Учёные разработали инновационную модель искусственного интеллекта, которая способна выявлять различные заболевания лёгких по данным ультразвуковых исследований с точностью 96,57%. Более того, она может отличить, вызваны ли обнаруженные аномалии пневмонией, COVID-19 или другими патологиями.
Модель создана исследователями из Австралийского католического университета (ACU), Университета Чарльза Дарвина (CDU) и Международного университета (UIU). Она превосходит существующие ИИ-инструменты, работающие с теми же ультразвуковыми данными, благодаря способности выявлять специфические паттерны различных заболеваний лёгких.
«Модель не только определяет патологию, но и объясняет, почему она приняла то или иное решение. Это делает её работу более прозрачной для врачей и повышает уровень доверия к результатам», — отмечает профессор CDU Нюша Шафиябади, соавтор исследования. По её словам, такой инструмент помогает медикам быстрее и точнее ставить диагнозы, экономит время и может служить обучающим пособием.
Как это работает?
Разработка основана на комбинации двух ИИ-моделей: сверточной нейронной сети (CNN) и модели долгой краткосрочной памяти (LSTM). CNN анализирует изображения, выявляя мельчайшие изменения на пиксельном уровне, которые могут ускользнуть от человеческого глаза. Затем LSTM использует эти данные, оценивая их в динамике и отбрасывая несущественную информацию. В результате их синергии создана гибридная модель TD-CNNLSTM-LungNet, которая не только обнаруживает патологии, но и объясняет свою диагностику.
Используя видео ультразвуковых исследований из существующих баз данных, TD-CNNLSTM-LungNet продемонстрировала уровень распознавания, превышающий показатели текущих аналогов (90–92%). Особое значение имеет высокий показатель «recall» (96,51%), что указывает на низкое число ложноотрицательных результатов — критически важный фактор при диагностике заболеваний, требующих срочного лечения.
Несмотря на очевидный прогресс ИИ в медицине, к технологиям по-прежнему относятся с осторожностью. Однако специализированные модели, разрабатываемые для диагностики, уже демонстрируют высокую надёжность. Например, в 2023 году FDA одобрило использование устройства DermaSensor, способного распознавать около 200 видов рака кожи. Это подчёркивает потенциал ИИ как вспомогательного инструмента для врачей, а не замены специалистов.
Будущее медицины
Новая ИИ-модель диагностики лёгочных заболеваний демонстрирует, каким может быть будущее медицины. Например, она способна различать COVID-19 и пневмонию, которые часто выглядят одинаково для человеческого глаза, но имеют уникальные признаки, распознаваемые алгоритмом. Кроме того, модель генерирует отчёты, поясняющие процесс диагностики, включая визуальные карты, помогающие врачам точнее локализовать патологию.
Учёные планируют расширить возможности модели, чтобы она могла анализировать не только ультразвуковые снимки, но и данные КТ и рентгеновских исследований. Потенциально она сможет диагностировать туберкулёз, астму, рак лёгких, хронические заболевания и другие патологии, что сделает её важным инструментом в современной медицине.
Исследование было опубликовано в журнале Frontiers in Computer Science.
