Цель стажировки:Разработать исследовательский модуль компьютерного зрения для подтверждения личности работника при дистанционном прохождении периодических медицинских осмотров (ПрМО). Система обеспечивает проверку соответствия лица на видео эталонной фотографии, подтверждение присутствия живого человека (liveness detection), контроль качества видео и маршрутизацию результатов (verified, manual_review, not_verified) с полным аудитом. При спорных результатах выполняется ручная идентификация медицинским работником, при этом факт несовпадения личности не является медицинским недопуском.
Задачи проекта- Проектируют и реализуют версионированный движок расчёта HEALTH_ID на основе утверждённой формулы (hBody 0,60 / hMental 0,25 / hSocial 0,15 — исследовательская версия) с фиксацией каждой версии модели (признаки, формулы, веса, нормы, пороги, правила качества и пропусков).
- Разрабатывают модуль приёма и контроля качества входных данных из МИС ЕЦОЗ (события ПрМО, витальные показатели, контекстные данные) с проверкой происхождения, единиц измерения, качества сигнала, полноты, протокола измерений и артефактов.
- Создают модуль расчёта персональных коридоров по предыдущим качественным измерениям работника (baseline) с исключением текущей точки для предотвращения утечки данных.
- Реализуют механизм классификации состояния: острое отклонение, устойчивое повторное отклонение (по уникальным датам, а не по числу попыток), клинически подтверждённое хроническое состояние (только из МИС/ЭМК).
- Разрабатывают выходной контракт с полным объяснением: значение HEALTH_ID, компоненты с вкладом, полнота данных, неопределённость, признаки острого состояния и персонального отклонения, evidence (input_ids, качество, формулы, нормы, contribution_trace).
- Реализуют модуль клинической проверки (human review) с поддержкой статусов pending/confirmed/rejected, комментариев, доказательств и аудита.
- Создают подсистему model governance: model card, журнал версий, тесты, валидационные отчёты, отслеживание дрейфа данных и истории решений.
- Разрабатывают API для расчёта, получения результатов, динамики состояния, клинической проверки и model card.
- Готовят документацию и протоколы для этапов валидации R0-R4 (аналитическая, ретроспективная, внешняя проспективная, клиническая полезность).
Польза проекта заказчику: - Получение исследовательского инструмента для количественной оценки функционального состояния человека на основе объективных данных ПрМО.
- Полная прослеживаемость расчёта: от исходного измерения до итогового индекса с фиксацией каждого преобразования и вклада, что обеспечивает аудит и воспроизводимость.
- Разделение острого отклонения, устойчивого повторного отклонения и клинически подтверждённого состояния, что позволяет медицинскому работнику принимать обоснованные решения без автоматической постановки диагноза.
- Возможность поэтапной клинической валидации (R0-R4) с чёткими шлюзами перехода, что обеспечивает научную обоснованность и безопасность индекса.
- Автоматическое выявление дрейфа данных и качества сигналов с формированием alert, что поддерживает актуальность и надёжность расчётов.
- Строгое разделение контуров: медицинские данные и индивидуальный HEALTH_ID не передаются в контур предприятия, что соответствует требованиям 152-ФЗ и медицинской тайны.
- Обеспечение безопасного отказа от расчёта при недостаточности данных вместо скрытой импутации.
Заказчик — ООО «Узор» (уполномоченная медицинская и исследовательская организация), занимающаяся разработкой и валидацией цифровых методов оценки здоровья в рамках МИС ЕЦОЗ. В распоряжении организации имеется обезличенный набор данных ПрМО (2 967 событий за период 2025–2026 годов, 23 работника) для пилотного исследования интегрального индекса здоровья HEALTH_ID.
Заказчик заинтересован в создании исследовательского модуля, который обеспечит воспроизводимый расчёт индекса, его поэтапную клиническую валидацию и безопасное применение исключительно в исследовательских целях до завершения всех этапов валидации. Ключевые требования: полная прослеживаемость расчёта, отделение измеренных данных от производных, объяснимость для медицинского работника, наличие human review, строгое разделение медицинского и корпоративного контуров, соответствие регуляторным требованиям (323-ФЗ, 152-ФЗ, рекомендации Росздравнадзора). Продукт является исследовательским и не может быть единственным основанием для диагноза, допуска/недопуска, лечения или кадрового решения.