Согласование двух моделей
Оба сигнала показываются честно: обе за патологию или расхождение. Несогласие моделей не прячется усреднением, а поднимает пациента в приоритет.
ИИ-анализ МРТ коленного сустава.
Два независимых сигнала честнее одного. Модель передней крестообразной связки и общая модель сустава не «голосуют» — они дают два независимых мнения, а расхождение честно поднимает исследование в приоритет.
Коммерческим клиникам Научным организациям
Статус: модуль на стадии научного тестирования. Это не медицинское изделие, регистрационного удостоверения Росздравнадзора нет, заключение врача он не заменяет. В пилоте работаем на обезличенных данных и фиксируем критерии до старта.
Возможности
одна команда — от входа до отчёта Что умеет продукт
01
Многоформатный вход без подготовки
NumPy, NIfTI для 3D Slicer и ITK-SNAP, папки PNG/JPG-срезов и .pck. Формат и профиль модели определяются автоматически.
02
Две независимые модели
Разрыв передней крестообразной связки по сагиттали (AUC 0,821 на валидации) и бинарная модель сустава (AUC около 0,90). У каждой — паспорт с метриками, порогом и ограничениями.
03
Контроль качества входа
Размер, минимум, максимум, среднее и разброс значений: пустые, константные и битые данные отсекаются до инференса, а не после.
04
Автотриаж внимания
Уровни high, watch и routine с явными причинами: врач сразу видит, кого смотреть первым, и почему исследование попало наверх.
05
Продольная аналитика
Динамика по визитам: дельта, скорость изменения в год, проекция на 90 и 180 дней, переходы через порог — вектор развития, а не точка.
06
Отчёт, который можно отдать врачу
HTML-дашборд: рабочий список с приоритетом, фильтры, поиск, графики динамики с порогом и глоссарий. Печатается в PDF без единой строки кода.
Отличия
обычный research-репозиторий: один скрипт → один score Чего нет у других
Объяснимость из коробки
Карта внимания сохраняется в NIfTI и накладывается на снимок в 3D Slicer или ITK-SNAP. Честно отделена от настоящей сегментации — мы не выдаём одно за другое.
Воспроизводимость уровня MLOps
Каждый прогон фиксирует git-коммит, контрольную сумму весов, версии окружения, устройство, порог и результаты контроля качества.
Клиническая честность
Везде метки «не диагноз» и «клинически не валидировано», калибровка по умолчанию отключена и помечена как отсутствующая. Это снижает регуляторный риск и повышает доверие.
Цифры и стандарты
метрики на валидации, а не в рекламе Честные метрики
0,90AUC лучшей модели на валидации
2независимые модели сустава
90/180дней — проекция динамики
PDFотчёт печатается из браузера
NIfTI / 3D Slicer Реестр моделей Калибровка Platt GitLab CI + Git LFS
Комплектация
нажмите вариант — обсудим его на демонстрации Выберите, что нужно вашей организации
01 02 03
Пилот на вашей выборке
Прогоняем ваши обезличенные исследования, показываем триаж, динамику и отчёт врача на ваших данных.
Обезличенная выборка Отчёт врача 7–10 дней
Инструмент отделения
Рабочий список с приоритетом, продольная аналитика по визитам и HTML-отчёты для врачей отделения.
Рабочий список Динамика по визитам HTML-отчёты
Каркас для ML-команды
Реестр моделей, контрольные суммы весов, метаданные прогонов и CI — основа, на которую вы ставите свои модели.
Реестр моделей Метаданные прогонов GitLab CI + LFS
Внедрение
в контуре вашей организации Как продукт попадает в работу
01
Пилот на ваших данных
Запускаем модуль на реальных обезличенных исследованиях вашего архива и вместе фиксируем критерии успеха до старта.
7–10 дней 02
Интеграция и обучение
Подключаем архив исследований и МИС, настраиваем роли и доступы, обучаем врачей — без остановки приёма.
2–4 недели 03
Работа и сопровождение
Мониторинг качества, обновление моделей и выделенная поддержка. Эффект виден на дашборде, а не в отчёте раз в год.
24/7 Экономика продукта
оценка за 30 секунд Посчитайте эффект модуля для вашей клиники
Ваша клиника с модулем МРТ колена Получить точный расчёт
360 ч времени врачей освободится за год
504 000 ₽экономия в год
1,4 чкаждый рабочий день
Вопросы
коротко и по делу Что спрашивают до покупки
Две независимые модели дают два честных сигнала. Когда они расходятся, это само по себе информация: исследование поднимается в приоритет вместо того, чтобы усредниться в одно спорное число.
Пока нет: приём DICOM в плане, поскольку требует выбора серий и деидентификации. Сейчас поддерживаются NIfTI, NumPy, папки PNG/JPG-срезов и .pck.
Нет. Есть карта внимания в NIfTI, которая накладывается на снимок в 3D Slicer, и опциональная псевдомаска. Мы честно отделяем это от настоящей обученной сегментации.
В паспорте каждой модели указаны метрики, порог и ограничения, калибровка по умолчанию помечена как не выполненная, а на всех выводах стоят метки «не диагноз» и «клинически не валидировано».
Посмотрите МРТ коленного сустава в работе
Покажем рабочий список с триажем, расхождение двух моделей, динамику по визитам и готовый отчёт для врача.
Или свяжитесь напрямую: info@tochka-yasnosty.ru · +7 993 418-20-90