Распределенная система для анализа медицинских рентгеновских изображений с помощью нейронных сетей

В статье рассматривается процесс разработки, калибровки и развертывания системы для автоматической диагностики пневмонии по рентгеновским снимкам. В ответ на ограничения стандартных архитектур, обученных на немедицинских данных, в качестве основы была выбрана домен-специфичная модель BioViL, что является ключевым аспектом новизны. Описан полный и воспроизводимый пайплайн: от предобработки данных с использованием сегментации легких до многоступенчатой калибровки для работы с несбалансированным датасетом и развертывания готового решения в виде распределенного клиент-серверного приложения. Итоговая общая точность системы составила 88.9%, а показатель AUC-ROC — 0.929. Модель продемонстрировала превосходный баланс: высокую чувствительность к пневмонии (93.6%) при специфичности 81.2%, что подтверждает эффективность разработанного сбалансированного решения.