Опубликовано

Как ИИ помогает выявлять рак груди на маммограммах: результаты российского исследования

Центр L7 провёл независимое исследование алгоритма «Цельс» на маммографических снимках – система показала высокую точность в выявлении патологий молочной железы.

Медицина
Источник события: Цельс Время чтения: 2 – 3 минуты

Медицинские алгоритмы постепенно становятся частью диагностического процесса, но перед тем как использовать их в клинике, необходимо убедиться в их эффективности. Центр L7 провёл независимое исследование системы искусственного интеллекта от компании «Цельс», которая анализирует маммографические снимки.

Что исследовали

Речь идёт об алгоритме, который помогает врачам выявлять патологии молочной железы по рентгеновским снимкам – маммограммам. Проще говоря, система анализирует изображение и указывает на участки, которые могут быть признаком заболевания.

Центр L7 использовал для проверки набор маммографических исследований и обработал их с помощью алгоритма. Задача была простой: оценить, насколько точно система находит проблемные зоны и не пропускает ли она что-то важное.

Что показали результаты

Результаты оказались обнадёживающими. Алгоритм показал высокую чувствительность – это означает, что он хорошо распознаёт патологию, когда она присутствует. Одновременно система продемонстрировала приемлемую специфичность, то есть не слишком часто даёт ложные сигналы, видя проблему там, где её нет.

Для медицинских алгоритмов это важный баланс. Если система будет давать слишком много ложных тревог, врачи перестанут ей доверять. Если будет пропускать реальные случаи – пострадают пациенты.

Зачем это нужно на практике

Маммография – это массовое скрининговое исследование. Врачи-рентгенологи просматривают сотни снимков, и человеческое внимание не безгранично. ИИ здесь может работать как вторая пара глаз: он выделяет подозрительные участки, а врач уже принимает окончательное решение.

Особенно это полезно в регионах, где не хватает специалистов, или в крупных центрах, где большой поток пациентов. Алгоритм не заменяет врача, но помогает снизить нагрузку и уменьшить вероятность того, что что-то важное останется незамеченным.

Что дальше

Исследование Центра L7 – это важный шаг к более широкому использованию таких систем. Независимая проверка показывает, что технология работает на реальных данных, а не только в идеальных условиях лаборатории.

Теперь вопрос в том, как быстро эти алгоритмы войдут в рутинную практику. Для этого нужна не только техническая готовность, но и понимание со стороны медицинских учреждений, обучение персонала, интеграция с существующими системами.

Однако направление очевидно: ИИ в медицинской диагностике – это не фантастика, а инструмент, который уже сейчас может помогать врачам работать точнее и быстрее.

Оригинальное название: Опубликованы результаты исследования Центра L7 по применению ИИ в маммографии от компании Цельс
Дата публикации: 26 янв 2026
Цельсcelsus.ai Российская компания, разрабатывающая ИИ-решения для медицины и диагностики.
Предыдущая статья MareNostrum 5 получит ИИ-ускорение: новый контракт на расширение европейского суперкомпьютера Следующая статья Как Dropbox переписывает код с помощью ИИ-редактора Cursor

От источника к разбору

Как создавался этот текст

Этот материал не является прямым пересказом исходной публикации. Сначала была отобрана сама новость – как событие, важное для понимания развития ИИ. Затем мы задали рамку обработки: что в тексте важно прояснить, какой контекст добавить и на чём сделать акцент. Это позволило превратить отдельный анонс или обновление в связный и осмысленный разбор.

Нейросети, участвовавшие в работе

Мы открыто показываем, какие модели использовались на разных этапах обработки. Каждая из них выполняла свою роль – анализ источника, переписывание, проверка и визуальная интерпретация. Такой подход позволяет сохранить прозрачность процесса и ясно показать, как именно технологии участвовали в создании материала.

1.
Claude Sonnet 4.5 Anthropic Анализ исходной публикации и написание текста Нейросеть изучает оригинальный материал и формирует связный текст

1. Анализ исходной публикации и написание текста

Нейросеть изучает оригинальный материал и формирует связный текст

Claude Sonnet 4.5 Anthropic
2.
Gemini 2.5 Flash Google DeepMind Проверка и правка текста Исправление ошибок, неточностей и спорных формулировок

2. Проверка и правка текста

Исправление ошибок, неточностей и спорных формулировок

Gemini 2.5 Flash Google DeepMind
3.
DeepSeek-V3.2 DeepSeek Подготовка описания для иллюстрации Генерация текстового промпта для визуальной модели

3. Подготовка описания для иллюстрации

Генерация текстового промпта для визуальной модели

DeepSeek-V3.2 DeepSeek
4.
FLUX.2 Pro Black Forest Labs Создание иллюстрации Генерация изображения по подготовленному промпту

4. Создание иллюстрации

Генерация изображения по подготовленному промпту

FLUX.2 Pro Black Forest Labs

ИИ: События

Вам может быть интересно

Перейти ко всем событиям

Другие события из мира искусственного интеллекта, которые помогают увидеть общую картину и понять, как меняется направление развития технологий.

Компания AMD представила Micro-World – первые модели мира (world models) с открытым исходным кодом. Они способны генерировать видео с учетом действий пользователя в реальном времени и оптимизированы для работы на графических процессорах компании.

Hugging Face запустил Community Evals – платформу, на которой разработчики могут самостоятельно тестировать языковые модели и делиться результатами, не полагаясь на закрытые рейтинги.

Команда Perplexity AI продемонстрировала, как технология прямой передачи данных между серверами помогает языковым моделям работать быстрее и эффективнее, устраняя «узкие места» в сетевой инфраструктуре.

Хотите глубже погрузиться в мир
нейротворчества?

Первыми узнавайте о новых книгах, статьях и экспериментах с ИИ
в нашем Telegram-канале!

Подписаться