Российские разработчики представили ИИ-модель для ранней диагностики рака

Новая разработка на базе платформы Webiomed позволяет выявлять риск развития злокачественных новообразований с высокой точностью и готова к массовому внедрению.

Компания «К-Скай» объявила о создании ИИ-модели для оценки риска развития онкологических заболеваний у пациентов, интегрированной в платформу Webiomed. Разработка демонстрирует точность прогноза до 93% и способна дифференцировать ранние и поздние стадии заболевания. По словам Александра Гусева, директора по развитию Webiomed, создание модели заняло 2,5 месяца.

Алгоритм предназначен для выявления пациентов с высоким риском развития или диагностики рака в ближайшие 1,5 года. В ходе тестирования модель показала следующие результаты: 93% точности для рака молочной железы, 62% – кишечника, 66% – предстательной железы, 63% – мочевого пузыря, 90% – шейки матки и 63% – легких. Чувствительность варьировалась от 41 до 83%.

Одной из ключевых задач разработчиков было обеспечение высокой клинической значимости ИИ-модели. Для этого был проведен строгий отбор данных, с акцентом на случаях онкозаболеваний, выявленных на ранних стадиях. Из 60-миллионной базы Webiomed была сформирована финальная выборка для обучения и валидации, состоящая из данных 47,5 тыс. пациентов. Для объективной оценки алгоритм был протестирован на информации о 5,3 тыс. пациентов, не участвовавших в процессе обучения.

Определение ключевых признаков, используемых для расчета риска, проводилось в консультации с ведущими научными онкоцентрами страны. В результате алгоритм использует 82 предиктора, включающих показатели крови, результаты инструментальных исследований, а также качественные показатели, отмеченные врачами в историях болезни.

В основе модели лежит механизм самовнимания, аналогичный используемым в моделях обработки языка, таких как GPT. Однако, в данном случае, технология адаптирована для работы с табличными данными, такими как обработанные медицинские карты. Это позволяет выявлять сложные и скрытые взаимосвязи между различными признаками пациента, что, в свою очередь, повышает точность прогнозирования.

Опубликовано: 23.10.2025