Жасанды интеллект остеоартриттің дамуын суреттер арқылы болжай алатын болды
Суррей университетінің зерттеушілері бір жылдан кейін тізе буынының рентген суреті қалай көрінетінін болжай алатын жасанды интеллект жасап шығарды. Бұл остеоартритті диагностикалау мен емдеуде жаңа мүмкіндіктер ашады.
Salus
Суррей университетінің ғалымдары жасанды интеллект жүйесін жасап шығарды, ол пациенттің тізесінің бір жылдан кейінгі рентген суретін болжай алады. Бұл жаңалық остеоартритті диагностикалау мен емдеуде жаңа мүмкіндіктер ашады — бұл аурудан әлем бойынша 500 миллионнан астам адам зардап шегеді.
Жаңа жасанды интеллект моделі MICCAI 2025 халықаралық медициналық бейнелерді өңдеу және компьютерлік қолдау конференциясында таныстырылды. Жүйе буынның болашақ жағдайының шынайы рентген суреттерін жасап, аурудың дамуына жеке болжам береді. Мұндай тәсіл дәрігерлер мен пациенттерге остеоартриттің қалай өршуі мүмкін екенін көрнекі түрде түсінуге мүмкіндік береді.
Остеоартрит — буындардың дегенеративті ауруы және егде жастағы адамдар арасында мүгедектіктің басты себебі болып саналады. Жүйені оқыту үшін шамамен 5 000 пациенттің 50 000-ға жуық тізе рентген суреттері пайдаланылды — бұл осы саладағы ең ірі деректер жиынтығының бірі. Технология аурудың дамуын қолданыстағы баламаларға қарағанда тоғыз есе жылдам әрі дәлірек болжайды.
Жүйенің негізінде генеративті диффузиялық модель жатыр. Ол болжамды рентген суретін жасап, буында өзгерістер болуы мүмкін 16 негізгі нүктені анықтайды. Бұл жасанды интеллекттің жұмысын дәрігерлер үшін ашық етеді, себебі жүйе тізенің қай бөліктерін талдайтынын көрсетеді.
Зерттеушілер бұл технологияны басқа да созылмалы ауруларға қолдануға болатынына сенімді. Болашақта мұндай жүйелер темекі шегушілердің өкпе зақымдануын немесе жүрек-қан тамырлары ауруларының дамуын болжай алады. Қазір команда бұл жаңалықты клиникалық тәжірибеге енгізу үшін серіктестер іздеуде.
Бұрынғы жасанды интеллект жүйелері остеоартриттің даму қаупін баяу бағалап, тек сандық көрсеткіштер беретін, визуализациясыз. Жаңа тәсіл жылдам әрі көрнекі болжамды суреттер жасап, буындағы проблемалы аймақтарды дәл анықтауға мүмкіндік береді. Бұл дәрігерлерге қауіп тобына кіретін пациенттерді дер кезінде анықтап, жеке ем тағайындауға көмектеседі.
