Искусственный интеллект стремительно трансформирует медицинскую визуализацию, обеспечивая автоматическое обнаружение, классификацию и прогнозирование рисков в растущем числе клинических применений. В исследовании, опубликованном в The Lancet Digital Health, Ян Чжоу и коллеги представляют MerMED-FM — мультимодальную фундаментальную модель медицинской визуализации для множественных заболеваний. Модель обучена на более чем 3,3 миллиона изображений, охватывающих семь различных модальностей визуализации и более десяти клинических специальностей. Ключевая инновация заключается в способности модели интегрировать информацию across различных типов медицинских изображений, что отражает реальную клиническую практику, где врачи routinely объединяют данные из разных источников. Фундаментальные модели представляют собой следующий этап развития ИИ в медицине, позволяя создавать универсальные системы вместо узкоспециализированных решений для отдельных задач. MerMED-FM демонстрирует потенциал для улучшения диагностической точности, сокращения времени анализа и поддержки клинических решений в разнообразных медицинских контекстах. Разработка таких моделей требует значительных вычислительных ресурсов и тщательно курированных датасетов, но обещает стандартизацию подходов к ИИ-диагностике. Внедрение единых фундаментальных моделей может упростить регуляторное одобрение и клиническую валидацию ИИ-решений в здравоохранении.