Инструменты ИИ для компьютерного зрения в медицинской диагностике

Когда врачи просматривают рентгеновские снимки после долгих смен или анализируют сотни медицинских изображений, важные признаки иногда могут оставаться незамеченными. Это распространённая проблема в медицинской диагностике.

Даже небольшие задержки или упущенные детали могут повлиять на лечение пациента. Чтобы решить такие проблемы, системы искусственного интеллекта (AI) используют для поддержки клиницистов.

От раннего выявления заболеваний на медицинских изображениях до помощи в принятии диагностических решений — эти технологии становятся важной частью работы медицинских организаций. Фактически инструменты AI интегрируются в различные медицинские технологии.

К ним относятся модели Vision AI, анализирующие визуальные данные, диагностическое программное обеспечение, помогающее клиницистам при просмотре изображений, и системы AI, внедрённые в клиническую практику и работающие в реальных медицинских условиях. Хотя каждый тип инструмента AI выполняет свою задачу, все они преследуют одну цель: сделать диагностику более точной, последовательной и надёжной.

В этой статье мы подробнее рассмотрим некоторые популярные инструменты AI, используемые для медицинской диагностики в клинических условиях. Давай начнём!

Обзор технологий AI и медицинской диагностики#

AI можно использовать для поддержки медицинской диагностики на разных этапах. Он может работать начиная с первичного анализа медицинских данных и заканчивая предоставлением информации при принятии окончательных решений.

Такие возможности делают AI ценным инструментом в системах здравоохранения, работающих с большими объёмами данных. Поэтому многие медицинские специалисты начинают использовать инструменты на базе AI в различных сценариях.

Например, алгоритмы Vision AI могут анализировать рентгеновские снимки и КТ, выявляя закономерности на медицинских изображениях, которые человек может не заметить при ручном просмотре. Решение на базе компьютерного зрения может автоматически отмечать подозрительные области и ускорять процесс диагностики.

Благодаря этому повышается точность диагностики без замедления существующих клинических рабочих процессов, а у специалистов появляется больше времени для других задач. Согласно прогнозам, мировой рынок компьютерного зрения в здравоохранении вырастет на $10.97 млрд в период с 2025 по 2030 год, что подчёркивает всё более широкое внедрение этих технологий.

Инструменты Vision AI могут помогать даже в анализе тканей человека на микроскопическом уровне. Модели машинного и глубокого обучения можно использовать для задач анализа микроскопических данных, например для подсчёта клеток за считаные секунды. Это позволяет медицинским специалистам сосредоточиться на самом важном — пациенте.

Кроме того, некоторые передовые клинические системы AI могут объединять данные медицинских изображений с данными пациентов из электронных медицинских карт (EHRs) и результатами клинических исследований. Обрабатывая все эти данные вместе с помощью AI, врачи могут составить персонализированный план лечения для каждого пациента. Это особенно полезно при сложных заболеваниях, таких как рак молочной железы или сердечно-сосудистые заболевания.

Типы инструментов AI, используемых медицинскими учреждениями#

Медицинскую диагностику можно проводить с помощью различных инструментов AI, каждый из которых выполняет определённую функцию. Одни сосредоточены на анализе медицинских изображений, другие поддерживают клинические рабочие процессы, принятие решений или работу систем на уровне медицинских учреждений.

Вот несколько основных типов инструментов AI, используемых для медицинской диагностики:

