В исследовании, опубликованном в журнале npj Digital Medicine, представлена инновационная мультимодальная модель на базе архитектуры Vision-Language для работы с диффузными глиомами у взрослых. Основная задача модели заключается в автоматизации двух критически важных процессов: прогнозировании молекулярно-генетического статуса опухоли и генерации структурированных радиологических отчетов на основе медицинских изображений. Методология объединяет визуальные признаки МРТ-снимков с текстовыми данными, что позволяет достичь высокой точности в определении биомаркеров, которые традиционно требуют дорогостоящей инвазивной биопсии. Использование ИИ позволяет сократить время постановки диагноза и минимизировать человеческий фактор при интерпретации сложных снимков. Результаты демонстрируют потенциал технологии в интеграции визуального анализа и текстовой генерации, что может значительно ускорить процесс принятия клинических решений в нейроонкологии. Данная разработка является важным шагом к созданию полностью автоматизированных систем поддержки принятия врачебных решений (СППВР) в радиологии.