Нов изкуствен интелект може скоро да помага на лекарите да откриват опасни мозъчни състояния по-бързо и по-точно, съобщава уебсайтът „Knowridge“. Технологията е разработена от изследователи от Кингс Колидж в Лондон и е създадена да разчита мозъчни ЯМР снимки и да открива аномалии, свързани с инсулт, множествена склероза, мозъчни тумори и редица други заболявания. Резултатите са публикувани в списание Radiology AI в момент, когато болници по света се борят с дълги списъци на чакащи за ЯМР диагностика.

ЯМР е ключов инструмент за установяване на инсулти, аневризми, инфекции, тумори и заболявания, засягащи нервите. С годините броят на сканиранията се увеличава, но специалистите радиолози не достигат, което създава значителни забавяния в диагнозата – а при инсулт всяка минута може да бъде решаваща.

За да решат този проблем, учените създават модел на изкуствен интелект, който определя дали дадена снимка е „нормална“ или „аномална“. В първите тестове системата работи на нивото на опитни радиолози, като коректно разпознава признаци на заболяване. Екипът проверява модела и с изображения на болести, които не са били част от обучението му – включително инсулт, тумори и множествена склероза – и AI успява да ги идентифицира правилно, което показва способността му да прилага наученото към нови случаи.

Една от основните трудности при изграждане на AI за медицински изображения е нуждата от хиляди ръчно анотирани снимки – процес, който е бавен, скъп и ангажира радиолози. Затова учените обучават модела по нов подход: използват над 60 000 ЯМР снимки, съпроводени с оригиналните радиологични доклади. Така AI се учи, свързвайки изображенията с описанията, дадени от лекарите, и развива разбиране за разликата между здрави и болни мозъци.

Системата предлага и допълнителна функция – може да търси сходни случаи по въведена дума или изображение. Ако лекар напише „глиом“, AI извежда примери на този вид тумор от тренировъчните данни, което помага при сравнение, обучение и уточняване на трудни диагнози.

Според учените в бъдеще технологията може да се използва още докато пациентът се намира в апарата. Така тя би откроявала проблемни снимки в реално време, ускорявайки реакцията на лекарите и намалявайки риска от пропуски. Това може да ускори изготвянето на доклади и да подобри качеството на грижата, особено при спешни състояния.

Екипът подчертава, че AI няма да заменя радиолозите, а ще им помага да работят по-бързо и с по-малко грешки. Следващата важна стъпка е голямо рандомизирано изследване в болници в Обединеното кралство, което започва през 2026 г. и ще оцени резултатите в реална клинична среда.

Проучването показва значителен потенциал – моделът разпознава широк набор от мозъчни аномалии без нужда от ръчна анотация, което е голям пробив. Технологията може да намали забавянията в диагностиката и да осигури по-ранно откриване на опасни заболявания. Остава обаче да се изясни как работи в ежедневната практика, как се справя при данни от различни болници и как най-добре да се интегрира в работата на радиолозите.

Ако тези въпроси бъдат решени успешно, системата може да се превърне във важен инструмент за подобряване на здравните грижи. | БГНЕС