В статье представлена новая гибридная архитектура глубокого обучения GINet, сочетающая EfficientNetV2, оконное внимание и модуль Mamba (state-space model) для классификации заболеваний ЖКТ по эндоскопическим снимкам. Модель достигает высокой точности (93% на тестовой выборке) и использует методы объяснимого ИИ (Grad-CAM) для визуализации областей интереса, что повышает доверие к диагнозу.
