ИИ в диагностике: как технологии помогают врачам находить болезни раньше

Почему ИИ-диагностика становится клинической реальностью

Врач смотрит на снимок КТ, рентген или изображение глазного дна и принимает решение. Это решение зависит от опыта, усталости, освещения, количества снимков за смену. Даже у опытного специалиста есть предел: после 200-го снимка внимание снижается.

Нейросеть работает одинаково на первом и двухсотом снимке. Она не устаёт, не отвлекается и обрабатывает изображение по тысячам параметров, которые человеческий глаз не улавливает.

При этом ИИ не заменяет врача — он работает как второй взгляд, который подсвечивает подозрительные области и расставляет приоритеты. Врач принимает финальное решение, но с дополнительной поддержкой.

Z-med: платформа медицинского ИИ Z-union

Z-union разрабатывает ИИ-решения для диагностики с 2020 года. Технологии прошли клинические испытания и введены в эксплуатацию в реальных медицинских учреждениях. Вот конкретные примеры.

Eye AI: диагностика 15 заболеваний по снимку глазного дна

Глазное дно — уникальный "экран" организма. По снимку сетчатки можно диагностировать не только глазные болезни, но и системные заболевания: диабет, гипертонию, риск инсульта.

Z-union разработал ИИ-модель, которая анализирует снимок глазного дна и классифицирует 15 патологий одновременно: диабетическую ретинопатию, глаукому, возрастную макулярную дегенерацию, патологию зрительного нерва и другие.

Ключевые показатели:

• ROC AUC 0.9524-0.9971 по всем 15 классам (опубликовано в Frontiers in Medicine, Q1, 2026)
• Датасет: 20 351 снимок, включая 8 351 проприетарных клинических изображений
• Архитектура: CAFormer B36
• Разработано совместно со Сколтехом и Sber AI Lab

Модель внедрена в Клинике лазерной медицины. Офтальмолог получает автоматический анализ при открытии снимка: вероятности по каждой патологии, выделение подозрительных зон.

Скрининг лёгких: 12 классов на рентгене

Туберкулёз и лёгочные заболевания остаются значимой проблемой здравоохранения. При этом рентгенологов не хватает, а нагрузка на них в регионах очень высокая.

ИИ-модель Z-union анализирует рентгеновский снимок лёгких и классифицирует 12 патологических изменений, включая признаки туберкулёза, пневмонии, онкологических изменений.

Решение внедрено в mosmed.ai — платформу Департамента здравоохранения Москвы. Охват: 71 регион России. Система обрабатывает сотни тысяч снимков в год, помогая врачам расставлять приоритеты при просмотре очереди исследований.

ИИ для диагностики COVID-19 по КТ

Во время пандемии скорость постановки диагноза была критически важна. Z-union разработал ML-модели для автоматического выявления признаков COVID-19 на КТ-снимках грудной клетки.

Модель определяет характерные паттерны поражения лёгких и оценивает объём поражения, помогая врачу быстро принять решение о госпитализации.

Рекомендательная система для онкологии

При подозрении на злокачественное образование важно не только поставить диагноз, но и выстроить маршрут лечения. Z-union разработал ИИ-систему, которая анализирует клинические данные и помогает врачу-онкологу выбрать оптимальную тактику.

Система учитывает тип и стадию новообразования, сопутствующие заболевания, историю лечения и данные о результативности протоколов на схожих случаях.

Что ИИ-диагностика даёт клинике

Скорость. Анализ снимка занимает секунды, не минуты. Очередь на расшифровку сокращается.

Приоритизация. ИИ выделяет подозрительные случаи, врач смотрит их в первую очередь. Критические состояния не теряются в потоке.

Стандартизация. Модель применяет одни и те же критерии к каждому снимку, независимо от смены и загрузки.

Второй взгляд. Врач видит, на что обращает внимание ИИ, и может проверить собственный вывод.

Как внедрить ИИ-диагностику в клинике

Z-union предлагает несколько вариантов: облачная интеграция через API, on-premise установка на серверах клиники, пилот на ограниченном потоке снимков для оценки точности на вашей базе данных.

Средний срок пилота, достаточного для оценки качества, — 4-8 недель.

Узнать подробнее о Z-med или посмотреть медицинские кейсы.