Инструменты Vision AI для медицинской диагностики

Когда врачи просматривают рентгеновские снимки после долгих смен или анализируют сотни медицинских изображений, важные детали могут быть упущены. Это распространенная проблема в медицинской диагностике.

Даже незначительные задержки или упущенные детали могут повлиять на уход за пациентами. Чтобы решить такие проблемы, системы artificial intelligence (AI) используются для помощи клиницистам.

От раннего выявления заболеваний на медицинских изображениях до помощи в принятии диагностических решений — они становятся ключевой частью работы медицинских организаций. На самом деле, ИИ-инструменты интегрируются в самые разные healthcare technologies.

Сюда относятся модели vision AI, анализирующие визуальные данные, диагностическое программное обеспечение, помогающее врачам во время осмотра, и клинически развернутые системы ИИ, работающие в реальных условиях здравоохранения. Хотя каждый тип инструмента ИИ служит своей цели, у всех них одна задача: обеспечить более точную, последовательную и надежную диагностику.

В этой статье мы подробнее рассмотрим популярные инструменты ИИ, используемые для медицинской диагностики в клинических условиях. Давай начнем!

Взгляд на технологии ИИ и медицинскую диагностику#

ИИ можно использовать для поддержки медицинской диагностики на разных этапах. Он может работать как при первом анализе медицинских данных, так и при предоставлении инсайтов для принятия окончательных решений.

Такие возможности делают ИИ ценным инструментом в перегруженных данными системах здравоохранения. Вот почему многие медицинские специалисты начинают использовать инструменты на базе ИИ для различных задач.

Например, алгоритмы vision AI могут анализировать рентгеновские снимки и КТ-сканы, чтобы находить закономерности в медицинских изображениях, которые человек может пропустить при ручном просмотре. Решение на основе компьютерного зрения способно автоматически помечать подозрительные области и ускорять диагностический процесс.

Благодаря этому повышается точность диагностики без замедления существующих клинических рабочих процессов, а у специалистов появляется больше времени для других задач. Фактически, мировой рынок компьютерного зрения в здравоохранении вырастет на $10.97 billion в период с 2025 по 2030 год, что подчеркивает рост внедрения этих технологий.

Инструменты Vision AI могут даже помогать в анализе тканей человека в микроскопическом масштабе. Модели машинного обучения и глубокого обучения могут использоваться для таких задач microscopic data analysis, как подсчет клеток за считанные секунды. Это значит, что медицинские работники могут сосредоточиться на самом главном: на пациенте.

В дополнение к этому некоторые продвинутые AI clinical systems могут объединять данные медицинской визуализации с данными пациентов из электронных медицинских карт (ЭМК) и результатами клинических испытаний. Обрабатывая все эти данные с помощью ИИ, врачи могут составить индивидуальный план лечения для каждого пациента. Это особенно полезно при сложных заболеваниях, таких как рак молочной железы или сердечно-сосудистые заболевания.

Типы инструментов ИИ, используемые медицинскими работниками#

Медицинская диагностика может выполняться с помощью различных инструментов ИИ, каждый из которых выполняет свою роль. Некоторые специализируются на анализе медицинских изображений, а другие поддерживают клинические рабочие процессы, принятие решений или операционную деятельность внутри медицинских организаций.

Вот несколько ключевых типов инструментов ИИ, используемых для медицинской диагностики:

• Модели Vision AI: Это базовые модели ИИ, ориентированные на задачи визуального понимания, такие как обнаружение, локализация, сегментация и подсчет объектов на медицинских изображениях и патологических слайдах. Они не принимают клинические решения самостоятельно, но предоставляют основные данные на уровне изображений, которые лежат в основе диагностических приложений.
• Диагностическое ПО на базе ИИ: Такие инструменты построены на базовых моделях и предназначены для поддержки принятия клинических решений. Они анализируют и объединяют данные из различных источников, таких как медицинские изображения, электронные медицинские карты (EHR), лабораторные анализы и клинические заметки, чтобы выявлять закономерности, помечать потенциальные аномалии, расставлять приоритеты и помогать врачам при диагностике.
• Клинически развернутые системы ИИ: Это полностью интегрированные, регулируемые решения на базе ИИ, одобренные для реального клинического использования. Обычно они сочетают в себе несколько моделей ИИ, клинические правила, уровни валидации и механизмы мониторинга для безопасной работы в рамках определенных сценариев. В зависимости от регуляторного одобрения, эти системы могут выполнять автономные или полуавтономные диагностические задачи, соблюдая строгие требования к производительности, безопасности и конфиденциальности данных.

Популярные инструменты на базе ИИ для медицинской диагностики#

Теперь, когда у нас есть лучшее понимание того, как различные инструменты ИИ могут поддерживать диагностические процессы, давай рассмотрим некоторые из топовых инструментов ИИ, которые сегодня используются в медицинской диагностике.

Модели Ultralytics YOLO#

Ultralytics YOLO models — это семейство моделей computer vision реального времени, предназначенных для выполнения различных задач компьютерного зрения с изображениями и видео. В сфере здравоохранения эти модели могут использоваться в качестве фундаментального блока, который помогает ИИ-системам анализировать и понимать медицинские изображения.

Семейство моделей Ultralytics YOLO включает Ultralytics YOLOv5, Ultralytics YOLOv8, Ultralytics YOLO11 и последнюю версию Ultralytics YOLO26. Эти модели не обнаруживают медицинские аномалии «из коробки».

Чтобы идентифицировать опухоли, поражения, переломы или другие аномалии, их нужно дообучить (fine-tune) или обучить на размеченных наборах данных медицинской визуализации, которые «учат» их тому, какие объекты или аномалии искать на снимках.

