диагностика

Исследование посвящено улучшению надежности трансформерных языковых моделей для геномики (GLM), которые демонстрируют высокую эффективность в задачах предсказания на генетических данных, но склонны к излишней уверенности при работе с зашумленными или неизвестными данными. Авторы анализируют влияние нескольких методов оценки неопределенности (uncertainty quantification, UQ), включая температурное масштабирование и эпистемические нейронные сети, на надежность предсказаний моделей в различных доменах геномных и метабаргеномных задач. Сравнение поведения моделей на данных из распределения (in-distribution) и вне распределения (out-of-distribution) показывает, что предложенные методы способны значительно улучшить надежность классификации. Результаты демонстрируют универсальность подхода, так как он работает на нескольких архитектурах GLM и в различных предметных областях. Разработка критически важна для геномики, где неизвестные виды и новые генетические варианты встречаются часто, и надежность предсказаний напрямую влияет на клинические решения. Полученные модели могут применяться для диагностики генетических заболеваний, персонализированной медицины и анализа микробиома. Исходный код проекта доступен в открытом доступе на GitHub, что позволяет исследователям и практикам внедрять эти методы в свои рабочие процессы.

GE HealthCare и Springbok Analytics заключили соглашение о разработке, объединяющее ИИ-платформу Springbok для анализа мышц с технологиями МРТ GE HealthCare. Решение количественно оценивает до 140 мышц, предоставляя объективные метрики для оценки мышечного здоровья, руководства реабилитацией и оптимизации спортивных результатов.

Исследование MATCH 2 опубликовано в журнале Respiratory Medicine, оценивающее точность трехмерной навигации при роботизированной бронхоскопии с использованием встроенных технологий визуализации (цифровая томосинтез и усиленная флюороскопия). В исследовании с участием 31 пациента достигнуты показатели 96.7% диагностической эффективности и подтверждения попадания инструмента в lesion, что подтверждает высокую точность роботизированной навигации с реальной визуализацией для диагностики периферических легочных узлов.

Статья представляет модель Athena — фундаментальную модель для гистопатологии, обученную на 115 миллионах патчей тканей из 282 тысяч слайдов. Исследование показывает, что разнообразие данных важнее их объема: модель достигает state-of-the-art результатов на задачах молекулярной и морфологической классификации, превосходя модели, обученные на значительно больших наборах данных.

PATHOS — новая система на основе множественного обучения (MIL) и сегментации для предсказания ответа на неоадъювантную химиотерапию при раке яичников по гистологическим изображениям. Модель выделяет около 10% области слайда как информативную и идентифицирует ключевые патологические признаки, связанные с прогрессией заболевания.

Исследование представляет метод автоматической классификации тканей поджелудочной железы с помощью комбинации ближнеинфракрасной гиперспектральной визуализации и машинного обучения. Оптимизированная модель достигла 84% сбалансированной точности, что на 10 процентных пунктов лучше традиционных подходов, что может улучшить раннюю диагностику рака поджелудочной железы.

Статья рассматривает проблемы внедрения ИИ в цифровую патологию, подчеркивая необходимость стандартов для обеспечения интероперабельности и устойчивости. На основе обсуждения с экспертами предложены семь взаимосвязанных областей практики для создания согласованной системы стандартов. Авторы подчёркивают, что успешная реализация ИИ-решений в патологии зависит от достижения определённого уровня унификации практик.

Разработана система ИИ-ассистированной эндометриальной цитологии с использованием модели YOLOv5x для обнаружения аномальных клеточных кластеров. Система показала точность 85% и сократила медианное время диагностики на 45% по сравнению с оценщиками без ИИ-поддержки. Исследование демонстрирует возможность доступной, реальной ИИ-поддержки для цитологии с использованием широко доступного оборудования.

Исследование с использованием глубокого обучения (ConvNeXt) показало, что диагностическая информация в гистологических изображениях H&E содержится преимущественно в структурных особенностях (оттенки серого), а не в цветовой информации. Модели ИИ могут эффективно работать без цветовой информации, что ставит под сомнение важность цветовой нормализации в диагностических алгоритмах.

