В Университете Иннополис создан прототип AI-системы «Инновит», предназначенной для анализа различных типов медицинских изображений. Актуальные решения в этой области зачастую ограничиваются одним видом данных, например, компьютерной томографией. «Инновит» же демонстрирует мультимодальность, обрабатывая КТ, МРТ, рентгенографию, УЗИ и маммографию.
Функциональность базовой модели
Система позволяет выявлять патологические изменения, сегментировать области интереса и автоматически генерировать описание снимков в текстовом формате. Ядром разработки является фундаментальная модель компьютерного зрения на базе архитектуры Florence-2. Её обучение производилось на датасете, содержащем более 100 тысяч изображений. Для повышения точности работы была применена модифицированная функция потерь, оптимизированная под специфику медицинских данных.
Команда и перспективы развития
Проект реализован совместными усилиями экспертов в области машинного обучения и клинических специалистов. В планах дальнейшего развития системы — расширение обучающего датасета и интеграция с большими языковыми моделями. Это позволит учитывать более широкий контекст, включая историю болезни пациента, при формировании заключений. Разработчики также подчёркивают, что «Инновит» отличается сниженными требованиями к вычислительным ресурсам и более низкой стоимостью эксплуатации по сравнению с разрозненными узкоспециализированными моделями.