ИИ-анализ КТ, МРТ и рентгена: поддержка врача-рентгенолога

Нагрузка на рентгенологов растёт быстрее, чем штат: число исследований КТ и МРТ в крупных центрах увеличивается на 10–15 % в год, а один снимок КТ грудной клетки содержит 300–600 срезов. Врач физически не может уделить каждому исследованию столько внимания, сколько требует поиск мелких узлов или ранних кровоизлияний. Пропуски и отложенные описания превращаются в риски для пациента и в очереди на неделю вперёд.

Второй барьер — данные. Снимки содержат персональные данные, и большинство учреждений не готовы отправлять их во внешние облачные сервисы. Нужна вычислительная площадка, которая стоит в серверной клиники и подключается к PACS напрямую.

Решение подключается к PACS/RIS по DICOM и обрабатывает исследования в момент поступления. Нейросети сегментации (3D U-Net, nnU-Net) и классификаторы выделяют зоны интереса, измеряют объёмы и формируют предварительную разметку, которую врач подтверждает или отклоняет в привычном просмотрщике.

• Приоритизация: подозрительные исследования поднимаются в начало рабочего списка.
• Готовые открытые модели (MONAI, TotalSegmentator) плюс дообучение на архиве учреждения.
• Хранение всех результатов и версий моделей внутри периметра, журнал для аудита.
• Поэтапное внедрение: пилот на одной модальности, затем расширение.

Важно: MIARCH поставляет вычислительную инфраструктуру и помогает развернуть модели. Само ПО для постановки диагноза является медицинским изделием и проходит регистрацию отдельно — на стороне разработчика или клиники.

Какие данные нужны

• Архив DICOM за 3–5 лет с описаниями
• Разметка врачей по выбранным нозологиям
• Данные RIS о приоритетах и сроках