Предыдущая публикация
ИИ-карта брюшной полости выявит рак на ранних стадиях
Медицинская диагностика выходит на новый уровень благодаря искусственному интеллекту. Международная команда исследователей под руководством профессора Алена Юйля из Университета Джонса Хопкинса представила AbdomenAtlas — крупнейший в истории набор данных для анализа компьютерной томографии (КТ) брюшной полости. Этот массив содержит более 45 000 3D-сканов, размеченных по 142 анатомическим структурам, и превышает ближайший аналог в 36 раз.
Согласно Medical Xpress, разметка медицинских изображений — трудоёмкий процесс, требующий сотен тысяч часов работы радиологов. Однако учёные нашли способ ускорить его в сотни раз: они использовали три модели ИИ, обученные на ранее размеченных данных, чтобы автоматически аннотировать новые изображения. Впоследствии команда из 12 радиологов и медицинских специалистов вручную уточняла эти аннотации, используя специальные карты внимания.
Результат впечатляет: благодаря этому подходу разметка органов ускорилась в 500 раз, а опухолей — в 10 раз. По словам авторов исследования, ИИ уже достиг уровня среднего радиолога в некоторых задачах по выявлению опухолей.
Созданный набор данных не только поможет в диагностике заболеваний, но и станет базой для разработки цифровых двойников пациентов. Исследователи надеются, что AbdomenAtlas вдохновит другие медицинские учреждения на сотрудничество и ускорит прогресс в области ИИ-диагностики.
Согласно Medical Xpress, разметка медицинских изображений — трудоёмкий процесс, требующий сотен тысяч часов работы радиологов. Однако учёные нашли способ ускорить его в сотни раз: они использовали три модели ИИ, обученные на ранее размеченных данных, чтобы автоматически аннотировать новые изображения. Впоследствии команда из 12 радиологов и медицинских специалистов вручную уточняла эти аннотации, используя специальные карты внимания.
Результат впечатляет: благодаря этому подходу разметка органов ускорилась в 500 раз, а опухолей — в 10 раз. По словам авторов исследования, ИИ уже достиг уровня среднего радиолога в некоторых задачах по выявлению опухолей.
Созданный набор данных не только поможет в диагностике заболеваний, но и станет базой для разработки цифровых двойников пациентов. Исследователи надеются, что AbdomenAtlas вдохновит другие медицинские учреждения на сотрудничество и ускорит прогресс в области ИИ-диагностики.
Следующая публикация
Нет комментариев