ИИ Иннополиса помогает прогнозировать взгляд врача при чтении рентгена
В Университете Иннополис разработали нейросеть, способную предсказывать, на какие участки рентгеновского снимка смотрит врач и как долго он удерживает внимание. Обучение модели проводилось на медицинских данных и диагностических сценариях, включая поиск пневмонии.
По результатам тестирования точность выявления патологий выросла примерно на 5% по сравнению с существующими решениями.
От анализа пикселей к медицинскому смыслу
Традиционные диагностические нейросети нередко ошибаются, обращая внимание на случайные визуальные элементы, такие как тени или засветки.
Новая система использует более сложный подход: она объединяет визуальные данные, текстовые метки и медицинские знания, формируя семантическое понимание изображения.
Как модель «видит» снимок
Разработка предсказывает последовательность движений взгляда врача — какие зоны рентгена он изучает в процессе диагностики.
В качестве входных данных используются визуальные признаки, диагностические метки («норма», «пневмония») и описания анатомических структур.
Медицинская интерпретация данных
По словам Дмитрия Львова из Лаборатории искусственного интеллекта в медицине Университета Иннополис, система связывает пиксели не с яркостью, а с медицинским смыслом и задачей диагностики.
Благодаря этому нейросеть способна выделять и интерпретировать отдельные фрагменты снимков как «кость», «сердце» или «затемнение».
Обучение будущих врачей
Главное применение технологии — образовательное. Её можно внедрять в симуляторы, чтобы обучать молодых рентгенологов правильным стратегиям анализа изображений.
Таким образом система помогает не только находить заболевания, но и формировать профессиональные навыки визуальной диагностики.
Больше новостей и эксклюзивных видео смотрите в канале Самара Онлайн 24 в MAX.