Novi AI sistem - prototip pod nazivom "Innovit AI" - istovremeno obrađuje više tipova dijagnostičkih snimanja, prepoznaje moguće patološke promene i automatski generiše tekstualni opis nalaza, slično lekarskom izveštaju. Sistem može da analizira rezultate CT i MRI snimanja, rendgenskih snimaka, ultrazvuka i mamografije. Nakon obrade, algoritam označava promene na slici i formuliše tekstualni opis nalaza.
Tokom razvoja korišćen je poseban matematički mehanizam, takozvana funkcija gubitka, koji pomaže AI da preciznije uči na podacima. Nakon toga, sistem je dodatno treniran na bazi od više od 100.000 medicinskih snimaka.
Projekat je razvio tim sa Instituta za veštačku inteligenciju Univerziteta Inopolis, u kom su učestvovali stručnjaci za mašinsko učenje, inženjeri i medicinski stručnjaci. U narednoj fazi planirano je proširenje baze podataka za obuku i integracija sa AI velikim jezičkim modelima, kako bi sistem mogao da koristi i informacije iz medicinskih kartona i ranijih pregleda pacijenata.
AI dobija sve veću ulogu u medicini
Analiza medicinskih snimaka uz pomoć veštačke inteligencije danas je jedna od najbrže rastućih oblasti medicinske tehnologije. Podaci pokazuju da je više od 75 odsto odobrenih medicinskih AI sistema povezano upravo sa radiologijom - analizom CT i MRI snimaka, rendgena i mamografije. Takvi algoritmi pomažu lekarima da brže otkriju tumore, krvarenja, prelome i druge patologije, kao i da lakše obrade velike količine podataka.
Jedna od najvećih studija koja je ispitivala efikasnost ovih sistema bio je švedski klinički projekat MASAI, posvećen skriningu raka dojke. U istraživanju je učestvovalo više od 100.000 žena, a u grupi u kojoj su mamograme analizirali lekari uz pomoć veštačke inteligencije otkriveno je 29 odsto više slučajeva raka, dok je opterećenje radiologa smanjeno za oko 44 odsto. U godinama koje su usledile zabeleženo je i smanjenje kasnih dijagnoza raka za 12 odsto, kao i manja učestalost agresivnih tumora.
Slični sistemi već se razvijaju i u drugim zemljama. Američki istraživači su 2025. godine predstavili model medicinskog vida "Pilar", koji može da interpretira CT i MRI snimke i prepozna više od 350 različitih patoloških karakteristika. Prema rezultatima testiranja, njegova tačnost bila je 10 do 17 odsto veća u odnosu na druge modele.
Veštačka inteligencija se sve više koristi i za unapređenje samog procesa medicinskog snimanja. Na primer, istraživači sa Univerziteta u Hong Kongu razvili su sistem koji iz više rendgenskih snimaka može da rekonstruiše trodimenzionalni model kostiju, što bi u pojedinim slučajevima moglo da smanji potrebu za CT snimanjem i izloženost pacijenata zračenju za skoro 99 odsto.
Ako se pristup koji razvijaju istraživači iz Inopolisa pokaže uspešnim u kliničkoj praksi, lekari bi mogli da uštede vreme na početnoj analizi snimaka i izradi izveštaja - a to bi bilo posebno važno u oblastima gde radiolozi obrađuju veliki broj pregleda i gde je opterećenje zdravstvenog sistema najveće.