# Мультимодальная система искусственного интеллекта повышает точность скрининга рака легких

Рак легких — одно из самых сложных заболеваний, поэтому ранняя диагностика имеет решающее значение для эффективного лечения.

- **Хлебные крошки:** [Главная](https://labstar.com.ua/ru/index.md) → [Новости и Блог](https://labstar.com.ua/ru/posts.md) → Мультимодальная система искусственного интеллекта повышает точность скрининга рака легких
- **Язык:** RU · [UA](https://labstar.com.ua/posts/rak_legen.md)
- **Формат:** Markdown · [HTML](https://labstar.com.ua/ru/posts/rak_legen)
- **Дата публикации:** 12 мая 2025

[Обложка (изображение)](https://labstar.com.ua/storage/images/JMvDBl7Xm3TBr32vjVKWAbw1jlleaEAXMduG3373.jpg)

Рак легких — одно из самых сложных заболеваний, поэтому ранняя диагностика имеет решающее значение для эффективного лечения. К счастью, достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) трансформируют скрининг рака легких, повышая как точность, так и эффективность. Хотя современные методы скрининга, такие как низкодозная КТ, помогают подтвердить подозрения на рак легких, они часто страдают от высоких показателей ложноположительных результатов и вариабельности в сообщении случайных, но важных результатов, например, касающихся сердечно-сосудистых заболеваний. Кроме того, уровень скрининга для низкодозной КТ остается низким (<10%) из-за глобальной нехватки рентгенологов.

Новое исследование, опубликованное в Nature Communications, представляет многомодальную многозадачную модель фундамента, которая значительно расширяет возможности низкодозной КТ. Эта модель ИИ улучшает прогнозирование риска рака легких на 20% и сердечно-сосудистого риска на 10%. Разработанная и протестированная междисциплинарной группой из Политехнического института Ренсселера (RPI), Университета Уэйк Форест (WFU) и Массачусетской больницы общего профиля (MGH), эта модель является первой в своем роде, которая одновременно решает более десятка связанных задач, включая данные из нескольких источников, включая КТ-сканы, радиологические отчеты, факторы риска пациентов и ключевые клинические результаты.

Первый автор исследования — Чуан Ню, доктор философии, научный сотрудник RPI. Соавторы: Ге Ван, доктор философии, профессор кафедры Кларка-Кроссана и директор Центра биомедицинской визуализации RPI, Кристофер Т. Уитлоу, доктор медицины/доктор философии, профессор WFU, Маннудип К. Калра, доктор медицины, профессор MGH. Ключевые соавторы в RPI: Пингкун Ян, доктор философии, и Кристофер Д. Каротерс, доктор философии, а также другие важные соавторы.

Потенциальное клиническое воздействие этой работы огромно. Интегрируя изображения КТ с текстовой информацией, модель значительно улучшает обнаружение и прогнозирование рака легких, что является критическим фактором в улучшении результатов лечения пациентов. Кроме того, одним из основных преимуществ использования базовых моделей в медицине является то, что при обучении с помощью крупномасштабных скрининговых КТ-сканирований и других типов данных эти модели могут повысить производительность модели в связанных новых задачах. Например, эта модель может улучшить производительность в таких областях, как онкология, где данные, специфичные для конкретной задачи, часто ограничены.

**«Эта работа была значительно ускорена с использованием высокопроизводительного вычислительного комплекса RPI»**, — сказал Ван. **«Теперь наша многоинституциональная команда продолжает совершенствовать нашу базовую модель на увеличивающемся объеме мультимодальных данных, используя как наши собственные графические процессоры, так и высокопроизводительный вычислительный комплекс Empire AI штата Нью-Йорк. Сотрудничество между ведущими институтами подчеркивает растущую синергию между искусственным интеллектом и медицинскими исследованиями, которая может революционизировать способы обнаружения и лечения заболеваний».**

***«Доктор Ван и его команда делают важные шаги на пути к улучшению здоровья человека, объединяя мощь медицинской визуализации, ИИ и высокопроизводительных вычислений. RPI всегда был на переднем крае вычислительных наук и инженерии, предоставляя преподавателям и студентам доступ к лучшей в мире вычислительной инфраструктуре для ускорения разработки и трансляции преобразующих идей. Мы взволнованы тем, что эта работа означает для будущего раннего выявления заболеваний, и с нетерпением ждем дальнейших достижений».***

Шекхар Гарде, доктор философии, декан факультета инженерии RPI имени Томаса Р. Фарино-младшего 1967 года и Патрисии Э. Фарино

## Похожие материалы

- [Технология DARC предсказывает прогрессирование макулярной атрофии](https://labstar.com.ua/ru/posts/tehnologiya-darc.md) — 23 сентября 2026
- [Негативное влияние пластика передается по наследству](https://labstar.com.ua/ru/posts/negatuvnyi-vpliv-plastiku.md) — 23 сентября 2026
- [Исследование дает более детальное представление о биологических механизмах, связанных с аутизмом](https://labstar.com.ua/ru/posts/biologichnyi-mekhanizm-autizmu.md) — 22 августа 2026

[К списку статей](https://labstar.com.ua/ru/posts.md)

---

## Навигация

- [Главная](https://labstar.com.ua/ru/index.md)
- [Категории](https://labstar.com.ua/ru/category.md)
- [Поиск](https://labstar.com.ua/ru/search.md)
- [Производители](https://labstar.com.ua/ru/manufacturer.md)
- [Блог](https://labstar.com.ua/ru/posts.md)
- [Контакты](https://labstar.com.ua/ru/page/contacts.md)

## Помощь

- [О нас](https://labstar.com.ua/ru/page/about-us.md)
- [Оплата и доставка](https://labstar.com.ua/ru/page/delivery.md)
- [Условия возврата](https://labstar.com.ua/ru/page/return-policy.md)
- [MCP Интеграция](https://labstar.com.ua/ru/page/mcp.md)
- [Карта для агентов](https://labstar.com.ua/ru/llms.txt)