NevoScan

Система ИИ-анализа дерматоскопических изображений: от скрининга рака кожи к поддержке врача

Описание проекта

​NevoScan
Система ИИ-анализа дерматоскопических изображений:
от скрининга рака кожи к поддержке врача

Организация: проектная группа «Информационные системы для медицинских приложений — ИСМед», ФКН НИУ ВШЭ.
Ключевой контакт: Агафьина Анастасия Дмитриевна, adagafina@edu.hse.ru, тел. +7(926)-103-01-77

1. Название проекта
NevoScan.

2. Краткое описание проекта
NevoScan — модульная система анализа дерматоскопических изображений кожных новообразований. В проекте существует уже реализованный имеется скрининговый модуль, который по дерматоскопическому изображению автоматически оценивает риск злокачественности новообразования и возвращает класс «доброкачественное / злокачественное» с вероятностями. На данном этапе ведётся разработка модуля системы поддержки решений врача, который не ограничивается итоговым классом, а формирует структурированное описание очага по изображению: локализует образование, очищает изображение от артефактов, выделяет клинически значимые признаки и готовит основу для медицинского отчёта.
Основная идея проекта состоит в переходе от «чёрного ящика», который выдаёт только итоговый риск, к клинически прозрачному инструменту. В новой версии NevoScan врач получает не только автоматический результат, но и подробное описание характеристик очага: симметрии, цвета, размера, структуры, а также клинических признаков, связанных с 7-point checklist и другими дерматоскопическими критериями. Такой подход делает систему полезной не только для предварительного скрининга, но и для повседневной врачебной практики.

3. Стадия проекта
Проект находится на стадии действующего MVP скринингового модуля и исследовательского прототипа следующей клинически интерпретируемой версии.
• Скрининговый модуль уже развёрнут в виде веб-сервиса на nevoscan.ru и размещён на SmartMLOps-платформе НИУ ВШЭ.
• Для программного сервиса получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025696925 от 22.12.2025.
• Версия поддержки врача находится в стадии активной разработки и валидации отдельных модулей пайплайна.

4. Область применения проекта
Проект относится к следующим направлениям применения ИИ в здравоохранении:
• системы поддержки принятия врачебных решений;
• анализ медицинских изображений;
• сервисы для пациентов и цифровой предварительный скрининг.

5. Какая технология ИИ используется
Технологическое ядро NevoScan построено на методах компьютерного зрения и глубокого обучения для анализа дерматоскопических изображений. В системе реализован каскадный пайплайн, в котором отдельные модели решают узкие подзадачи и передают результат дальше по цепочке. Такой подход повышает интерпретируемость и позволяет поэтапно совершенствовать каждый компонент.
• локализация очага на изображении;
• удаление артефактов, прежде всего волос и других мешающих факторов;
• сегментация новообразования;
• бинарная классификация риска злокачественности для скрининговой версии;
• детекция и сегментация клинических признаков для версии поддержки врача;
• формирование медицинского отчёта на основе полученных результатов;
• сбор обратной связи врача и сохранение результатов для последующего анализа качества модели.
Важно отметить, что требуются изображения с высокой степенью детализации, например, снимки с профессионального дерматоскопа.

6. Где может применяться проект
NevoScan может применяться в дерматологических кабинетах, онкологических и консультативно-диагностических центрах, телемедицинских сервисах, а также в научно-образовательных проектах, связанных с цифровой дерматологией. Скрининговый модуль подходит для массовой первичной оценки изображений и приоритизации случаев, требующих внимания врача. Модуль поддержки врача ориентирован на использование в клиническом контуре, где важны стандартизированное описание очага и экономия времени специалиста при подготовке заключения.

7. Основные пользователи / бенефициары
• Медицинские организации — получают возможность ускорить первичную обработку дерматоскопических изображений, повысить пропускную способность и снизить долю рутинной ручной работы.
• Пациенты — выигрывают за счёт более быстрого предварительного скрининга и маршрутизации случаев с повышенным риском.

8. Текущие результаты и доказательство готовности
Уже достигнутые результаты показывают, что проект имеет не только исследовательскую, но и прикладную готовность. Для скрининговой версии получены сильные показатели по ключевым модулям пайплайна: сегментация новообразования с Dice 0.932 и IoU 0.873, бинарная классификация с accuracy 91.24%, precision 92.00% и recall 90.32% на базовом пороге, а при настройке порога — recall по злокачественным случаям до 96.61%. Для модуля детекции очага достигнут mAP50 0.939.
Важно, что проект уже имеет работающий пользовательский контур: веб-интерфейс для загрузки дерматоскопических снимков, выдачи результата, отображения вероятностей классов и сбора обратной связи от пользователя или врача. Следующий этап развития — перенос фокуса на клинически интерпретируемую версию, в которой ИИ будет не только оценивать риск, но и объяснять результат через структуру дерматоскопических признаков.

9. Ссылка на сайт
Публичный сайт проекта: https://nevoscan.ru/
Проектная группа «Информационные системы для медицинских приложений — ИСМед» на базе ФКН НИУ ВШЭ: https://cs.hse.ru/dse/ismed/
Размещение модуля на SmartMLOps-платформе НИУ ВШЭ: https://mlops.hse.ru/model_

Организация

НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", НИУ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ, НИУ ВШЭ, ВШЭ

Перейти на сайт

Авторы проекта

Материалы