Alibaba DAMO Academy Zhejiang universiteti Birinchi afiliatsiya qilingan kasalxonasi Tibbiyot maktabi va boshqa klinik hamkorlar bilan hamkorlikda DAMO RADAR modelini jamoatchilikka taqdim etdi. Ushbu model kontrastlangan qorin KT-skanerlarini tahlil qilish uchun moʻljallangan va uning natijalari Science jurnalida nashr etildi.
Tizim bir marta skanerlashda 18 organ boʻyicha 146 dan ortiq turli patologik belgilarini aniqlay oladi. Sinov maʼlumotlari toʻplami boʻyicha baholashda modelning aniqligi tajribali radiolog darajasiga yetib keldi, bu esa koʻpincha real klinik amaliyot sharoitida qiyinchiliklarga duch keladigan bitta kasallik va bitta modelga asoslangan tibbiy AI yondashuvidan chetga chiqishni anglatadi.
DAMO sanab oldi, vizual va til asosidagi anʼanaviy oʻqitish KT ning kam zich hajmlari bilan ishlashda qiyinchiliklarga duch keladi. Shu sababli, jamoa organ darajasida nozik sozlash usulini qoʻlladi: uch oʻlchovli skanerlar anatomik birliklarga ajratiladi, toki tasvirlar va matnli hisobotlar organ darajasida bir-biriga mos kelsa. Keyin adaptiv kontrast modellashtirish oʻquv signalini tuzatadi.
Bu yondashuv kengaytirilayotgan aniqlangan belgi roʻyxati boʻyicha har bir yangi patologiya uchun qoʻshimcha qoʻlda belgilash talab qilmaydigan, kengaytiriladigan, koʻp maqsadli va yanada tushunarli diagnostika tizimini yaratishga qaratilgan.
Taxminan 40 000 ta haqiqiy tadqiqotlarni tahlil qilish jarayonida DAMO RADAR barcha 146 baholangan belgilar boʻyicha 0.913 darajasidagi yuzaro egri chiziq osti maydonini (AUC) namoyish etdi. Turli kasalxonalardagi 26 radiolog ishtirok etgan tadqiqotda modelning oʻrtacha aniqligi 23 shifokor natijalaridan yuqori boʻldi. Eʼlon qilingan maʼlumotlarga koʻra, AI yordamchi eslatmalaridan foydalanish shifokorlarning sezgirligini taxminan 10% ga oshirdi va oʻqish vaqtini 30% dan ortiq kamaytirdi, shu bilan birga yosh mutaxassislar katta hamkasblar darajasiga yaqinlashdi.
Hatto dastlabki oʻquv fokusidan tashqaridagi oʻtkir qorin ogʻrigʻi holatlarida, maʼlumotlar taqsimoti farq qilganida ham, AUC taxminan 0.904 darajasida qoldi. Model kodi va vaznlari Alibaba DAMO Academy tashkilotida GitHubda mavjud, va Sciencedagi ilmiy maqola metodlar va sinovlarni batafsil bayon etadi. Kasalxona hamkorlari modelni radiologiyadagi eng murakkab vazifalardan biri — koʻp organli qorin KT uchun navigatsion vosita sifatida xarakterizatsiya qilmoqda, DAMO esa RADARni ixtisoslashgan detektorlardan fundamental tibbiy vizuallashtirishning umumiy modellari tomon qadam sifatida koʻradi, ular klinik validatsiya kengayishi bilan qorin boʻshligʻi tashqarisida ham qoʻllanilishi mumkin.