ИИ «Персиваль» из Penn Medicine ищет на КТ скрытые болезни, помимо причины обследования

Исследователи Penn Medicine (Пенсильванский университет) создали ИИ-модель Percival («Персиваль»), которая анализирует КТ-снимки в поисках признаков болезней и будущих рисков для здоровья помимо того, ради чего назначалось обследование. Об этом говорится в исследовании в журнале npj Digital Medicine, о котором университет объявил 16 октября 2026 года.

Что сообщается

• Percival обучали примерно на 400 тыс. КТ-снимков около 50 тыс. пациентов — по данным биобанка Penn Medicine, где за два десятилетия собрана информация о более чем 350 тыс. человек.
• Модель находила следы хронических заболеваний, таких как фибрилляция предсердий (нарушение ритма сердца) и хроническая болезнь почек.
• По сравнению с другой ИИ-моделью, TotalSegmentator, Percival, по данным Penn Medicine, «намного надёжнее» отмечал рак поджелудочной железы, цирроз и бактериальную пневмонию.
• Цель — «оппортунистический скрининг»: например, заметить ранние признаки рака на снимке, сделанном для проверки на пневмонию.
• Код и параметры обучения модели открыты.

Ограничения

• Percival пока проходит доклинические испытания и не используется в рутинной практике. Команда надеется начать его тестирование в начале следующего года с прицелом на клиническое применение.
• Модель обучена на данных одной системы здравоохранения; исследователи изучают более крупные данные из нескольких учреждений, чтобы сделать её устойчивее.
• Материал основан на пресс-релизе университета, в котором подробных показателей точности нет. «Случайные» находки могут приводить к лишним обследованиям и ложным тревогам — поэтому нужны проспективные проверки.

Это новость о науке, а не медицинская рекомендация. Результаты своих обследований обсуждайте с врачом.