SCAI: ИИ-анализ МРТ позвоночника и прогноз резорбции межпозвоночных грыж
SCAI, партнёрский проект Z-union и сети «Клиника Ткачева», анализирует МРТ позвоночника и готовит протокол для врача. Отдельная модель оценивает вероятность резорбции межпозвоночной грыжи.

Задача
При разборе МРТ позвоночника врач оценивает несколько структур и признаков: состояние позвонков и дисков, грыжи и дегенеративные изменения. В партнёрском проекте с сетью «Клиника Ткачева» мы разработали инструменты для автоматического описания исследования и оценки вероятности резорбции грыжи. Их задача: поддержать специалиста данными и структурированным протоколом.
Что получает врач
SCAI входит в медицинское направление Z-med. Система сегментирует позвонки и межпозвоночные диски, выявляет признаки патологических изменений и формирует описание МРТ поясничного отдела. Отдельные модули работают с классификацией изменений, углами Кобба и прогнозом резорбции.
Результат представлен в виде структурированного протокола и изображений с выделенными областями. Врач проверяет находки и интерпретирует прогноз вместе с клиническими данными. Вероятность резорбции не является самостоятельным назначением лечения или гарантией отказа от операции.
Проверка на независимых исследованиях
В апреле 2026 года подписан протокол предварительных клинико-технических испытаний в сети «Клиника Ткачева». В нём использован набор из 500 независимых МРТ-исследований и оценены 12 диагностических задач. Этот набор не использовался для обучения и калибровки модели.
В испытаниях для группы задач, включая стеноз канала, миграцию и локализацию выбухания, получены значения ROC AUC от 0,96 до 0,99. Эта метрика показывает способность разделять классы. Результаты зависят от диагностической задачи; работа с редкими признаками требует дальнейшего расширения данных.
Результат разработки
Созданы модули анализа МРТ и подготовки протокола, проведены испытания и апробация в клиниках. Программа зарегистрирована в Роспатенте. Врач получает протокол и прогноз как дополнительный материал для оценки исследования и выбора дальнейшей тактики.
Подход полезен для медицинских задач, где нужно связать размеченные изображения, модели и проверку специалистом: R&D и НИОКР.
Ссылки
Похожие кейсы
Медицинский ИИ
Z-med IVF AI: искусственный интеллект для повышения эффективности ЭКО
Z-med IVF AI связывает клинические данные пары с прогнозом вероятности беременности и объяснением факторов. Продуктовый веб-сценарий развивается совместно с НМИЦ им. Кулакова и проходит апробацию.
Медицинский ИИ
Z-med Eye AI: оценка рисков 15 патологий по снимку глазного дна
Eye AI исследует риски 15 патологий по снимку глазного дна. Работа Z-union и научных партнёров опубликована в Frontiers in Medicine; результаты внутреннего теста и клинической оценки разделены.
Медицинский ИИ
Z-med Mammo AI: автоматическое описание маммографии по DICOM-снимкам
Mammo AI обрабатывает DICOM-маммограммы и готовит структурированный черновик описания для рентгенолога. Разработаны модели BI-RADS и оценки качества укладки PGMI, результат проверяет врач.