Пиксели со смыслом: в России создали нейросеть со взглядом рентгенолога
Российские инженеры создали ИИ-модель, которая угадывает траекторию взгляда рентгенолога на снимок. Технология поможет точнее диагностировать пневмонию и сердечную недостаточность.
Инженеры Университета Иннополис в Казани разработали модель «ЛогитГейз-Мед». Она предсказывает, на какие зоны рентгеновского снимка обратит внимание врач-рентгенолог при поиске патологий. Модель анализирует медицинские изображения не просто по визуальным признакам, а с учетом диагностического смысла отдельных участков снимка. А именно – анатомических структур, затемнений, контуров сердца и других признаков заболеваний, которые не всегда может уловить человеческий взгляд. Для врача эта технология станет реальной помощью в постановке диагноза.
Модель относится к классу мультимодальных. Она работает с тремя типами данных одновременно. Первый – это визуальные признаки, которые выделяют медицинские алгоритмы. Второй – текстовые описания диагнозов, такие как «норма» или «пневмония». Третий – семантика отдельных фрагментов снимка, так называемых патчей: кость, сердце, затемнение. Их извлекают с помощью метода «логит-линзы», который позволяет заглянуть внутрь нейросети и понять, что именно в каждом кусочке изображения имеет медицинский смысл. Авторы работы – Дмитрий Львов и Илья Першин. Исследование поддержало Министерство экономического развития РФ.
Взгляд через нейросеть
В результате «ЛогитГейз-Мед» предсказывает полноценную траекторию взгляда, координаты участков снимка и время, которое тратится на их анализ. Модель действует так же, как это делает живой рентгенолог при решении конкретной задачи, ищет ли он пневмонию, признаки сердечной недостаточности или что-то еще.
Эти синтетические траектории прошли слепую экспертизу. Практикующий рентгенолог оценил их визуальный реализм на 4,3 балла из пяти, а клиническую значимость – на 4,2. И главное: эксперт лишь в 58% случаев смог отличить сгенерированные моделью траектории от реальных записей движений глаз врача. Звучит, как фантастика!
Диагностика в процентах
Программа, разработанная российскими учеными, работает иначе, чем существующие прежде методы. Те обычно полагаются на общие модели и выделяют самые «заметные» участки снимка, то есть те, что бросаются в глаза. Новая разработка учитывает конкретную диагностическую задачу.
По сравнению с аналогами качество предсказания движений глаз удалось улучшить на 20-30%. А точность автоматического распознавания патологий на снимках грудной клетки, например, сердечной недостаточности и пневмонии, выросла более чем на 5%. Это важно, поскольку в медицинской диагностике каждый процент имеет значение.
Значимость для пациентов и врачей
Главная проблема, которую решают разработчики, это нехватка данных о движении взгляда настоящих рентгенологов. Собирать такие данные сложно, дорого и долго. Модель из Иннополиса учится генерировать реалистичные траектории сама.
Эти синтетические траектории можно использовать как дополнительный инструмент поддержки молодого врача. В реальном времени подсвечивать области, на которые стоит обратить внимание, повторяя работу опытного доктора.
Для пациентов это означает более точную диагностику и меньше шансов пропустить серьезное заболевание на ранней стадии.
Польза для России и мира
Разработка показывает, что российская школа ИИ в медицине находится на мировом уровне. Это укрепляет доверие к новым технологиям, которое в медицине важнее, чем где бы то ни было.
Для мира – это шаг в сторону обучающих симуляторов для рентгенологов. Будущие врачи смогут тренироваться на синтетических траекториях взгляда, вырабатывая правильные паттерны визуального поиска прежде, чем придут к реальным пациентам.
Важно, что технология не привязана к конкретному оборудованию или стране.
Модель может стать основой для коммерческих продуктов: систем поддержки диагностики, симуляторов для медицинских вузов, инструментов для телемедицины. Ее можно адаптировать под разные клинические задачи и разные типы снимков, то есть не только грудной клетки.
Конечно, массовое внедрение потребует дополнительной валидации в разных медицинских учреждениях. Но сам факт, что исследование вышло из стен российского ИТ-вуза и получило высокие оценки экспертов, уже говорит о серьезном экспортном потенциале. Технология, которая делает работу ИИ понятной и объяснимой, нужна везде, где есть рентген.
Важно отметить, что исследовательский центр в сфере искусственного интеллекта создан в Университете Иннополис в 2021 году в рамках федерального проекта. Он занимается пятью направлениями. Это поиск новых материалов, транспорт, логистика, компьютерное зрение и медицина. В 2025 году центр получил специализацию по цифровому ускорению науки. Среди его партнеров – СИБУР, Сбер, МТС и другие крупные компании.
