Загрузка моделей...
Модели машинного обучения для медицины
Маркетплейс ИИ-моделей — отраслевые решения и ведущие нейросети мира
Готовые решения для реального бизнеса и передовые мировые модели на одной платформе. Используйте в браузере, интегрируйте по API или публикуйте свою модель.
Модели по отраслям
Использование через API
Тестирование в веб-интерфейсе
Портфолио кейсов
Публикация задач
Модели по отраслям
Использование через API
Тестирование в веб-интерфейсе
Портфолио кейсов
Публикация задач
Новичок в мире ML-моделей?
Откройте для себя мир готовых ML-решений!
Узнайте, как модели экономят время, деньги и трансформируют бизнес-процессы.
Найдено моделей: 40
Классификация ран по изображению
Модель компьютерного зрения, которая по фотографии раневой поверхности определяет категорию повреждения (тип раны, степень тяжести, состояние кожи). Это помогает медперсоналу ускорить первичную оценку, стандартизировать отчётность и поддерживать принятие решений. Решение подходит для мобильных медицинских приложений, систем телемедицины и больничных рабочих процессов.
Inference
Медицина
Image Classification
9
Детектор клеток крови
Обнаруживает и классифицирует клетки крови на микроскопических снимках.
Inference
Медицина
Object Detection
13
Классификация изображений язв диабетической стопы
Классифицирует язвы диабетической стопы на основе изображений: гранулирующая ткань, некроз, инфекция.
Inference
Медицина
Image Classification
9
Классификатор типов лейкоцитов
Классифицирует 8 типов клеток крови на микроскопических снимках для гематологии.
Inference
Медицина
Image Classification
156
Автоматическая генерация рентгенологических заключений
Модель автоматически анализирует рентгеновский снимок грудной клетки и формирует текстовое заключение в стиле радиологического отчета. Позволяет ускорить подготовку описаний, снизить нагрузку на врачей и автоматизировать первичную документацию. Может использоваться в медицинских ИТ-системах как инструмент поддержки, но не заменяет клиническое решение врача.
Inference
Медицина
Image-to-Text
9
Детектор медицинских СИЗ на изображениях
Это модель для автоматического обнаружения средств индивидуальной защиты (СИЗ) медицинского персонала. Она предназначена для анализа фото из больниц, клиник и «красных зон», автоматически определяя наличие, правильность использования и местоположение ключевых элементов защиты: масок, респираторов, перчаток, защитных халатов/комбинезонов, бахил и шапочек.
Inference
Медицина
Computer Vision
Zero-shot Object Detection
44
Распознавание хирургических инструментов YOLO26n
Модель YOLO26n для обнаружения и классификации хирургических инструментов на медицинских изображениях.
Inference
Медицина
Object Detection
4
Выявление заболеваний почек на медицинских изображениях
Обнаруживает кисты, камни, опухоли и нормальное состояние почек по медицинским снимкам.
Inference
Медицина
Object Detection
3
ResNet-50 для классификации категорий наркотических средств
Классифицирует изображения по четырем категориям наркотических веществ: алкоголь, кокаин, марихуана, табак.
Inference
Медицина
Image Classification
3
Классификатор КТ почек на основе EfficientNet
Модель классифицирует КТ-снимки почек на четыре категории: киста, норма, камень, опухоль.
Inference
Медицина
Image Classification
3
Классификация редких пород собак
Модель компьютерного зрения, которая по фотографии определяет редкую породу собаки среди набора поддерживаемых классов. Это решение помогает автоматизировать каталогизацию изображений питомцев, улучшить систему рекомендаций в приложениях для заводчиков и любителей животных, а также поддерживает образовательные и исследовательские проекты. Подходит для интеграции в мобильные приложения, платформы обмена фото и ветеринарные сервисы.
Inference
Медицина
Image Classification
8
HRNet для определения цефалометрических ориентиров
Автоматическое обнаружение 19 анатомических ориентиров на боковых цефалограммах с использованием HRNet.
Inference
Медицина
Object Detection
24
Загружаем…
Модели машинного обучения в медицине помогают врачам ставить более точные диагнозы, анализировать медицинские изображения и прогнозировать развитие заболеваний. ML-модели способны обрабатывать рентгеновские снимки, результаты МРТ и КТ, выявляя патологии с высокой точностью. Предиктивная аналитика позволяет оценивать риски осложнений и подбирать оптимальные схемы лечения для каждого пациента.