Искусственный интеллект в медицине: революция, которая уже началась

Мы, как компания, работающая с медицинскими данными, ежедневно видим, как искусственный интеллект становится частью реальной клинической практики. Мы размечали изображения лёгких и зубов, аннотировали гистологию, работали с МРТ и цифровыми снимками. Качественная разметка лежит в основе обучения ИИ-моделей — и потому мы ощущаем себя частью тех перемен, которые сегодня происходят в здравоохранении.

Эти перемены действительно масштабны. За последние шесть лет глобальные расходы на медицину выросли с $6–7 трлн до $12 трлн, а в США они уже составляют около 17 % ВВП. Такой стремительный рост издержек требует не просто оптимизации — а кардинального переосмысления медицинских процессов.

На этом фоне машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (ИИ) становятся не вспомогательным, а ключевым инструментом, способным изменить подходы к диагностике, лечению, документации и разработке препаратов.

В этой статье мы рассмотрим наиболее перспективные и уже работающие направления применения ИИ в медицине — от диагностики и хирургии до биоинформатики и автоматизации рутинной врачебной работы.

ИИ-системы уверенно входят в сферу диагностики. Платформы, такие как PathAI, Zebra Medical, Lunit и PANProfiler, обучены выявлять онкологические, сердечно-сосудистые и другие заболевания с точностью, сравнимой или превышающей врачебную.

Пример: ML-модель PANProfiler анализирует гистологические срезы молочной железы и определяет рецепторный статус (ER, PR, HER2) с точностью до 87 %. Это критически важно для назначения индивидуального лечения при раке.

Аналогично, Cleerly ISCHEMIA — ИИ-инструмент для анализа коронарной КТ — оценивает риск ишемии с AUC ≈ 0.91 и уже меняет тактику ведения пациентов в 57 % случаев.

ИИ особенно активно применяется в радиологии и патологии. Сегодня миллионы медицинских изображений хранятся в локальных базах и остаются неиспользованными. Облачные технологии и глубокое обучение позволяют загружать эти данные в ИИ-системы, которые мгновенно распознают патологии — от опухолей и повреждений до кровоизлияний и новообразований мозга. Такие ассистенты уже работают как помощники рентгенологов, выдавая точные диагнозы за считанные секунды. Пример — стартап Aidoc, разрабатывающий такие решения.

Это особенно важно в условиях дефицита специалистов: по оценке, врач-радиолог в крупной клинике должен ставить диагноз каждые 3–4 секунды. ИИ снижает нагрузку, минимизирует ошибки и помогает выявлять редкие и трудно диагностируемые заболевания ещё на ранних стадиях.

В патологии глубокие нейросети анализируют цифровые изображения тканей на уровне пикселей. Так, исследование Гарвардской медицинской школы показало, что алгоритмы, обученные на снимках с раковыми и нераковыми образованиями, в связке с врачами достигают точности до 99,5 %. Такие технологии повышают надёжность гистологических исследований и ускоряют постановку диагноза.

Кроме того, ИИ позволяет прогнозировать динамику болезни, оценивать эффективность лечения и отслеживать послеоперационные риски. Проект Microsoft InnerEye — пример технологии, которая помогает сегментировать опухоли на 3D-снимках, упрощая планирование операций и лучевой терапии.

Современные алгоритмы также применяются в анализе МРТ и КТ, помогают совмещать разные типы изображений (УЗИ + МРТ + КТ) и визуализировать патологию в сложных анатомических зонах — например, при раке предстательной железы.

Роботизированные ассистенты, такие как Da Vinci, Mazor X, ROSA и CyberKnife, позволяют проводить сложнейшие операции с минимальным инвазивным вмешательством. Они обеспечивают микронную точность движений, сокращая риски и время восстановления пациентов. Поддержка ИИ помогает в планировании и выполнении хирургических процедур в режиме реального времени. Такие системы способны контролировать действия хирурга, выступая в роли страховки на случай невнимательности, а также напоминать о последовательности действий во время операции. Они улучшают обзор операционного поля, помогают создавать точные и щадящие разрезы тканей, а также подбирать оптимальную геометрию швов, что снижает уровень боли у пациента и ускоряет заживление.

Знаете ли вы, сколько времени врачи тратят на заполнение документов? Согласно отчёту Medscape за 2023 год, в среднем 15,5 часов в неделю уходит на бумажную работу и административные задачи. Для некоторых специальностей эта цифра ещё выше: физиотерапевты тратят 19 часов, неврологи и онкологи — 18 часов, а семейные врачи — 17 часов в неделю. Время, которое могло бы быть потрачено на пациентов, уходит на рутинную документацию.

