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.