В Петербурге в ЛЭТИ разработали прототип ИИ-системы OncoDetect AI для анализа КТ-снимков при диагностике рака молочной железы. Алгоритм не заменяет врача: он выделяет подозрительные участки и передаёт результат специалисту для заключения.
Что именно сделали в Петербурге
СПбГЭТУ «ЛЭТИ» вместе с НМИЦ имени В. А. Алмазова разработал прототип медицинского программного обеспечения для помощи врачу при анализе КТ-снимков. По данным страницы проекта «Приоритет-2030» ЛЭТИ, новость о разработке опубликована 3 марта 2026 года, а не 10 марта: подтверждённые публикации в СМИ вышли 5 марта.
Смысл разработки — сократить путь от снимка до врачебного решения. Сейчас, как сообщает ТАСС со ссылкой на пресс-службу ЛЭТИ, расшифровка одного КТ-снимка может занимать до суток, а ИИ-модель справляется с анализом исследования за пару минут, в зависимости от объёма данных.
Как работает «второе зрение»
Пациентка проходит КТ-обследование в медклинике, после чего изображения с оборудования поступают на сервер. Там нейросеть автоматически обрабатывает снимки и выделяет фрагменты с признаками онкологии.
Затем результат отправляется на персональный компьютер врача. Финальное заключение остаётся за специалистом: система работает как подсказка, а не как самостоятельный диагноз. Для пациента это принципиальная разница: речь не о замене врача, а о дополнительном фильтре внимания.
На чём обучали систему
Согласно информации ЛЭТИ, прототип обучили на 65 исследованиях и 7000 полностью обезличенных КТ-снимков из базы НМИЦ имени В. А. Алмазова. В каждом исследовании были очаги рака молочной железы, но опухоли присутствовали не на каждом срезе.
Такая постановка задачи близка к реальной работе врача: нужно не просто сказать, есть ли риск, а найти участок, который стоит проверить особенно внимательно. Ferra.ru отмечает, что система автоматически выделяет подозрительные очаги и передаёт их врачу для окончательного заключения.
Почему это важно для диагностики
По данным НМИЦ радиологии Минздрава России, которые приводит ЛЭТИ, в России от рака молочной железы ежегодно умирают 4–7 тысяч человек. В материалах вуза подчёркивается, что высокая смертность связана в том числе с поздним выявлением заболевания.
В ЛЭТИ также указывают на ещё одну проблему: ранние признаки на КТ могут быть настолько малозаметными, что человеческий глаз их не всегда распознаёт. В публикации ТАСС говорится, что ИИ-модуль может до 20% снизить вероятность клинической ошибки и уменьшить расходы на уточняющие исследования.
Где здесь место петербуржца
Для обычного пациента эта разработка пока не означает, что в регистратуре можно попросить «КТ с нейросетью ЛЭТИ». В открытых источниках система описана как прототип, который рассматривают для включения в более крупные сервисы-агрегаторы с готовой инфраструктурой.
Практический вывод другой: если врач назначает КТ, пациенту стоит уточнять не «есть ли ИИ», а как быстро будет готово описание, кто его смотрит и входит ли исследование в маршрутизацию конкретной клиники. Решение о необходимости КТ, маммографии, УЗИ или других обследований принимает врач.
- Разработка создана в Санкт-Петербурге, в СПбГЭТУ «ЛЭТИ».
- Адрес университета в открытых справочниках и официальных материалах — улица Профессора Попова, 5.
- Партнёр медицинской части проекта — НМИЦ имени В. А. Алмазова.
- Технология входит в акселерационную программу «Стартапы ЛЭТИ».
Что ещё нужно до внедрения
Публикация «Коммерсанта» о медицинском компьютерном зрении ЛЭТИ показывает общий контекст: современные модели уже хорошо решают задачи классификации и сегментации, но для клинического применения важны устойчивость, точность на разных протоколах и интерпретируемость результата.
Именно поэтому путь от университетского прототипа до массового медицинского инструмента обычно не бывает мгновенным. Нужны расширение датасетов, проверка на новых исследованиях, интеграция с больничной инфраструктурой и понятный сценарий ответственности врача.
Петербургская разработка интересна тем, что она не обещает «магический диагноз», а закрывает конкретный узкий участок: быстро подсветить подозрительный фрагмент КТ-снимка. В медицине такая осторожная роль ИИ выглядит самой жизнеспособной — меньше шума, больше пользы для врача и пациента.