5 статей
GE HealthCare получила одобрение FDA для True Definition DL — нового решения на базе глубокого обучения для реконструкции изображений в компьютерной томографии (КТ). Технология обеспечивает высокую четкость и разрешение снимков, что критически важно для диагностики заболеваний легких, опорно-двигательного аппарата и внутреннего уха.
В статье рассматривается потенциал внедрения новых инструментов искусственного интеллекта для ретроспективного анализа уже существующих компьютерных томограмм (КТ) с целью выявления рисков развития сердечно-сосудистых заболеваний. Основная идея заключается в использовании ИИ для автоматизированного скрининга огромных массивов данных, которые уже хранятся в медицинских архивах, что позволяет выявлять скрытые патологии без дополнительных инвазивных процедур. Однако авторы поднимают критически важные вопросы экономической эффективности и практического внедрения: кто возьмет на себя расходы по анализу архивных снимков и как это повлияет на конечные показатели здоровья населения. Исследование фокусируется на разрыве между технологической возможностью массового скрининга и существующими моделями медицинского страхования и оплаты медицинских услуг. Реализация такого подхода может радикально изменить кардиологическую диагностику, если будет решен вопрос финансовой модели и клинической доказанности улучшения исходов для пациентов.
В исследовании, опубликованном в журнале npj Digital Medicine, представлена инновационная методология сегментации печени и опухолей на основе компьютерной томографии (КТ). Авторы разработали систему, которая использует интерактивную коррекцию с учетом неопределенности (uncertainty-aware interactive rectification), позволяющую алгоритму подстраиваться под предпочтения врача. Основная идея заключается в том, что модель не просто выполняет сегментацию, а анализирует зоны своей неуверенности, запрашивая уточнение у специалиста в наиболее критических точках. Это позволяет значительно повысить точность выделения границ опухолей, которые часто имеют нечеткие контуры. Использование механизмов выравнивания предпочтений (user-preference alignment) минимизирует количество необходимых правок со стороны радиолога, оптимизируя рабочий процесс. Применение данного подхода в клинической практике может существенно ускорить диагностику и снизить риск ошибок при планировании хирургических вмешательств на печени.
В исследовании AI-REACT оценивалось влияние ИИ-инструмента qER EU 2.0 на точность, скорость и уверенность врачей при анализе КТ головного мозга без контраста (NCCTH). В ретроспективном анализе приняли участие 30 специалистов (рентгенологи, врачи скорой помощи и рентген-лаборанты), оценивших 150 сканов, из которых 98 содержали критические патологии. Результаты показали, что использование ИИ повысило общую чувствительность при выявлении критических аномалий с 82,8% до 89,7% (+6,9%), а чувствительность к внутричерепным кровоизлияниям выросла с 84,6% до 91,6% (+7,0%). При этом наблюдалось снижение специфичности с 84,5% до 78,9% (-5,5%). Важным практическим выводом стало то, что врачи отделений неотложной помощи при поддержке ИИ достигли уровня чувствительности, сопоставимого с квалифицированными рентгенологами. Исследование подтверждает высокий потенциал ИИ в повышении диагностической эффективности неспециализированного медицинского персонала в экстренных ситуациях.
Philips представила новый КТ-сканер Rembra на ECR 2026 в Вене, оснащённый ИИ-оптимизированными рабочими процессами и детектором NanoPanel Precise XD. Система обеспечивает до 106 изображений в секунду и поддерживает до 270 исследований в день, что критично для экстренных случаев, таких как инсульт и травмы.
