VUNO

Оценка архитектуры системы VUNO Med

По состоянию на январь 2026 года VUNO Med функционирует как глобальный слой оркестрации медицинского ИИ после успешного получения одобрения FDA для кардиологических и радиологических решений. Архитектура основана на движках VUNO Med-DeepCARS™ и VUNO Med-DeepBrain®, которые используют единый конвейер обработки для анализа как пиксельных данных DICOM, так и физиологических сигналов временных рядов 📑. Система перешла на модель Cloud-First SaaS, используя AWS HealthImaging для доставки нейроквантификационных отчетов с низкой задержкой 📑.

Оркестрация медицинских изображений и показателей жизнедеятельности

Платформа использует модульную архитектуру на основе микросервисов для управления высоконагруженными диагностическими задачами.

• DeepCARS™ (Показатели жизнедеятельности): Движок с одобрением FDA, который мониторит АД, ЧСС, ЧД и температуру тела с помощью временных трансформеров для прогнозирования внутрибольничной остановки сердца (IHCA) за 24 часа до события 📑.
• DeepBrain® (SaaS МРТ): Облачный движок парцелляции мозга, выполняющий объемный анализ 100+ областей мозга менее чем за 60 секунд, теперь с функцией генерации клинических резюме на основе RAG 📑.
• Триаж рентгенографии грудной клетки: Автоматическое ранжирование срочных находок (например, пневмоторакс, плевральный выпот) непосредственно в рабочем списке PACS, оптимизированное для стандартов клинического возмещения 2026 года 📑.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Операционные сценарии

• Прогнозирование кардиологических экстренных случаев: Входные данные: Телеметрия показателей жизнедеятельности (ЧСС, ЧД, АД, температура тела) через HL7 FHIR R5 → Процесс: Временной анализ DeepCARS™ на основе данных более 2,5 млн пациенто-часов → Выходные данные: Оповещение о риске (0-100), интегрированное в дашборд медсестры и мобильную рабочую станцию 📑.
• Рабочий процесс скрининга деменции: Входные данные: 3D Т1-взвешенная МРТ мозга через DICOM STOW-RS в VUNO.CLOUD → Процесс: Автоматическая количественная оценка атрофии с помощью DeepBrain® с ускоренной реконструкцией AWS HealthImaging → Выходные данные: Объемный отчет с процентильным ранжированием и продольным сравнением в формате PDF 📑.

Рекомендации по оценке

Техническим экспертам следует проверить следующие характеристики архитектуры:

• Задержка SaaS (МРТ): Сравнить время выполнения сквозной обработки 3D МРТ при использовании облачной реконструкции и устаревших локальных узлов 🧠.
• Конвейер ингестии FHIR R5: Организациям следует проверить стабильность двунаправленного потока данных между VUNO.CLOUD и конкретными версиями ЭМК (Epic R5 / Cerner 2026) для передачи оценок риска в реальном времени 🌑.
• Точность медицинского ASR: Проверить уровень ошибок VUNO Med-DeepASR® в специализированных хирургических условиях, где номенклатура отличается от стандартной радиологической диктовки 🌑.