ИИ-платформа контроля качества ультразвуковой цервикометрии

ИИ-платформа для проверки корректности УЗ-цервикометрии, автоматизированной оценки длины шейки матки, а также модуль обучения врачей и аудита качества исследований.

Описание проекта

Название проекта: ИИ-платформа контроля качества ультразвуковой цервикометрии

Краткое описание проекта

Проект представляет собой веб-платформу для акушерско-гинекологической ультразвуковой диагностики. ИИ-сервис проверяет корректность выполнения цервикометрии, поддерживает автоматизированную оценку длины шейки матки и формирует единый контур обучения, разбора клинических случаев и аудита качества исследований.

Стадия проекта

Проект находится на стадии прототипа.

На текущем этапе реализована веб-платформа для загрузки исследований, ведения кейсов, аналитики и аудита качества. Также обучена базовая ИИ-модель в статусе прототипа. Ближайшая задача - доработка MVP, расширение экспертно размеченного датасета, независимое тестирование модели и подготовка к пилотной апробации.

Сайт проекта будет развернут к 22 мая 2026 года.

Область применения проекта

Проект относится к нескольким прикладным направлениям медицинского ИИ:

Анализ медицинских изображений - оценка корректности УЗ-изображения, выявление признаков типовых ошибок исследования, детекция анатомических ориентиров и поддержка измерения длины шейки матки.

СППВР - поддержка врача при оценке качества цервикометрии и интерпретации технической корректности исследования. Система не заменяет врача и не принимает клиническое решение самостоятельно.

Образовательные технологии - библиотека клинических кейсов, разбор типовых ошибок, тренажер насмотренности для врачей УЗ-диагностики, акушеров-гинекологов, ординаторов и студентов.

Какая технология ИИ используется

В основе проекта используется компьютерное зрение.

Технологическое ядро включает модели для оценки корректности ультразвуковой цервикометрии, детекции анатомических ориентиров, автоматической постановки калиперов, измерения длины шейки матки и классификации типовых ошибок исследования.

Данные для обучения и тестирования включают изображения и исследования в форматах DICOM / JPEG / PNG, а также метаданные исследования. Целевой объем обучающей выборки - не менее 10 тыс. экспертно размеченных исследований.

Разметка проводится по единому протоколу. Для спорных случаев предусмотрена двойная экспертная верификация. Для проверки качества модели планируется независимый тестовый контур (20% от выборки) и внешний тест на данных, не использованных при обучении. Метрики будут фиксироваться после завершения разметки и независимого тестирования: качество классификации корректности исследования, совпадение автоматизированного измерения с референсным, чувствительность, специфичность и F1.

Также в проекте заложены анонимизация медицинских данных, MLOps-контур и подготовка к последующей клинической и регуляторной валидации.

Где может применяться проект

Проект может применяться в медицинских организациях, где проводится акушерская ультразвуковая диагностика: женских консультациях, родильных домах, перинатальных центрах, отделениях ультразвуковой диагностики, НМИЦ, частных медицинских сетях и региональных экспертных центрах.

Отдельное направление применения - научные и образовательные организации: кафедры акушерства и гинекологии, кафедры ультразвуковой диагностики, центры ДПО, симуляционные центры, университетские клиники и площадки мультицентровых исследований.

В практическом сценарии врач загружает УЗ-изображение или исследование на платформу. Система проводит деидентификацию данных, проверяет корректность изображения, выявляет признаки типовых ошибок и предлагает автоматизированное измерение. Результат сохраняется для дальнейшего анализа, обучения, разбора кейсов и аудита качества.

Основные пользователи / бенефициары

Основные пользователи проекта:

врачи ультразвуковой диагностики; акушеры-гинекологи; заведующие отделениями; эксперты качества; преподаватели медицинских вузов и ДПО; ординаторы и студенты; научные команды, работающие с акушерской УЗ-диагностикой.

Основные бенефициары проекта:

медицинские организации, которым требуется единый инструмент контроля качества исследований; образовательные учреждения, которым нужна клиническая база для обучения и разбора ошибок; органы управления здравоохранением, заинтересованные в стандартизации качества диагностики; беременные пациентки группы риска, для которых важно своевременное и воспроизводимое выполнение цервикометрии.

Практическая ценность проекта

Ультразвуковая цервикометрия является важным акушерским исследованием, но ее качество зависит от правильности среза, техники выполнения и опыта специалиста. Ошибки и вариабельность измерений создают клинические, образовательные и управленческие риски.

Проект решает эту проблему не только через автоматизированное измерение, но и через контроль корректности самого исследования. Это принципиально важно: некорректно выполненное изображение не должно становиться основой для уверенного измерения и дальнейших выводов.

Платформа создает единый цифровой контур:

для врача - подсказка по качеству исследования и типовым ошибкам;
для отделения - аналитика качества и повторяющихся проблем;
для образовательной программы - библиотека реальных кейсов;
для экспертной команды - инструмент аудита и внешней валидации;
для медицинской организации - основа для стандартизации обязательного акушерского исследования.

Ожидаемый эффект проекта: повышение воспроизводимости цервикометрии, снижение доли некорректных исследований, более прозрачный аудит качества, ускорение обучения специалистов и формирование экспертно размеченного российского датасета для дальнейшего развития ИИ-модулей в акушерстве и гинекологии.

Презентация проекта

К заявке прилагается презентация проекта в формате PPTX, подготовленная по шаблону конкурса «ИИ-пионеры ждут инвестиций».

В презентации отражены: паспорт проекта, проблема и актуальность, пользовательский сценарий, технология ИИ и данные, практическая ценность, рынок и пользователи, конкурентные отличия, бизнес-модель, дорожная карта, команда и запрос к экспертам.

Ссылка на сайт

Сайт проекта будет развернут к 22 мая 2026 года.

Пилотное внедрение и ближайшие шаги

Пилотное внедрение запланировано.

Первый этап - апробация научно-образовательного и экспертного режима на базе ГБУЗ МО МОНИИАГ, перинатальных центров и кафедральных баз. Следующий этап - пилот на 2–4 базах, сбор отчетов по качеству, доработка интерфейса, независимое тестирование и подготовка к мультицентровой клинической валидации.

В дальнейшем проект может быть подготовлен к регуляторной траектории как медицинское изделие с применением ИИ, после завершения необходимой клинической и технической валидации.

Организация

ГБУЗ МО МОНИИАГ

Адрес сайта: Модель локально, к Конгрессу будет на хостинге

Авторы проекта

Материалы