Инструменты ИИ для компьютерного зрения в медицинской диагностике

После длительной смены врачи могут просматривать рентгеновские снимки или анализировать сотни медицинских изображений, и иногда важные находки остаются незамеченными. Это распространенная проблема в диагностике заболеваний.

Даже небольшие задержки или пропущенные детали могут повлиять на помощь пациенту. Чтобы решить эту проблему, для поддержки клиницистов используют системы искусственного интеллекта (AI).

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

К ним относятся модели Vision AI, анализирующие визуальные данные, диагностическое программное обеспечение, помогающее клиницистам при просмотре материалов, и клинические системы AI, применяемые в реальных медицинских учреждениях. Каждый тип инструмента AI выполняет свою задачу, но у всех одна цель: обеспечивать более точную, последовательную и надежную диагностику.

В этой статье мы подробнее рассмотрим популярные инструменты ИИ для диагностики в медицинских учреждениях.

Обзор технологий AI и диагностики заболеваний#

AI может помогать в диагностике заболеваний на разных этапах. Он может участвовать как в первичном просмотре медицинских данных, так и в подготовке выводов для принятия окончательных решений.

Благодаря таким возможностям AI становится ценным инструментом в системах здравоохранения, работающих с большими объемами 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 мог бы не заметить при ручном просмотре. Решение на базе компьютерного зрения может автоматически отмечать подозрительные области и ускорять процесс диагностики.

Это повышает точность диагностики, не замедляя существующие клинические рабочие процессы, и позволяет специалистам уделять больше времени другим задачам. По прогнозам, с 2025 по 2030 год мировой рынок компьютерного зрения в здравоохранении вырастет на 10,97 млрд долларов, что подчеркивает все более широкое внедрение этих технологий.

Инструменты Vision AI могут помогать анализировать ткани человека даже на микроскопическом уровне. Модели машинного и глубокого обучения можно использовать для задач микроскопического анализа данных, например для подсчета клеток за считаные секунды. Благодаря этому медицинские специалисты могут сосредоточиться на самом важном — пациенте.

Кроме того, некоторые передовые клинические системы AI могут объединять данные медицинской визуализации с данными пациентов из электронных медицинских карт (EHRs) и результатами клинических исследований. Обрабатывая все эти данные вместе с помощью AI, 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 AI, используемых медицинскими организациями#

Для медицинской диагностики используют различные инструменты ИИ, каждый из которых выполняет свою задачу. Одни сосредоточены на анализе медицинских изображений, другие помогают организовывать клинические рабочие процессы, принимать решения или управлять работой медицинских систем.

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

• Модели Vision AI: Это базовые модели AI, предназначенные для задач визуального анализа, таких как обнаружение, локализация, сегментация и подсчет объектов на медицинских изображениях и гистологических препаратах. Они не принимают клинические решения самостоятельно, а предоставляют базовые выводы об изображениях, на которых строятся приложения для диагностики по изображениям.
• Диагностическое программное обеспечение на базе AI: Такие инструменты развивают возможности базовых моделей и предназначены для поддержки принятия клинических решений. Они анализируют и объединяют данные из нескольких источников, например медицинские изображения, электронные медицинские карты (EHRs), результаты лабораторных анализов и клинические записи, чтобы выявлять закономерности, отмечать возможные отклонения, расставлять приоритеты и помогать клиницистам при диагностическом просмотре.
• Клинические системы AI: Это полностью интегрированные регулируемые решения на базе AI, одобренные для использования в реальной клинической практике. Обычно они объединяют несколько моделей AI, клинические правила, уровни валидации и механизмы мониторинга, чтобы безопасно работать в рамках определенных сценариев применения. В зависимости от разрешения регулирующих органов такие системы могут выполнять диагностические задачи автономно или полуавтономно, соблюдая строгие требования к производительности, безопасности и конфиденциальности данных.

Популярные инструменты на базе ИИ для медицинской диагностики#

Теперь, когда мы лучше понимаем, как различные инструменты ИИ могут поддерживать диагностические процессы, рассмотрим некоторые из ведущих инструментов ИИ, которые сегодня применяются в медицинской диагностике.

1. Модели Ultralytics YOLO#

Модели Ultralytics YOLO — это семейство моделей для компьютерного зрения в реальном времени, предназначенных для выполнения различных задач ИИ в области зрения на изображениях и видео. В медицине эти модели могут служить базовым строительным блоком, помогающим системам ИИ 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 выявляют медицинские аномалии сразу после установки.

Чтобы выявлять опухоли, поражения, переломы и другие аномалии, модели можно дообучать или обучать с нуля на размеченных наборах медицинских изображений, таких как Brain Tumor или GRAZPEDWRI-DX для диагностики травм запястья у детей. Такие наборы данных учат модели распознавать искомые объекты и аномалии на медицинских изображениях.

