Alibaba открыла RADAR — ИИ анализирует КТ брюшной полости и распознает 146 патологий

Alibaba DAMO Academy представила RADAR — универсальную ИИ-модель для анализа контрастных КТ брюшной полости. Система умеет оценивать 18 анатомических структур и распознавать 146 патологических признаков, включая опухоли и другие клинически значимые изменения.

Исследование RADAR опубликовано в журнале Science, а исходный код и веса модели стали доступны другим исследователям.

RADAR обучали более чем на 400 тысячах КТ-исследований и примерно 15 млн пар «изображение — текст», сформированных на основе реальных заключений радиологов. Вместо ручной разметки каждого снимка разработчики использовали подход vision-language learning: модель училась связывать конкретные области КТ с соответствующими фрагментами врачебных отчетов.

Это позволило создать не узкий алгоритм для поиска одной конкретной патологии, а более универсальную систему, которая анализирует сразу несколько органов и широкий набор возможных отклонений.

Модель проверили на десятках тысяч КТ

На внутренней выборке из почти 39 тысяч клинических исследований средний ROC AUC RADAR по 146 признакам составил 0,913. На данных из восьми внешних медицинских центров показатель достиг примерно 0,895.

Дополнительно систему протестировали более чем на 27 тысячах экстренных КТ, хотя специально на таких данных модель не обучалась. Здесь средний AUC составил 0,904.

AUC отражает способность модели различать положительные и отрицательные случаи при разных порогах и не является прямым процентом правильно поставленных диагнозов.

Отдельно RADAR проверили в эксперименте с 26 радиологами. Использование подсказок ИИ повысило чувствительность диагностики примерно на 10%, а среднее время интерпретации исследований сократилось более чем на 30%. По опубликованным данным, самостоятельный результат модели оказался выше результатов 23 из 26 участников.

RADAR пока не заменяет врача

Главная ценность проекта — попытка объединить в одной системе задачи, для которых обычно создают множество отдельных медицинских моделей. RADAR может анализировать печень, поджелудочную железу, почки, кишечник и другие структуры в рамках одного КТ-исследования.

При этом речь идет именно о специализированном инструменте для контрастной КТ брюшной полости. RADAR не предназначена для анализа любых медицинских изображений, не работает как универсальная система диагностики по анализам и не назначает лечение.

Alibaba открыла код проекта на GitHub, а предварительно обученные веса разместила на Hugging Face. Это позволяет независимым командам тестировать модель на собственных данных и проверять, насколько хорошо она переносится на разные клиники и группы пациентов.

Следующим важным этапом станет проверка RADAR уже в реальной клинической практике. Высокие результаты на крупных тестовых выборках показывают потенциал модели, но полноценную пользу медицинского ИИ нужно подтверждать в условиях, где он работает вместе с врачами на потоке реальных пациентов.