Гарвардская медицинская школа разработала ИИ-модель BrainIAC, способную анализировать МРТ мозга сразу по нескольким клиническим направлениям.
Модель оценивает возраст мозга, прогнозирует риск деменции, выявляет опухолевые мутации и предсказывает выживаемость при раке. В отличие от большинства существующих ИИ-систем, которые обучаются под одну конкретную задачу, BrainIAC универсальна и сохраняет высокую точность даже при ограниченном объёме данных.
Алгоритм обучен на почти 49 тысячах МРТ-снимков с использованием самоконтролируемого обучения — подхода, при котором модель самостоятельно выявляет закономерности в неразмеченных данных. Это позволяет эффективно использовать большие массивы медицинской информации без трудоёмкой разметки.
В тестах на изображениях, охватывающих семь клинических задач, BrainIAC превзошла три специализированные ИИ-системы. BrainIAC отражает важный сдвиг в медицинском ИИ. Раньше каждая задача требовала отдельного алгоритма, теперь же появляется универсальный инструмент, способный "переводить" данные сразу в несколько диагностических выводов.
