В РТУ МИРЭА создали ИИ-систему для генерации реалистичных рентгеновских снимков.

Изображение формируется на основе текстового описания, в котором задаются требуемые рентгенологические признаки, в частности затемнение в легких.

Отдельный модуль дополнительно проверяет сгенерированное изображение: оценивает согласованность анатомических структур и выявляет возможные ошибки, например неестественное расположение ребер или внутренних органов.

В рамках тестирования разработка за 15 мс смогла создавать изображения с сочетаниями признаков, которых не было в обучающей выборке: послеоперационными изменениями, последствиями травм и сложными случаями наличия нескольких патологий. 94,5% сгенерированных снимков были признаны клинически корректными.

Изображения были использованы для дообучения нейросети. В результате модель смогла точнее выявлять заболевания, чем аналог, обученный на выборке из реальных изображений.

Разработка может помочь решить проблему недостатка данных для обучения медицинских алгоритмов, которые работают с редкими заболеваниями и состояниями.

В декабре 2025 года в МГУ им. М.В. Ломоносова представили алгоритм FABEMD для расширения обучающей базы диагностических ИИ-систем.