Задача
Поток КТ-исследований больше, чем рентгенологов. Критичная находка может несколько часов ждать в общей очереди, пока врач дойдёт до неё по порядку. Нужно поднимать критичное наверх и снимать с врача рутинную разметку — но так, чтобы система помогала, а не подменяла решение.
Жёсткое условие — строго on-prem: медицинские данные не покидают контур больницы (152-ФЗ, врачебная тайна). Облачные сервисы исключены по постановке задачи.
Подход
Модель сегментирует находки и оценивает признак критичности, очередь переупорядочивается: подозрительное всплывает первым, рутина приходит к врачу уже с предразметкой. Ключевой принцип — assist, а не autonomy: финальное заключение за рентгенологом, система лишь экономит время и страхует от пропуска на усталости.
Калибровали под высокую чувствительность: в триаже цена пропуска несопоставима с ценой лишнего взгляда врача, поэтому порог смещён в сторону «лучше перепроверить». Весь инференс — на железе больницы, изображения наружу не уходят.
Стек
3D U-Net · ONNX Runtime · DICOM pipeline · on-prem GPU · PACS-интеграция
Результат
- −41% времени до описания критичных исследований.
- 0.97 чувствительность по целевым находкам на отложенной выборке.
- Рутина приходит к врачу с готовой предразметкой.
- Медданные не покидают контур: весь инференс on-prem.