Планирование лучевой терапии опухолей головы и шеи требует точного определения границ критических структур. Цель работы — оценить геометрическую и дозиметрическую достоверность автоматического выделения органов риска сверточной нейросетью в рутинной клинической практике. Материалом послужили планирующие КТ-исследования пациентов, проходивших лечение по поводу новообразований головы и шеи. В когорту включили как стандартные случаи, так и сложные ситуации с двусторонним поражением лимфоузлов. Эталонные контуры двадцати одного органа риска формировали медицинские радиологи с последующей арбитражной проверкой онкологом-радиотерапевтом. Автоматическую сегментацию выполняли с помощью модифицированной U-Net-подобной архитектуры. Качество оценивали по коэффициенту сходства Дайса и 95-процентной хаусдорфовой дистанции; дополнительно анализировали влияние погрешностей сегментации на дозовые параметры и оценивали временные затраты на ручную коррекцию. Алгоритм продемонстрировал высокую пространственную точность для крупных структур, где значения D составили 0,88–0,93. Сегментация малоразмерных объектов оказалась сложнее из-за артефактов и низкого тканевого контраста. Внедрение предсегментации сократило время контуровки с 42 до 6,5 минут. Дозиметрический аудит выявил, что для зон с высоким градиентом дозы даже субмиллиметровые сдвиги границ меняют Dmax на 2 4 Гр. Глубокое обучение обеспечивает надежную первичную сегментацию и существенно экономит время медицинского персонала. Однако для структур, расположенных в зонах экстремального дозового градиента, автоматические контуры требуют обязательной врачебной верификации и дозиметрического контроля во избежание лучевых повреждений.