимака уз помоћ вештачке интелигенције данас је једна од најбрже растућих области медицинске технологије. Подаци показују да је више од 75 одсто одобрених медицинских АИ система повезано управо са радиологијом - анализом ЦТ и МРИ снимака, рендгена и мамографије. Такви алгоритми помажу лекарима да брже открију туморе, крварења, преломе и друге патологије, као и да лакше обраде велике количине података.
Једна од највећих студија која је испитивала ефикасност ових система био је шведски клинички пројекат MASAI, посвећен скринингу рака дојке. У истраживању је учествовало више од 100.000 жена, а у групи у којој су мамограме анализирали лекари уз помоћ вештачке интелигенције откривено је 29 одсто више случајева рака, док је оптерећење радиолога смањено за око 44 одсто. У годинама које су уследиле забележено је и смањење касних дијагноза рака за 12 одсто, као и мања учесталост агресивних тумора.
Слични системи већ се развијају и у другим земљама. Амерички истраживачи су 2025. године представили модел медицинског вида "Pilar", који може да интерпретира ЦТ и МРИ снимке и препозна више од 350 различитих патолошких карактеристика. Према резултатима тестирања, његова тачност била је 10 до 17 одсто већа у односу на друге моделе.
Вештачка интелигенција се све више користи и за унапређење самог процеса медицинског снимања. На пример, истраживачи са Универзитета у Хонг Конгу развили су систем који из више рендгенских снимака може да реконструише тродимензионални модел костију, што би у појединим случајевима могло да смањи потребу за ЦТ снимањем и изложеност пацијената зрачењу за скоро 99 одсто.
Ако се приступ који развијају истраживачи из Инополиса покаже успешним у клиничкој пракси, лекари би могли да уштеде време на почетној анализи снимака и изради извештаја - а то би било посебно важно у областима где радиолози обрађују велики број прегледа и где је оптерећење здравственог система највеће.