Искусственный интеллект революционизирует анализ медицинских снимков
Недавно разработанная система искусственного интеллекта под названием LILAC (Learning-based Inference of Longitudinal imAge Changes) открывает новые горизонты в анализе серий медицинских снимков. Эта инновационная технология способна выявлять даже самые незначительные изменения в снимках, сделанных в разные моменты времени, и прогнозировать связанные с ними показатели, такие как когнитивные оценки по результатам сканирования мозга.
Согласно исследованию, опубликованному 20 февраля в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences, LILAC успешно продемонстрировала свою эффективность на различных временных рядах снимков — от развития эмбрионов при ЭКО до заживления тканей после ран и старения мозга. Система автоматически корректирует артефакты данных и находит релевантные изменения, что делает её универсальным инструментом для анализа практически любых продольных наборов снимков.
В одном из экспериментов LILAC была обучена на сотнях последовательностей микроскопических снимков, показывающих развитие эмбрионов in vitro, и затем успешно определяла, какое из двух случайных снимков было сделано раньше, с точностью около 99%. Система также продемонстрировала высокую точность в упорядочении снимков заживляющих тканей и в прогнозировании временных интервалов между МРТ-снимками мозга пожилых людей, а также индивидуальных когнитивных оценок пациентов с лёгкими когнитивными нарушениями.
Профессор Мерт Сабунджу, ведущий автор исследования и профессор электротехники в радиологии в Медицинском колледже Вейл Корнелл, отметил: «Этот новый инструмент позволит нам обнаруживать и количественно оценивать клинически значимые изменения во времени способами, которые ранее были невозможны, и его гибкость означает, что он может быть применён практически к любому продольному набору снимков».
Внедрение технологий искусственного интеллекта в здравоохранение становится глобальной тенденцией. В некоторых странах, например, уже несколько лет активно используются различные сервисы ИИ для анализа медицинских изображений. За это время нейросети обработали более сотни миллионов исследований, что позволило значительно повысить точность и скорость диагностики заболеваний. Кроме того, алгоритмы глубокого обучения доказали свою эффективность в международных соревнованиях, таких как autoPET, где они успешно выявляли опухолевые поражения на ПЭТ/КТ-снимков, что критично для выбора правильной терапии .
Однако, несмотря на значительные успехи, остаются вызовы, связанные с внедрением ИИ в клиническую практику. Необходима дополнительная работа по улучшению алгоритмов, чтобы они стали устойчивыми к внешним факторам и подходили для повседневного использования. Кроме того, важно обеспечить надёжность и безопасность использования ИИ в медицинских учреждениях, чтобы гарантировать доверие как со стороны медицинских специалистов, так и пациентов.
Исторически внедрение новых технологий в медицину сопровождалось как успехами, так и трудностями. Например, появление рентгенографии в начале XX века стало революцией в диагностике, но потребовались десятилетия для разработки стандартов безопасности и обучения специалистов. Аналогично, интеграция ИИ в медицинскую практику требует времени для адаптации, обучения и разработки нормативной базы.
В заключение, системы искусственного интеллекта, такие как LILAC, представляют собой значительный шаг вперёд в анализе медицинских изображений. Их способность автоматически выявлять и количественно оценивать изменения во времени открывает новые возможности для диагностики и мониторинга заболеваний. Однако для полного раскрытия потенциала ИИ в медицине необходимо продолжать исследования, совершенствовать технологии и обеспечивать их безопасное и эффективное применение в клинической практике.