| Название базовой системы (платформы): | Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) |
| Разработчики: | Инженерно-физический институт биомедицины (ИФИБ) НИЯУ МИФИ |
| Дата премьеры системы: | 2025/10/24 |
| Отрасли: | Фармацевтика, медицина, здравоохранение |
| Технологии: | СППР - Система поддержки принятия решений |
Основные статьи:
2025: Анонс комплекса для диагностики новообразований кожи
В Национальном исследовательском ядерном университете «МИФИ» создан программно-аппаратный комплекс для ранней диагностики новообразований кожи. Проект победил в конкурсе «Студенческий стартап» и получил грант на развитие. Об этом 24 октября 2025 года сообщила пресс-служба НИЯУ МИФИ.
| | Изначально мы разрабатывали только программный комплекс, но со временем поняли необходимость создания полноценного программно-аппаратного решения. Оно предназначено для помощи врачам в диагностике и анализе новообразований кожи. Особенно актуален наш программно-аппаратный комплекс для регионов с острой нехваткой высококвалифицированных специалистов-дерматологов. Система использует технологии искусственного интеллекта для раннего выявления потенциально опасных новообразований, что может повысить качество первичной диагностики и своевременно направить пациентов к профильным специалистам. рассказал Александр Отченашенко, руководитель проекта, аспирант кафедры компьютерных медицинских систем Инженерно-физического института биомедицины (ИФИБ) МИФИ | |
Комплекс не является копией импортных аналогов, а разрабатывается с учетом специфики российского здравоохранения и потребностей отечественных медицинских учреждений, адаптирован под условия работы российских врачей, учитывает особенности организации медицинской помощи в регионах с дефицитом специалистов.
Процесс проведения обследования происходит следующим образом: сначала врач с помощью портативного аппарата делает серию снимков подозрительных новообразований на коже пациента. Аппарат обеспечивает стандартизированное освещение и увеличение, что критически важно для точности анализа алгоритма искусственного интеллекта. Полученные изображения автоматически загружаются в программу. Нейросеть анализирует каждое новообразование по ряду параметров (асимметрия, границы, цвет, структура) и присваивает ему оценку риска, например, «низкий риск», «требует внимания», «высокий риск». Врач видит на экране готовый результат анализа вместе с выделенными зонами интереса на изображении. Это служит дополнительным инструментом для принятия окончательного решения.
Разработка решает несколько задач. Во-первых, искусственный интеллект объективизирует оценку. Он не устает, не отвлекается и анализирует миллионы параметров, невидимых невооруженному глазу. Для врача, особенно без большого опыта, это поддержка, снижающая вероятность субъективной ошибки. Во-вторых, система выдает результат анализа за секунды, что позволяет врачу быстрее принять решение и осмотреть больше пациентов. Постановка окончательного диагноза остается за специалистом.
Комплекс может быть установлен там, где нет узкого специалиста – в отдаленных регионах и небольших населенных пунктах. Это позволит делать качественный первичный скрининг и своевременно направлять пациентов с подозрительными новообразованиями в специализированные центры.
Мифисты провели уже несколько этапов испытаний разработки. На первом этапе тестировали и обучали алгоритм на обезличенных наборах данных с тысячами изображений, что позволило добиться высокой точности. На октябрь 2025 года комплекс находится на стадии пилотных испытаний в партнерских медицинских учреждениях. Разработчики собирают обратную связь от врачей-дерматологов, дорабатывают интерфейс и проверяют работу системы в реальных условиях.
По состоянию на конец октября 2025 года алгоритм показывает следующие результаты: чувствительность на тестовых выборках составляет 97%. Таким образом, система пропускает менее 5% опасных случаев.
| | Наша цель – в ходе дальнейших испытаний и дообучения модели сохранить ее чувствительность на уровне не менее 97-98%, при этом максимально повысив специфичность, чтобы снизить количество ложно-положительных срабатываний. добавил Александр Отченашенко, руководитель проекта | |






