Специалисты НМИЦ онкологии им. Н.Н. Блохина разработали методологию контроля качества медицинских данных для обучения нейросетей, применяемых в диагностике рака с помощью ИИ. Методология описывает полный цикл: сбор, обезличивание и разметку МРТ-снимков печени с последующей экспертной проверкой — и призвана сделать ИИ-системы в онкологии надёжнее и воспроизводимее.
Что разработали учёные
В основе методологии — выборка из 500 МР-исследований печени, накопленных с 2021 по 2025 год. Рентгенологи размечали снимки вручную, а специалист с опытом более 20 лет проверял каждую разметку на предмет ошибок. Разработка заняла четыре года; результаты опубликованы в журнале «Вестник Росздравнадзора». По данным Российской газеты, методология стандартизирует процесс, исключая расхождения между разметчиками и повышая качество обучающих наборов.
Почему это важно для медицинского ИИ
Качество данных — главный узкий момент в разработке медицинских нейросетей: одни и те же снимки разные врачи трактуют по-разному, а ошибки разметки напрямую снижают точность модели. Стандартизированный протокол Блохина решает эту проблему на входе — ещё до начала обучения сети. Это позволяет получать ИИ-системы, которые дают врачам надёжные подсказки при анализе МРТ для раннего выявления опухолей печени, когда шансы на успешное лечение наиболее высоки.
