радиология

Исследование оценивает эффективность модели DeepSeek в генерации экзаменационных вопросов для обучения радиологов-резидентов. Работа опубликована в журнале npj Digital Medicine 24 марта 2026 года. Исследование фокусируется на применении больших языковых моделей в медицинском образовании, что является важной областью цифровизации здравоохранения. Авторы анализируют качество сгенерированных вопросов, их соответствие образовательным стандартам и соответствие клинической практике радиологии. Результаты показывают потенциал ИИ-моделей для автоматизации создания учебных материалов, что может снизить нагрузку на преподавателей и стандартизировать оценку знаний резидентов. Работа демонстрирует практическое применение ИИ не только в клинической диагностике, но и в подготовке медицинских кадров. Исследование имеет значение для развития адаптивных образовательных платформ в радиологии и смежных медицинских специальностях.

Учёные из Научно-практического клинического центра диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения Москвы провели анализ барьеров внедрения искусственного интеллекта в лучевую диагностику. Исследование основано на практическом опыте московского эксперимента по внедрению компьютерного зрения в медицинскую практику, что отличает его от ранее преимущественно теоретических оценок. Ключевой вывод работы заключается в том, что основные ограничения носят системный характер и требуют комплексного одновременного решения, а не точечных мер. Работа опубликована в специализированном журнале «Менеджер здравоохранения», что подтверждает её научную значимость для отрасли. Результаты исследования важны для руководителей медицинских учреждений и регуляторов, планирующих внедрение ИИ-решений в диагностические службы. Практическая значимость работы заключается в выявлении необходимости синхронизации технологических, организационных и нормативных изменений при цифровизации радиологии.

Исследование предлагает текстово-ориентированный фреймворк, использующий NLP-трансформер для генерации структурированных описаний из панорамных рентгенограмм с последующей классификацией заболеваний. Модель 1D-CNN показала наивысшую точность (84%), а оба текстовых подхода превзошли традиционные CNN, обученные непосредственно на изображениях.

Исследование представляет автоматизированный пайплайн на основе глубокого обучения (UNet) и радиомикой для сегментации и классификации опухолей молочной железы по ультразвуковым снимкам. Система достигает точности классификации 97,8% и среднего IoU 0,94231, что демонстрирует потенциал для снижения участия человека в диагностическом процессе.

Исследование описывает опыт настройки LLM-as-a-Judge для оценки качества автоматической генерации клинических сводок в радиологии. Авторы проанализировали данные 30 пациентов с КТ брюшной полости, сравнивали оценки экспертов и шести различных LLM, выявив критерии для эффективной настройки таких систем. Результаты показывают, что критерии, эффективные для оценки человеком, не всегда подходят для LLM-оценки.

Предложена объяснимая многомодальная система глубокого обучения для диагностики рака, объединяющая радиологические изображения и клинические данные с использованием внимания. Модель показала превосходство над одно-модальными подходами на наборах данных CBIS-DDSM, Duke Breast Cancer MRI и TCGA, обеспечив баланс между чувствительностью и специфичностью без потери точности.

Обзорный анализ применения искусственного интеллекта для ультразвуковой навигации при инъекциях в плечевой сустав. Исследование охватывает технологии сегментации анатомических структур, алгоритмы глубокого обучения и их влияние на точность процедур и клинические исходы. Результаты подтверждают улучшение показателей успешности инъекций и качества лечения пациентов.

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.

GE HealthCare объявила о получении 510(k) одобрения FDA для View — нового облачного просмотрщика изображений в составе Genesis Radiology Workspace. Решение включает ИИ-инструменты для поддержки клинических решений и направлено на оптимизацию радиологических рабочих процессов, сокращение времени на интерпретацию и повышение эффективности работы радиологов.

NTT DATA и NVIDIA запустили платформу для масштабирования ИИ в предприятиях, интегрируя GPU-вычисления и программное обеспечение NVIDIA AI Enterprise. Один из трёх кейсов использования — онкологический исследовательский центр, применяющий платформу для анализа радиологии и оценки моделей для клинических исследований.

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.