Учёные из Harvard Medical School и Mass General Brigham разработали инновационную систему искусственного интеллекта под названием BrainIAC (Brain Imaging Adaptive Core).
Это так называемая «базовая модель» (foundation model), которая обрабатывает данные миллионов МРТ-сканов и способна диагностировать различные нейропсихиатрические состояния быстрее и точнее, чем ранее существовавшие специализированные алгоритмы.
Исследование, опубликованное в журнале Nature Neuroscience, описывает систему, обученную методом «самоконтролируемого» (self-supervised) обучения на почти 50 000 МРТ-сканах головного мозга. В отличие от прежних моделей, созданных для выявления одного конкретного заболевания, BrainIAC обладает общей базовой «картиной» структуры мозга. Это позволяет ему распознавать широкий спектр заболеваний после минимального дополнительного обучения.
На что способна технология?
Система BrainIAC отличается исключительной универсальностью, позволяя с высокой точностью прогнозировать и выявлять сложные состояния, такие как болезнь Альцгеймера, аутизм, деменция, опухоли мозга, болезнь Паркинсона и инсульт.
Эффективность модели подтверждается тем, что для освоения новых задач ей требуется в 10 раз меньше данных по сравнению с традиционными системами ИИ, что значительно ускоряет исследовательский процесс.
Кроме того, система проводит углублённый анализ и выявляет скрытые закономерности в МРТ-снимках, незаметные человеческому глазу. Эта возможность позволяет клиницистам точно определять мутационный статус опухолей и прогнозировать будущие риски развития заболеваний.
Алгоритм BrainIAC имеет открытый исходный код и доступен исследователям по всему миру. Учёные предполагают, что в будущем аналогичные «базовые модели» будут разработаны и для визуализации других органов (КТ, ультразвук, сканирование сетчатки), что полностью трансформирует стандарты ранней диагностики.
