Ученые Университета Суррея создали систему искусственного интеллекта, способную показать, как будет выглядеть рентгеновский снимок колена пациента спустя год. Разработка открывает новые возможности в диагностике и лечении остеоартрита — заболевания, от которого страдают более 500 миллионов человек во всем мире.

Новая модель ИИ была представлена на Международной конференции по медицинской обработке изображений и компьютерной поддержке вмешательств (MICCAI 2025). Система генерирует реалистичные рентгеновские снимки будущего состояния сустава и предоставляет индивидуальный прогноз развития болезни. Такой подход дает медикам и пациентам наглядное представление о том, как может прогрессировать остеоартрит.

Остеоартрит относится к дегенеративным заболеваниям суставов и считается главной причиной инвалидности у людей старшего возраста. Для обучения системы использовались около 50 000 рентгеновских снимков коленей примерно 5 000 пациентов — один из крупнейших наборов данных подобного рода. Технология прогнозирует развитие заболевания примерно в девять раз быстрее существующих аналогов при более высокой точности и эффективности.

В основе разработки лежит генеративная диффузионная модель. Она создает прогнозный рентгеновский снимок и выделяет 16 ключевых точек в суставе, указывая на зоны потенциальных изменений. Это делает работу ИИ прозрачной для врачей, показывая, какие именно участки колена анализирует система.

Исследователи уверены, что технология применима и к другим хроническим заболеваниям. В перспективе подобные системы смогут прогнозировать повреждения легких у курильщиков или отслеживать развитие сердечно-сосудистых патологий. Сейчас команда ищет партнеров для внедрения разработки в клиническую практику.

Предыдущие системы ИИ оценивали риски развития остеоартрита медленно и выдавали только числовые показатели без визуализации. Новый подход позволяет быстро создавать наглядные прогнозные снимки и точно определять проблемные зоны сустава, помогая врачам своевременно выявлять пациентов из группы риска и подбирать персонализированное лечение.