Исследовательское подразделение Alibaba опубликовало в открытом доступе модель искусственного интеллекта, которая может идентифицировать около 150 заболеваний брюшной полости, включая рак, путем считывания изображений компьютерной томографии (КТ), что является последним шагом в расширяющейся программе медицинского искусственного интеллекта китайской технологической группы.

Модель под названием Damo Radar была разработана Damo Academy, исследовательским институтом Alibaba, и описана в исследовании, опубликованном в четверг в журнале Science, сообщает South China Morning Post. В пятницу институт объявил о выпуске с открытым исходным кодом. В отличие от закрытых коммерческих систем, модель с открытым исходным кодом может быть загружена, проверена и адаптирована больницами и исследователями — модель распространения, которая может ускорить внедрение в клиниках, которые никогда не смогут лицензировать собственный диагностический инструмент. Подробнее об этой истории — в нашем новости об ИИ.

Универсальная модель медицинской визуализации

Damo Radar — это модель языка видения, предназначенная для анализа компьютерной томографии с контрастным усилением, охватывающей 18 органов брюшной полости, и выявления широкого спектра заболеваний и других отклонений, включая злокачественные опухоли, сообщили в институте. Ее создатели описывают ее как «первую в мире модель медицинской визуализации общего профиля экспертного уровня» — единую систему, предназначенную для считывания множества различных результатов, а не узкий инструмент, предназначенный для выявления одного заболевания.

Эти универсальные амбиции отличают его от большинства развернутых до сих пор медицинских систем искусственного интеллекта, которые обычно создавались и проверялись для решения одной задачи, например обнаружения одного типа опухоли. Единая модель, охватывающая 146 различных клинических результатов, если она будет применима за пределами лаборатории, может изменить экономику использования ИИ в радиологических отделениях, где объединение дюжины одноцелевых инструментов оказалось непрактичным.

Модель была обучена на компьютерной томографии в сочетании с клиническими отчетами — подход, который учит систему связывать то, что появляется на изображении, с языком, который врачи используют для его описания. По сообщению Post, исследовательская группа заявила, что этот метод обучения в конечном итоге может быть распространен на другие виды медицинской визуализации.

Протестировано на работающих радиологах

Основные цифры основаны на результатах почти 40 000 реальных исследований. В исследовании сообщается, что по 146 клиническим результатам Damo Radar достиг средней площади под кривой (AUC) 0,913, статистического показателя диагностической эффективности, где 1,0 представляет собой идеальную точность.

Сравнение с читателями-людьми привлечет наибольшее внимание. Согласно исследованию, в исследовании, в котором приняли участие 26 рентгенологов из нескольких больниц, средняя точность модели превысила точность 23 участников. По данным Академии Дамо, когда рентгенологи работали с помощью модели, они улучшили свои возможности по предотвращению ошибочных диагнозов на 10 процентов, одновременно сократив время, необходимое для каждого случая, более чем на 30 процентов.

В исследовании приняли участие несколько учреждений наряду с Alibaba, в том числе больница, связанная с Университетом Чжэцзян. Публикация в журнале Science, одном из самых избирательных научных журналов, дает результатам такой уровень внешней проверки, которого часто не хватает в тестах, спонсируемых поставщиками, — хотя реальная производительность всегда зависит от сканирований, оборудования и групп пациентов, которых действительно принимает больница.

Почему важен открытый исходный код

Открытый выпуск грузов является заметным выбором для чувствительных с медицинской точки зрения технологий. Собственные поставщики обычно держат медицинские модели закрытыми, ссылаясь на нормативные требования и безопасность. Открытый выпуск позволяет независимым исследователям исследовать режимы сбоев, позволяет больницам запускать модель в своей собственной инфраструктуре, не передавая данные о пациентах внешнему поставщику, а также предоставляет небольшим учреждениям доступ к возможностям, которые в противном случае были бы зарезервированы для крупных больничных систем.

Это также означает, что Alibaba осуществляет меньший контроль над использованием модели. Открытая доступность не является клиническим одобрением: регулирующие органы в каждой юрисдикции по-прежнему будут решать, можно ли и каким образом применять модель на пациентах, а больницам придется проверять ее на своем собственном оборудовании и группах населения.

Стоит отметить одно предостережение: газета South China Morning Post принадлежит Alibaba, и этот факт газета раскрывает в своем собственном отчете. Публикация основного исследования в журнале Science обеспечивает независимое подтверждение самого исследования, но пятничное объявление неизбежно исходит от самой компании.

Более широкий шаг Alibaba в области медицинского искусственного интеллекта

Damo Radar — не первый шаг Alibaba в области диагностической визуализации. По данным Post, Академия Дамо последние годы потратила на разработку инструментов скрининга с использованием искусственного интеллекта, которые помогут врачам выявлять рак поджелудочной железы, желудка и колоректального рака, а также расслоение аорты. В апреле подразделение выпустило модель под названием Coca, разработанную совместно с такими учреждениями, как больница общего профиля Гуандуна, которая, по словам компании, более чувствительна, чем рентгенологи, в обнаружении колоректального рака на ранней стадии на компьютерной томографии.

Переход от скрининговых систем одного заболевания к универсальной модели отражает более широкую ставку: большие модели визуального языка, обученные на парных изображениях и отчетах, могут выполнять работу по распознаванию образов, которая в настоящее время требует дефицитного времени специалистов. Во многих системах здравоохранения остро ощущается нехватка рентгенологов, а программы скрининга генерируют гораздо больше сканирований, чем специалисты могут прочитать с одинаковым вниманием.

Что будет дальше

Выпуск с открытым исходным кодом — это начало, а не развертывание. Больницам, рассматривающим эту модель, потребуется местная проверка их собственных сканирований, а клиническое использование будет зависеть от проверки регулирующих органов в каждой стране. Но доказательства, опубликованные на этой неделе — почти 40 000 реальных исследований, прямое сравнение с работающими рентгенологами и сообщаемое о 30-процентном сокращении времени чтения с помощью искусственного интеллекта — дают Damo Radar более прочную основу, чем большинство моделей, которые дебютируют в виде пресс-релизов. Станут ли модели медицинской визуализации общего профиля стандартными больничными инструментами или останутся вехами исследований, будет зависеть от того, как они будут работать в более запутанной среде повседневной клинической практики.

---

Будьте в курсе ИИ

Последние новости, аналитика и прорывы в сфере ИИ — всё в одном месте.

Читать больше новостей об ИИ →