кт.
«Ты не пройдёшь!»: как мы учили нейросеть искать патологии на КТ, обучая её только на норме. Наш опыт на ЛЦТ-2025
Привет, Habr!Знаете, как обычно проходят будни исследователя в AI? Сидишь, читаешь статьи, пьёшь восьмую кружку кофе и пытаешься уговорить модель наконец‑то сойтись. А потом кто‑то из коллег кидает в чат ссылку: «Ребята, тут хакатон. „Лидеры цифровой трансформации 2025“. По медицине. Пойдём?».Ну, а мы что? Мы пошли.Мы — это три исследователя из группы Foundation Models лаборатории «Сильный ИИ в медицине» Института AIRI. Базируемся в Москве, любим большие модели и сложные задачи. Нам достался, возможно, один из самых интересных треков: «Сервис для выявления компьютерных томографий органов грудной клетки без патологий
ИИ в радиологии: определение контура опухоли легких во время дыхания
Мы неоднократно наблюдали всплески «трендовых» технологий, реакция общества на которые варьировалась от фанатичного желания получить эту технологию до радикального ее отрицания. Дополненная реальность, 3D-печать, голограммы, ИИ — все эти технологии очень громко обсуждались, но не все их них распространились и стали частью нашего быта. ИИ во всех его проявлениях (языковые модели, машинное обучение и т. д.) кажется проник везде, от браузеров и ОС смартфонов, до телевизоров и пылесосов. К ИИ вопросов много, от их этичности до воздействия на экологию. Однако стоит отметить, что не все ИИ одинаково плохи. Многие из них помогают в исследованиях и становятся инструментами улучшения уже имеющихся технологий. Ученые из Северо-Западного университета (Эванстон, штат Иллинойс, США) разработали систему, которая объединяет МРТ и ИИ, что позволяет трехмерно визуализировать контуры опухолей легких, которые меняются при дыхании пациента. Как именно работает данная система, что она позволяет увидеть в легких, и насколько она лучше экспертов-радиологов? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.
