ИФИБ МИФИ: Программно-аппаратный комплекс для ранней диагностики меланомы

Продукт
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.

Программно-аппаратный комплекс для диагностики кожи
«
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
»



СМ. ТАКЖЕ (2)


Подрядчики-лидеры по количеству проектов

За всю историю
2023 год
2024 год
2025 год

  Axelot (Акселот) (4)
  СберМедИИ (SberMedAI) (4)
  ТехЛАБ (4)
  VK (ранее Mail.ru Group) (4)
  Eva Lab (Эва Лаб) (3)
  Другие (29)

  Axelot (Акселот) (3)
  Eva Lab (Эва Лаб) (2)
  Data Sapience (Дата Сапиенс) (1)
  GlowByte, ГлоуБайт (ранее Glowbyte Consulting, ГлоуБайт Консалтинг) (1)
  К-Скай (K-SkAI) (1)
  Другие (2)

  VK (ранее Mail.ru Group) (1)
  СберМедИИ (SberMedAI) (1)
  Философт, Киров (1)
  Другие (0)

  НБИ (Национальное бюро информатизации) (1)
  Другие (0)

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2023 год
2024 год
2025 год

  ТехЛАБ (3, 4)
  VK (ранее Mail.ru Group) (1, 4)
  Axelot (Акселот) (1, 4)
  К-Скай (K-SkAI) (5, 3)
  СберМедИИ (SberMedAI) (5, 3)
  Другие (75, 28)

  Axelot (Акселот) (1, 3)
  Eva Lab (Эва Лаб) (1, 2)
  СберМедИИ (SberMedAI) (2, 1)
  Правительство Москвы (1, 1)
  Data Sapience (Дата Сапиенс) (1, 1)
  Другие (2, 2)

  VK (ранее Mail.ru Group) (1, 1)
  СберМедИИ (SberMedAI) (1, 1)
  Правительство Москвы (1, 1)
  Философт, Киров (1, 1)
  Другие (0, 0)

  НБИ (Национальное бюро информатизации) (1, 1)
  Другие (0, 0)

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения (проекты, партнерские проекты)

За всю историю
2023 год
2024 год
2025 год

  Galenos Система поддержки принятия врачебных решений (СППВР) - 4 (4, 0)
  Axelot WOS X5 (Warehouse Operation System) - 4 (4, 0)
  VK Predict - 4 (4, 0)
  К-Скай: Webiomed Платформа предиктивной аналитики и управления рисками в здравоохранении на основе машинного обучения - 3 (3, 0)
  БИТ Управление в пространстве (ЦП УвП) - 3 (3, 0)
  Другие 24

  Axelot WOS X5 (Warehouse Operation System) - 3 (3, 0)
  Eva Lab: Polyptron система поддержки принятия врачебных решений для колоноскопии - 2 (2, 0)
  К-Скай: Webiomed Платформа предиктивной аналитики и управления рисками в здравоохранении на основе машинного обучения - 1 (1, 0)
  Сбер: Адиа Диагностический ассистент на базе ИИ - 1 (1, 0)
  СберМедИИ: ТОП-3 - цифровой помощник врача - 1 (1, 0)
  Другие 0

  VK Predict - 1 (1, 0)
  Философт: Цифровая модель рынка недвижимости (ЦМРН) - 1 (1, 0)
  Другие 0

  НБИ EMAS.Trade Энерготрейдинг - 1 (1, 0)
  Другие 0