Топ-6 инструментов для аннотации медицинских изображений

Аннотация медицинских изображений - ключевой процесс в обучении ИИ-моделей. Без качественной разметки снимков (КТ, МРТ, рентген, маммография) невозможно добиться высокой точности диагностики или построить надежные системы поддержки врачебных решений.

Современные инструменты для аннотации не только обеспечивают корректную разметку, но и помогают медицинским организациям соблюдать стандарты HIPAA, FDA и GDPR, работать в коллаборации и ускорять внедрение ИИ в здравоохранение.

Зачем нужны специализированные инструменты аннотации

• Точность и единообразие. ИИ требует чистых и согласованных данных.

• Соответствие стандартам. HIPAA, FDA и другие регуляторы требуют строгой защиты данных.

• Эффективность. Интеграция с PACS, поддержка DICOM/NIfTI, ускоренные рабочие процессы сокращают сроки проектов.

• Коллаборация. Команды врачей, дата-сайентистов и разработчиков должны работать синхронно.

Топ-6 платформ для медицинской аннотации в 2025 году

1. Cogito Tech

Cogito Tech сотрудничает с RedBrick AI, Encord и V7, объединяя инструменты для точной разметки КТ, МРТ и рентгенов.

• Поддержка форматов DICOM, NIfTI, NRRD.

• Встроенный контроль качества и управление проектами.

• Совместимость с HIPAA, GDPR, FDA.

• Расширенные инструменты сегментации и измерений.

2. RedBrick

Удобный и современный интерфейс для 2D и 3D разметки.

• Поддержка сложных аннотаций: сегментация, классификация, векторные объекты.

• Встроенные функции управления проектами.

• Инструменты для мониторинга производительности и качества.

• Поддержка смарт-интерполяции и пороговых значений.

3. 3D Slicer (open-source)

Популярный бесплатный инструмент, ориентированный на точную сегментацию.

• Поддержка DICOM для 2D, 3D и 4D изображений.

• Сегментация по плотности тканей.

• Интеграция с NVIDIA MONAI и другими фреймворками.

• Используется в исследованиях и медицинских центрах.

4. Encord

Функционал для сложных проектов и больших объемов данных.

• Работа с DICOM и NIfTI.

• PACS-стиль интерфейса.

• Автоматизация ввода данных пациентов.

• Поддержка видеоаннотаций и MPR (мультиплоскостная реконструкция).

5. V7 Labs

Платформа с сильным фокусом на удобстве и совместной работе.

• Полное соответствие FDA, HIPAA и CE.

• Консенсус-аннотации для согласованности.

• Поддержка 3D-объемной разметки.

• Интеграция с MLOps-платформами.

6. MONAI (open-source)

Фреймворк для глубокого обучения в медицине.

• Разметка с помощью bounding boxes, масок, точек.

• Поддержка форматов и интеграция с MONAI Deploy.

• Бесплатный доступ, широкое сообщество.

• Используется как исследователями, так и компаниями.

На что обратить внимание при выборе инструмента

1. Поддержка форматов и модальностей. DICOM, NIfTI, CT, МРТ, рентген, УЗИ.

2. Удобство интерфейса. Легкость использования, дэшборды, совместная работа.

3. Управление данными. Импорт, экспорт, совместимость с ML-пайплайнами.

4. Безопасность. HIPAA/FDA соответствие, шифрование, анонимизация.

5. Масштабируемость. Обработка больших датасетов, поддержка облака и on-prem.

Заключение

Правильно выбранный инструмент аннотации медицинских изображений помогает ускорить внедрение ИИ в медицину, повысить точность моделей и улучшить исходы для пациентов.

В 2025 году лидерами остаются Cogito Tech, RedBrick, 3D Slicer, Encord, V7 Labs и MONAI. Каждая платформа имеет свои сильные стороны: от удобства интерфейса до глубокой интеграции с ML-фреймворками.

Компании, работающие в сфере медицинских технологий, должны ориентироваться на сочетание удобства, безопасности и точности, чтобы ИИ действительно приносил пользу в диагностике и лечении.