Исследователи из Политехнического университета Милана (Politecnico di Milano) разработали первую онлайн-платформу, которая помогает врачам и инженерам подбирать наиболее подходящие модели искусственного интеллекта для создания трёхмерных изображений конкретных органов. Новая технология делает диагностику и лечение пациентов более точными и надёжными.
Результаты проекта основаны на исследовании, опубликованном в журнале Information Fusion.
Ключевые факты
- Приложение подбирает оптимальные модели ИИ для визуализации органов, тканей и патологий.
- Система учитывает эффективность каждой модели на доступных наборах медицинских изображений.
- Приложение бесплатно и доступно онлайн для врачей, инженеров и радиологов.
- Пользователь может выбирать конкретный орган или анатомическую область (грудная клетка, шея, брюшная полость и др.).
- Разработка позволяет медицинским учреждениям планировать, какие модели ИИ использовать для разных типов операций.
Как это работает
По словам руководителя проекта Андреа Мольи (Andrea Moglia), выбор подходящей ИИ-модели теперь занимает минуты, а не часы:
«С помощью этого инструмента подбор моделей для получения диагностических изображений становится гораздо эффективнее. Специалистам больше не нужно проводить множество попыток, чтобы добиться качественного результата».
Приложение позволяет сортировать модели по типу данных и по их результативности. Например, можно выбрать модели, наиболее точно распознающие опухоли, ишемические поражения или отдельные структуры, такие как позвонки или желудочки сердца.
Кроме того, система даёт возможность больницам заранее планировать, какие ИИ-модели применять чаще, исходя из статистики хирургических вмешательств по каждому органу.
Универсальные и специализированные модели
Как отмечает Молья, в медицине используются два типа алгоритмов:
- специализированные модели — обученные на данных конкретного органа;
- универсальные модели — обученные на больших и разнообразных наборах изображений человеческого тела.
Недавние исследования показали, что универсальные модели нередко сопоставимы по точности со специализированными, что может стать поворотным моментом для медицинской визуализации.
От «сегментации» к 3D-реконструкции
Создание 3D-изображений органов и патологий основано на процессе, называемом сегментацией — выделении нужной структуры на двухмерных снимках (например, КТ или рентгеновских изображениях). Искусственный интеллект делает этот процесс быстрее и точнее, снижая риск человеческой ошибки.
В проекте также участвовали учёные Пьетро Червери (Pietro Cerveri), Лука Майнарди (Luca Mainardi) и Маттео Леккарди (Matteo Leccardi) из того же департамента университета.
Почему это важно
Новый инструмент объединяет десятки ИИ-моделей и открывает путь к стандартизации 3D-визуализации в медицине. Он поможет клиникам повышать точность диагностики, лучше планировать операции и ускорять принятие решений — особенно в сложных случаях, когда требуется высокая детализация изображения.
Литература:
Andrea Moglia et al, Generalist models in medical image segmentation: A survey and performance comparison with task-specific approaches, Information Fusion (2026). DOI: 10.1016/j.inffus.2025.103709
Ведущий специалист отдела организации клинических исследований, терапевт, врач ультразвуковой диагностики ООО «ВеронаМед» (г. Санкт-Петербург), главный редактор, учредитель сетевого издания Medical Insider, а также автор статей.
E-mail для связи – xuslan@yandex.ru;