Тут на помощь приходит ИИ. Голосовые помощники, такие как Ambient AI scribes, автоматически преобразуют устную речь врача в структурированные записи. По данным исследований, это снижает нагрузку и повышает качество документации до уровня лучших ручных заметок (PDQI‑9).

Помимо этого, ИИ используется для интеллектуальной обработки медицинских текстов. Например, NER-модели (Named Entity Recognition), такие как BioBERT, обученные на медицинских корпусах (например, MIMIC‑III), способны автоматически извлекать важные медицинские сущности — диагнозы, симптомы, препараты — из неструктурированных записей. Это упрощает анализ историй болезни, повышает точность и скорость обработки данных, а также служит основой для построения аналитических и клинических систем поддержки принятия решений.

ИИ анализирует геномные и биомедицинские данные, чтобы выявлять мутации, связанные с конкретными заболеваниями, и подбирать персонализированные протоколы лечения. Такие задачи решают платформы вроде Tempus и IBM Watson Health, которые применяются в онкологии для интерпретации геномных профилей, расчёта прогноза и выбора наилучшей схемы терапии.

Кроме того, ИИ демонстрирует небывалую скорость и точность в создании новых лекарств. Модели Insilico Medicine, Atomwise и особенно AlphaFold 3 от DeepMind способны предсказывать 3D-структуру белков и белковых комплексов, что позволяет находить потенциальные лекарственные мишени и моделировать взаимодействие молекул. Благодаря этим технологиям процесс создания кандидатов в препараты сокращается с месяцев до часов, а эффективность отбора резко возрастает.

Клинические исследования — одна из самых дорогих и медленных фаз разработки новых лекарств. По статистике, около 80 % испытаний задерживаются или закрываются из-за проблем с набором пациентов, а 37 % исследовательских центров не могут набрать нужное количество добровольцев. При этом каждый день задержки обходится фармкомпаниям в сумму от $600 000 до $8 млн.

ML-системы предлагают решение: автоматизировать не только поиск подходящих участников, но и работу с данными. Платформа Deep 6 AI анализирует как структурированные данные (возраст, пол, коды МКБ-10 и LOINC), так и неструктурированные — заметки врачей, результаты анализов, описания изображений. Используя более 120 онтологий, она строит графы пациентов для точного сопоставления с критериями исследований. Через единый интерфейс можно выполнять запросы по миллионам электронных медкарт, включая генетические маркеры, мутации и симптомы.

ИИ также помогает управлять данными в ходе исследования. Платформа Medidata Rave Coder+ автоматизирует кодирование симптомов и событий по словарям MedDRA и WHODrug, используя ML-модели, обученные на 60+ млн примеров. При высокой уверенности система достигает точности до 96 % и сокращает время кодировки с нескольких минут до секунд. Кроме того, она выявляет расхождения в данных — например, между побочными эффектами и историей болезни — и автоматически сигнализирует о потенциальных несоответствиях, снижая риск ошибок и ускоряя проверку.

Медицинское сообщество не сразу приняло ИИ в клиническую практику — не только из-за консерватизма, но и из-за реальных ограничений ранних моделей. Однако сегодня машины успешно берут на себя рутинные задачи: от скрининга до поиска участников для исследований. Это освобождает врачей для более сложных и ответственных решений.

Важно понимать: эффективность ИИ в медицине зависит не только от качества алгоритма, но и от его способности адаптироваться к клиническому контексту. Одним из фундаментальных ограничений остаётся так называемый «distributional shift» — неспособность моделей корректно работать в незнакомых условиях. В отличие от врача, который может распознать пробел в своих знаниях, алгоритм продолжает следовать заложенной логике, даже если она неприменима.

Именно поэтому развитие идёт по пути создания узкоспециализированных систем (Artificial Narrow Intelligence), заточенных под конкретные задачи — от анализа снимков до подбора терапии. Попытки создать универсальный ИИ (Artificial General Intelligence), способный решать любые задачи на уровне врача, пока остаются в целях на будущее. В любом случае, когда речь идёт о здоровье, цена ошибки слишком высока — и поэтому надёжность и прозрачность остаются ключевыми требованиями.

Будущее — за партнёрством между врачами и ИИ. Машины не заменят человека, но заберут на себя рутинные задачи, позволяя сосредоточиться на главном: клиническом мышлении, эмпатии и принятии решений. Медицина станет более точной, персонализированной и доступной.