• Модели Vision AI: это базовые модели AI, ориентированные на задачи визуального анализа, такие как обнаружение, локализация, сегментация и подсчёт объектов на медицинских изображениях и патоморфологических препаратах. Они не принимают клинические решения самостоятельно, а предоставляют базовые сведения об изображениях, на которых работают диагностические приложения на основе анализа изображений.
• Диагностическое программное обеспечение на базе AI: такие инструменты основаны на базовых моделях и предназначены для поддержки принятия клинических решений. Они анализируют и объединяют данные из нескольких источников, таких как медицинские изображения, электронные медицинские карты (EHRs), результаты лабораторных исследований и клинические записи, чтобы выявлять закономерности, отмечать потенциальные аномалии, расставлять приоритеты между случаями и помогать клиницистам при диагностическом просмотре.
• Системы AI, внедрённые в клиническую практику: это полностью интегрированные и регулируемые решения на базе AI, одобренные для использования в реальных клинических условиях. Обычно они объединяют несколько моделей AI, клинические правила, уровни валидации и механизмы мониторинга, чтобы безопасно работать в определённых сценариях. В зависимости от разрешения регулирующих органов такие системы могут выполнять автономные или полуавтономные диагностические задачи при соблюдении строгих требований к производительности, безопасности и конфиденциальности данных.

Популярные инструменты на базе AI для медицинской диагностики#

Теперь, когда мы лучше понимаем, как разные инструменты AI могут поддерживать диагностические рабочие процессы, давай рассмотрим несколько ведущих инструментов AI, которые сегодня используются в медицинской диагностике.

1. Модели Ultralytics YOLO#

Модели Ultralytics YOLO — это семейство моделей компьютерного зрения реального времени, предназначенных для выполнения различных задач Vision AI на изображениях и видео. В медицине эти модели можно использовать как базовый строительный блок, помогающий системам AI анализировать и понимать медицинские изображения.

В семейство моделей Ultralytics YOLO входят Ultralytics YOLOv5, Ultralytics YOLOv8, Ultralytics YOLO11 и последняя версия — Ultralytics YOLO26. Эти модели не обнаруживают медицинские аномалии без дополнительной настройки.

Чтобы выявлять опухоли, поражения, переломы или другие аномалии, их можно дообучить или обучить на заказ на размеченных наборах данных медицинских изображений, которые научат их распознавать объекты или аномалии, на которые следует обращать внимание.

Рис. 1. Использование YOLO для анализа рентгеновских снимков (Источник)

После дообучения такие модели, как Ultralytics YOLO26, могут выступать в роли визуального помощника в диагностических рабочих процессах. В частности, высокая скорость делает их полезными в загруженных клинических условиях, где большие объёмы данных медицинских изображений необходимо быстро просматривать.

2. Viz.ai#

Viz.ai — это диагностический инструмент на базе AI, который может анализировать медицинские изображения. Его используют для анализа медицинских изображений и выявления состояний, требующих немедленного клинического внимания, таких как инсульт и сосудистые заболевания.

Этот инструмент AI напрямую интегрируется с больничными системами, предоставляя альтернативу ручному просмотру изображений. Viz.ai позволяет командам медицинской диагностики быстрее реагировать в ситуациях, когда своевременность лечения напрямую влияет на исход для пациента.

Одно из ключевых применений инструмента — автоматическое обнаружение окклюзий крупных сосудов (LVOs) на снимках. Система AI также используется для отправки мгновенных оповещений хирургической бригаде на мобильные устройства, чтобы поддержать быстрое вмешательство.

Рис. 2. Как можно использовать Viz.ai (Источник)

3. PathAI#

Патоморфология играет важную роль в исследовании образцов тканей и выявлении признаков заболеваний. Такие инструменты AI, как PathAI, используют алгоритмы AI для анализа высококачественных препаратов и обнаружения малозаметных закономерностей.

Патоморфологи используют этот инструмент при анализе биопсий. Среди его применений — подсчёт клеток и определение границ опухоли на препаратах. Это повышает эффективность диагностического процесса и помогает медицинским специалистам увереннее интерпретировать результаты.

4. Aidoc#

Aidoc — это инструмент AI, предназначенный главным образом для радиологии и диагностики на основе изображений, включая сердечно-сосудистые и неврологические заболевания. В отличие от анализа письменных медицинских отчётов, Aidoc сосредоточен на данных медицинских изображений и помогает выявлять наиболее срочные и клинически значимые находки.