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

После дообучения такие модели, как Ultralytics YOLO26, могут выступать в роли визуального помощника в диагностических процессах. В частности, высокая скорость делает модель полезной в загруженных клинических условиях, где большие объемы данных визуализации необходимо быстро просматривать.

2. Viz.ai#

Viz.ai — инструмент ИИ для диагностики, который анализирует медицинские изображения. Его используют для анализа медицинских изображений и выявления состояний, требующих немедленного внимания врачей, например инсульта и сосудистых заболеваний.

Этот инструмент ИИ напрямую интегрируется с больничными системами и служит альтернативой ручному просмотру изображений. Viz.ai помогает командам медицинской диагностики быстрее реагировать, когда время начала лечения напрямую влияет на исход для пациента.

Одно из ключевых применений инструмента — автоматическое выявление окклюзий крупных сосудов (LVO) на снимках. Система ИИ также отправляет хирургической бригаде мгновенные оповещения на мобильные устройства, чтобы помочь быстро провести вмешательство.

Рис. 2. Применение Viz.ai (Источник)

3. PathAI#

Патология играет ключевую роль в изучении образцов тканей и выявлении признаков заболеваний. Инструменты ИИ, такие как PathAI, используют алгоритмы ИИ для анализа высококачественных гистологических препаратов и обнаружения едва заметных закономерностей.

Патологи используют этот инструмент при изучении биопсий. Среди его применений — подсчет клеток и выявление границ раковых опухолей на препаратах. Это повышает эффективность диагностики и помогает медицинским специалистам увереннее оценивать результаты.

4. Aidoc#

Aidoc — это инструмент ИИ, предназначенный главным образом для радиологии и диагностики на основе изображений, в том числе сердечно-сосудистых и неврологических заболеваний. Aidoc анализирует не письменные медицинские заключения, а данные медицинской визуализации, помогая выявлять наиболее срочные и клинически значимые находки.

Инструмент постоянно работает в фоновом режиме как система контроля безопасности для процессов медицинской визуализации. Он автоматически анализирует снимки и отмечает случаи высокого риска, чтобы врачи могли в первую очередь изучить их. Это помогает сократить задержки в диагностике и поддерживать стабильное качество помощи в загруженных больницах.

Aidoc интегрируется с больничными системами и списками задач радиологов, помогая выявлять опасные состояния, такие как тромбоэмболия лёгочной артерии и внутричерепное кровоизлияние. Расставляя приоритеты для экстренных случаев, Aidoc помогает быстрее реагировать на них, не нарушая существующих рабочих процессов.

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

5. Tempus#

Tempus — инструмент на базе ИИ, который применяют в лечении рака, чтобы помочь врачам принимать более обоснованные решения о лечении. Он анализирует медицинские карты, а также генетические и молекулярные данные пациентов.

Платформа объединяет такие сведения, как анамнез пациентов, результаты анализов и геномные данные, чтобы предоставлять полезную клиническую информацию. Рассматривая эти сведения в совокупности, Tempus помогает врачам лучше понимать заболевание и определять, какое лечение может быть наиболее подходящим для конкретного пациента.

Tempus используют главным образом онкологи для выбора лечения. Инструмент сопоставляет генетический профиль пациента с закономерностями, обнаруженными в крупных клинических и молекулярных наборах данных, помогая подобрать персонализированное лечение рака.

6. Cleerly#

Cleerly — диагностический инструмент с поддержкой ИИ для анализа КТ сердца, в частности КТ-коронарографии. Он помогает врачам замечать детали на снимках сердца, которые бывает трудно выявить при обычном визуальном просмотре.

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

Меняющаяся роль ИИ в здравоохранении#

Развитие ИИ в здравоохранении затрагивает и другие области, помимо медицинской визуализации. ИИ особенно эффективно повышает скорость и стабильность анализа медицинских изображений, а новые области применения расширяют его роль во всем диагностическом процессе.

Сегодня системы ИИ помогают автоматизировать анализ, расставлять приоритеты для случаев и поддерживать принятие клинических решений. Это позволяет врачам быстрее принимать более обоснованные решения, сохраняя медицинскую визуализацию в основе диагностики. Известный пример такого широкого прогресса в медицинском ИИ — AlphaFold, разработанный Google DeepMind.

Хотя AlphaFold не используют непосредственно в клинической диагностике, он показывает, как ИИ может анализировать сложные биомедицинские данные и точно предсказывать трехмерную структуру белков. Это достижение значительно ускорило биологические исследования и разработку лекарств. Подобные успехи закладывают научную основу для новых диагностических тестов и таргетной терапии.

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

Главные выводы#

ИИ стремительно меняет медицинскую диагностику, повышая скорость, точность и эффективность клинических процессов. От медицинской визуализации и патологии до персонализированного планирования лечения — инструменты ИИ помогают врачам принимать более обоснованные решения и сокращать объем ручной работы. По мере развития этих технологий их роль в своевременной, основанной на данных и ориентированной на пациента медицинской помощи будет становиться все важнее.

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