1. Деректер жинау және оқу
ИИ мыңдаған алдын ала аннотацияланған суреттерде, қалыпты және патологиялық деректермен, оқытылады. Бұл жүйеге қатерлі ісіктерге тән ерекшеліктерді зерттеп, тануға мүмкіндік береді.

2. Медициналық суреттерді талдау
Суреттерді алдын ала өңдеу: ИИ суреттердің сапасын жақсартады, шуды жояды және контрастты арттырады.
Ерекшеліктерді бөліп көрсету: ИИ құрылымдарды және тіннің тығыздығын талдайды, ісіктерді көрсететін аномалияларды, мысалы, түйіндер немесе қараңғылықтарды анықтайды.

3. Аномалияларды классификациялау
Контурлық және текстуралық талдау: ИИ қатерлі ісіктерді доброкачестволық ісіктерден ажырата отырып, жаңа құрылымдардың формасын, шекараларын және тығыздығын анықтайды.
Структуралық талдау: ИИ КТ және МРТ деректері негізінде ісіктің қатерлі болуы ықтималдығын анықтайды.

4. Эталонды деректермен сәйкестендіру
ИИ жүйесі алынған нәтижелерді миллиондаған бұрын өңделген суреттермен салыстырады, жинақталған деректер арқылы диагностиканың дәлдігін арттырады.

5. Нәтижені беру
ИИ қатерлі білімнің ықтималдығын бағалайды (мысалы, "қатерлі болу ықтималдығы 85%").
Дәрігерге маңызды детальдарға назар аударуға көмектесу үшін күмәнді аймақтарды жарықтандырады.

6. Кері байланыс және өздігінен оқу
Жүйе дәрігерлерден кері байланыс алып, үнемі жетілдіріліп отырады. Бұл ИИ-ге әр жаңа жағдаймен бірге дәлдігі мен тиімділігін арттыруға мүмкіндік береді.