Инструмент работает как постоянный фоновый монитор безопасности для рабочих процессов, связанных с медицинскими изображениями. Он автоматически анализирует снимки и отмечает случаи высокого риска, чтобы клиницисты могли приоритетно рассмотреть их в кратчайшие сроки. Это помогает сокращать задержки в диагностике и поддерживать стабильное качество медицинской помощи в загруженных больницах.

Aidoc бесшовно интегрируется с больничными системами и рабочими списками радиологов, помогая выявлять неотложные состояния, такие как тромбоэмболия лёгочной артерии и внутричерепные кровоизлияния. Расставляя приоритеты для экстренных случаев, Aidoc ускоряет клиническое реагирование, не нарушая существующие рабочие процессы.

Рис. 3. Внутричерепные кровоизлияния, обнаруженные Aidoc. (Источник)

5. Tempus#

Tempus — это инструмент на базе AI, используемый в онкологии для помощи врачам в принятии более обоснованных решений о лечении. Он анализирует медицинские записи, а также генетические и молекулярные данные пациентов.

Платформа объединяет такие сведения, как история болезни пациента, результаты анализов и геномные данные, чтобы предоставлять полезную клиническую информацию. Рассматривая эти данные в совокупности, Tempus помогает врачам лучше понять заболевание и определить, какие методы лечения могут быть наиболее подходящими для конкретного пациента.

Tempus в основном используют онкологи для поддержки выбора лечения. Инструмент сравнивает генетический профиль пациента с закономерностями, выявленными в больших клинических и молекулярных наборах данных, помогая подбирать персонализированное лечение рака.

6. Cleerly#

Cleerly — это диагностический инструмент с поддержкой AI, используемый для анализа КТ сердца, в частности коронарной КТ-ангиографии. Он помогает врачам увидеть детали на изображениях сердца, которые может быть трудно выявить только при стандартном визуальном просмотре.

Инструмент анализирует КТ-снимки, оценивая накопление бляшек и сужение коронарных артерий — ключевые признаки сердечно-сосудистых заболеваний. На основе этого анализа Cleerly формирует подробный отчёт, который помогает оценить риск развития у пациента ишемической болезни сердца.

Меняющаяся роль AI в здравоохранении#

Прогресс AI в здравоохранении затрагивает и другие области, помимо медицинской визуализации. Хотя AI особенно эффективно помогает анализировать медицинские изображения быстрее и последовательнее, новые приложения расширяют его роль во всём диагностическом рабочем процессе.

Сегодня системы AI могут поддерживать автоматизированный анализ, расстановку приоритетов между случаями и принятие клинических решений, помогая клиницистам быстрее принимать более обоснованные решения и сохраняя медицинскую визуализацию в центре диагностической помощи. Хорошо известный пример такого развития медицинского AI — AlphaFold, разработанный Google DeepMind.

Хотя AlphaFold не используется непосредственно в клинической диагностике, он демонстрирует, как AI может анализировать сложные биомедицинские данные и точно предсказывать трёхмерную структуру белков. Это достижение значительно ускорило биологические исследования и разработку лекарств. Подобные разработки закладывают научную основу для новых диагностических тестов и таргетной терапии.

Рис. 4. Предсказание трёхмерной структуры белка с помощью AlphaFold (Источник)

Основные выводы#

AI стремительно меняет медицинскую диагностику, повышая скорость, точность и эффективность клинических рабочих процессов. От медицинской визуализации и патоморфологии до планирования персонализированного лечения — инструменты AI помогают клиницистам принимать более обоснованные решения и снижать объём ручной работы. По мере развития этих технологий они будут играть всё более важную роль в предоставлении своевременной, основанной на данных и ориентированной на пациента медицинской помощи.

Присоединяйся к нашему сообществу и загляни в наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше об AI. Изучи страницы с нашими решениями, чтобы узнать о применении AI в производстве и компьютерного зрения в логистике. Ознакомься с нашими вариантами лицензирования и начни создавать модели Vision AI.