Нейросеть научилась извлекать из компьютерной томографии больше информации, чем удается увидеть врачу при обычном просмотре снимков. Алгоритм Merlin анализирует трехмерные КТ-сканы и способен находить признаки заболеваний и даже оценивать риск их появления за несколько лет.
ИИ‑модель Merlin разработали специалисты Стэнфордского университета, которые опубликовали описание технологии в журнале Nature Medicine.
Компьютерная томография — один из самых распространенных методов медицинской диагностики. Каждый снимок представляет собой сложную трехмерную картину органов и тканей, и врачи-рентгенологи вручную анализируют большой объем данных. Новая модель создана как универсальный инструмент, который может автоматически выполнять разные задачи — от распознавания органов до оценки риска заболеваний.
Модель обучали на внушительной базе данных: более 15 тысяч трехмерных КТ‑снимков брюшной полости, каждый из которых сопоставлен с заключением рентгенолога и диагностическим кодом (всего — почти миллион кодов).
После обучения Merlin протестировали на 50 тысячах новых КТ‑снимков из четырех больниц. Результаты показали, что модель верно предсказывает диагностические коды в 81% случаев, а для группы из 102 кодов точность доходит до 90%.
Еще одна важная способность Merlin — прогнозировать риск развития хронических заболеваний (диабета, остеопороза, болезней сердца) у здоровых пациентов на пять лет вперед. В таких задачах модель показывает результат 75%, опережая аналоги (68%).
Кроме того, Merlin умеет работать с незнакомыми данными. Например, модель успешно анализирует КТ грудной клетки, хотя никогда не обучалась на таких снимках. По эффективности она не уступает специализированным инструментам, а в ряде случаев превосходит их.
Ранее Наука Mail рассказывала о том, что мумии древних египтян изучили на КТ: что стало известно.
