Может ли искусственный интеллект не просто распознать патологию на МРТ, а сделать это быстрее врача и при этом точнее? Исследователи из University of Michigan уверены — да. Они представили систему на базе ИИ под названием Prima, способную анализировать МРТ головного мозга за считаные секунды, выявлять неврологические заболевания и определять срочность лечения с точностью до 97,5%.
Результаты работы опубликованы в Nature Biomedical Engineering и уже вызвали серьезный интерес в медицинском сообществе.
Спрос на магнитно-резонансную томографию (МРТ) во всем мире растет. Миллионы исследований ежегодно проводятся для диагностики инсультов, кровоизлияний, опухолей и других заболеваний нервной системы. Однако количество специалистов-нейрорадиологов не увеличивается с той же скоростью. В результате — перегруженные врачи, задержки в выдаче заключений и риск диагностических ошибок.
В некоторых клиниках результатов МРТ приходится ждать несколько дней. А ведь при таких состояниях, как инсульт или внутричерепное кровоизлияние, счет идет буквально на минуты. Может ли технология стать «ускорителем» для всей системы здравоохранения? Именно на это и нацелена Prima.
Что такое Prima
Prima — это так называемая vision-language model, то есть модель «зрение + язык». В отличие от классических алгоритмов компьютерного зрения, она обрабатывает не только изображения, но и текстовую информацию — например, историю болезни пациента и направление на исследование. По сути, система работает ближе к тому, как думает реальный врач: сопоставляет клинический контекст и картину на снимке.
Это не первая попытка применить искусственный интеллект к нейровизуализации. Ранее алгоритмы обучали решать узкие задачи — например, искать очаги поражения или оценивать риск деменции. Но Prima обучили иначе.
Команда загрузила в систему весь архив МРТ, накопленный в клинике университета за десятилетия цифровой радиологии: более 200 000 исследований и 5,6 миллиона отдельных серий изображений. Дополнительно в модель внесли клинические данные пациентов и причины назначения обследования. Такой масштаб обучения делает систему значительно более универсальной.
Как работает технология
Prima анализирует МРТ мозга и сопутствующие данные в режиме реального времени. Она способна распознавать более 50 различных радиологических диагнозов, связанных с крупными неврологическими заболеваниями. В ходе годового тестирования на более чем 30 000 исследований модель превзошла существующие передовые ИИ-системы по точности диагностики.
Но главное — система не просто ставит предварительный диагноз. Она определяет, какие случаи требуют немедленного вмешательства.
Если на снимке обнаружены признаки инсульта или кровоизлияния, Prima автоматически сигнализирует медицинской команде. Более того, алгоритм рекомендует, кого именно нужно привлечь: невролога по инсультам, нейрохирурга или другого профильного специалиста. Ответ формируется практически сразу после завершения сканирования.
Точность при чтении МРТ критически важна, но скорость не менее значима. Сочетание этих двух факторов может напрямую влиять на исход лечения.
Потенциал для клиник
В крупных медицинских центрах растущий поток пациентов создает нагрузку на отделения радиологии. В сельских больницах проблема иная — нехватка специалистов. В обоих случаях автоматизированная система может стать своеобразным «вторым пилотом» для врача.
Разработчики сравнивают Prima с «ChatGPT для медицинской визуализации» — инструментом широкого профиля, который помогает интерпретировать исследования, а не заменяет специалиста. По аналогии с тем, как ИИ может помочь составить письмо или подготовить отчет, здесь он выступает ассистентом при анализе изображений.
Будущее искусственного интеллекта в радиологии
Несмотря на впечатляющие результаты, проект находится на ранней стадии оценки. В дальнейшем команда планирует интегрировать более детализированные данные из электронных медицинских карт. Это позволит еще точнее моделировать процесс клинического мышления врача.
Сегодня большинство ИИ-систем в здравоохранении решают узкие задачи. Prima же задумывается как масштабируемая платформа. В перспективе ее подход можно адаптировать к другим видам медицинской визуализации — маммографии, рентгенографии грудной клетки, ультразвуковым исследованиям.
Сможет ли такая система радикально изменить медицинскую практику? Вероятно, да — особенно если она станет не заменой, а интеллектуальным партнером врача. Интеграция больших медицинских архивов и продвинутых моделей ИИ открывает дорогу к более быстрому, доступному и точному здравоохранению.
