По оценкам Всемирной Организации Здравоохранения, более четырех миллионов смертей ежегодно происходят из-за пневмонии и других заболеваний, связанных с загрязнением воздуха, и последний вирус Covid-19 резко увеличил процент распространения пневмонии. Также отмечается нехватка радиологов как в развивающихся, так и в развитых странах. В настоящее время развитие технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, а также накопление большого объема медицинских изображений позволяют создавать системы автоматического анализа медицинских изображений. В статье представлена простая модель, основанная на методах глубокого обучения (сверточные нейронные сети), помогающая выявить пневмонию. Для модели были использованы рентгеновские снимки женского и детского медицинского центра в Гуанчжоу. Обучение нейронной сети заняло 26 минут. Результаты, полученные в тестовых данных: recall-96%, precision-92%, accuracy-92%, f1 – 94%. Модель значительно снижает нагрузку на рентгенологов, помогает принимать решения и экономить время, позволяет оценить качество их работы и снизить вероятность врачебных ошибок.