Компания Verily, ранее входившая в корпорацию Alphabet, привлекла раунд инвестиций в размере 300 миллионов долларов для ускорения разработок в области искусственного интеллекта и прецизионного здравоохранения. Верили — это компания, специализирующаяся на применении технологий в медицине, включая разработку диагностических инструментов, систем мониторинга здоровья и ИИ-решений для клинической практики. Инвестиции будут направлены на расширение дорожной карты по внедрению машинного обучения в медицинские приложения, что включает улучшение алгоритмов диагностики, анализ медицинских изображений и персонализированные подходы к лечению. Переход в статус независимой компании позволяет Verily ускорить темпы разработки и коммерциализации продуктов, не будучи ограниченной корпоративными процессами Alphabet. Это финансирование демонстрирует продолжающийся интерес инвесторов к медицинским ИИ-технологиям, несмотря на экономическую неопределённость. Успешное привлечение 300 миллионов долларов подтверждает коммерческую жизнеспособность ИИ-решений в здравоохранении и их потенциал для трансформации медицинской практики.

Представлена сеть SDNet — двухпараметрическая система глубоких сверточных нейронных сетей для многоклассовой диагностики кожных заболеваний. Модель достигает точности 99,1% на датасете DermNet, превосходя традиционные методы. Исследование демонстрирует применение объяснимого ИИ (XAI) для точного выявления кожных патологий.

Исследование применяет ансамбль U-Net для автоматической сегментации коллагена на гистологических срезах печени с оценкой неопределённости предсказаний. Анализ 686 биопсий из 20+ клиник показал высокую точность сегментации (Dice 0.83–0.90) и продемонстрировал, что оценка неопределённости помогает выявлять некачественные изображения и артефакты.

Исследователи разработали систему компьютерной диагностики на основе ИИ для обнаружения злокачественных областей при рутинной диагностике гастральной биопсии. Система была обучена на данных из шести учреждений и валидирована на независимом наборе данных из седьмого учреждения. Использование системы улучшило диагностическую чувствительность, особенно для образцов с мелкими и разбросанными злокачественными очагами.

Исследование посвящено разработке объективных биомаркеров для ранней диагностики старческой астении (frailty) с использованием биоинформатического анализа и машинного обучения. Авторы использовали два независимых транскриптомных датасета из базы GEO: GSE144304 (n=80) и GSE287726 (n=70). Методология включала анализ дифференциальной экспрессии генов, обогащение GO, KEGG и GSEA, а также построение ML-моделей с разделением данных 70% на обучение и 30% на валидацию. Ключевые результаты показали, что метаболизм витамина D, ABC-транспортеры и воспалительные/иммунные пути являются согласованно обогащёнными и подтверждёнными через GSEA. Выявленные биомаркеры демонстрируют благоприятную диагностическую производительность ML-моделей. Исследование демонстрирует, что нарушения метаболизма витамина D и хроническое воспаление являются основными молекулярными особенностями старческой астении. Результаты открывают новые стратегии для базовых исследований, ранней клинической диагностики и разработки терапевтических мишеней.

Philips представила новый КТ-сканер Rembra на ECR 2026 в Вене, оснащённый ИИ-оптимизированными рабочими процессами и детектором NanoPanel Precise XD. Система обеспечивает до 106 изображений в секунду и поддерживает до 270 исследований в день, что критично для экстренных случаев, таких как инсульт и травмы.

Учёные Первого МГМУ им. И.М. Сеченова совместно с компанией Medical Neuronets и Московской городской онкологической больницей № 62 создали систему искусственного интеллекта для обнаружения метастазов колоректального рака в лимфатических узлах. Алгоритм работает с цифровыми гистологическими препаратами, выполняя двухэтапный анализ: сначала выявляет подозрительные зоны на срезах тканей, затем с помощью методов сегментации более точно выделяет границы опухолевых клеток. Результаты пилотного клинического исследования были опубликованы в международном журнале Cancer Medicine. Разработка направлена на повышение точности патоморфологической диагностики и снижение риска пропуска метастатического поражения лимфоузлов при онкологических операциях. Система использует глубокое обучение для автоматизации рутинных задач патологоанатома, что может сократить время подготовки заключения и минимизировать человеческий фактор. Технология может быть интегрирована в существующие цифровые патологические лаборатории для поддержки врачей при принятии решений о необходимости дополнительных исследований или расширении объёма операции. Проект представляет собой пример практического применения компьютерного зрения в онкопатологии и демонстрирует потенциал ИИ-систем для улучшения качества диагностики рака.