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

После дообучения такие модели, как Ultralytics YOLO26, могут выступать в роли визуального ассистента в диагностических рабочих процессах. В частности, их скорость делает их полезными в загруженных клинических условиях, где необходимо быстро анализировать большие объемы данных визуализации.

Viz.ai#

Viz.ai — это диагностический инструмент ИИ для анализа медицинских изображений. Он используется для выявления состояний, требующих немедленного клинического вмешательства, таких как инсульт и сосудистые патологии.

Этот инструмент ИИ интегрируется непосредственно в больничные системы, предоставляя альтернативу процессам ручного анализа изображений. Viz.ai позволяет командам медицинской диагностики реагировать быстрее, когда время лечения напрямую влияет на исход для пациента.

Одно из его ключевых применений — автоматическое обнаружение окклюзий крупных сосудов (LVO) на сканах. Система ИИ также используется для отправки мгновенных оповещений хирургической бригаде через мобильные устройства для ускорения вмешательства.

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

PathAI#

Патология — важнейшая часть исследования образцов тканей и поиска признаков заболевания. Инструменты ИИ, такие как PathAI, используют алгоритмы для анализа высококачественных слайдов и обнаружения едва заметных паттернов.

Патологи используют этот инструмент при просмотре биопсий. Среди его применений — подсчет клеток и определение границ раковых опухолей на слайдах. Это делает диагностический процесс более эффективным и помогает медицинским специалистам чувствовать себя увереннее в своих заключениях.

Aidoc#

Aidoc — это инструмент ИИ, разработанный в первую очередь для радиологии и диагностики на основе изображений, включая сердечно-сосудистые и неврологические заболевания. Вместо анализа текстовых медицинских отчетов Aidoc фокусируется на данных медицинской визуализации, помогая выявлять наиболее срочные и клинически значимые находки.

Инструмент функционирует как непрерывный фоновый монитор безопасности для рабочих процессов медицинской визуализации. Он автоматически анализирует сканы и отмечает случаи высокого риска, чтобы их могли приоритизировать для немедленного изучения врачами. Это помогает сократить задержки в диагностике и поддерживает согласованное качество обслуживания пациентов в загруженных больничных условиях.

Aidoc легко интегрируется в больничные системы и рабочие списки радиологов, помогая выявлять неотложные состояния, такие как тромбоэмболия легочной артерии и внутричерепные кровоизлияния. Приоритизируя экстренные случаи, Aidoc поддерживает быстрое клиническое реагирование без нарушения существующих рабочих процессов.

Рис. 3. Внутричерепные кровоизлияния, обнаруженные Aidoc на сканировании мозга. (Source)

Tempus#

Tempus — это инструмент на базе ИИ, используемый в онкологии, чтобы помочь врачам принимать более обоснованные решения о лечении. Он анализирует медицинские записи вместе с генетическими и молекулярными данными пациентов.

Платформа объединяет информацию, такую как история болезни, результаты анализов и геномные данные, для предоставления полезных клинических выводов. Анализируя эту информацию в совокупности, Tempus помогает врачам лучше понять болезнь и подобрать лечение, которое будет наиболее подходящим для конкретного пациента.

Tempus в основном используется онкологами для поддержки выбора терапии. Он работает путем сравнения генетического профиля пациента с паттернами, найденными в больших клинических и молекулярных наборах данных, помогая направлять персонализированное лечение рака.

Cleerly#

Cleerly — это диагностический инструмент с ИИ-ассистентом, используемый для анализа КТ-сканов сердца, в частности коронарной КТ-ангиографии. Он помогает врачам видеть детали при визуализации сердца, которые может быть сложно идентифицировать при обычном визуальном просмотре.

Инструмент анализирует КТ-сканы для оценки накопления бляшек и сужения коронарных артерий, что является ключевыми индикаторами сердечных заболеваний. Используя этот анализ, Cleerly создает подробный отчет, который помогает показать риск развития ишемической болезни сердца у пациента.

Развивающаяся роль ИИ в здравоохранении#

Прогресс, который ИИ совершает в здравоохранении, затрагивает и другие области, помимо медицинской визуализации. Хотя ИИ стал особенно эффективным в более качественном и последовательном анализе медицинских изображений, новые приложения расширяют его роль во всем диагностическом рабочем процессе.

Сегодня системы ИИ могут поддерживать автоматизированный анализ, приоритизацию случаев и принятие клинических решений, помогая клиницистам принимать более быстрые и обоснованные решения, сохраняя при этом медицинскую визуализацию в основе диагностической помощи. Известным примером такого широкого прогресса в медицинском ИИ является AlphaFold, разработанная Google DeepMind.

Хотя AlphaFold не используется напрямую в клинической диагностике, он демонстрирует, как ИИ может анализировать сложные биомедицинские данные, чтобы точно предсказывать трехмерную структуру белков — достижение, которое значительно ускорило биологические исследования и разработку лекарств. Такие достижения помогают заложить научную основу для новых диагностических тестов и таргетной терапии.

Рис. 4. Предсказание трехмерной структуры белка с помощью AlphaFold (Source)

Основные выводы#

ИИ стремительно меняет медицинскую диагностику, улучшая скорость, точность и эффективность клинических рабочих процессов. От медицинской визуализации и патологии до персонализированного планирования лечения — инструменты ИИ помогают врачам принимать более обоснованные решения, сокращая объем ручной работы. По мере того как эти технологии продолжают развиваться, они будут играть все более важную роль в предоставлении своевременной, основанной на данных и ориентированной на пациента помощи.

Присоединяйся к нашему community и загляни в наш GitHub repository, чтобы почитать об ИИ. Изучи страницы наших решений, чтобы узнать о применении AI in manufacturing и computer vision in logistics. Ознакомься с нашими licensing options и начни создавать модели vision AI.