В российской медицине и фармакологии всё шире применяются технологии искусственного интеллекта. По прогнозам, уже к 2030 году в каждом субъекте РФ медики будут задействовать как минимум 12 ИИ-решений. Нейросети анализируют рентгеновские снимки, компьютерную и магнитно-резонансную томографию, способствуют раннему выявлению заболеваний, участвуют в разработке лекарств, автоматизируют документооборот и поддерживают пациентов через чаты.

Диагностика: где ИИ показывает лучшие результаты

Наибольшую эффективность искусственный интеллект демонстрирует в визуальной диагностике — при анализе рентгенограмм, МРТ, КТ, УЗИ и эндоскопических изображений ЛОР-органов. Особенно перспективно его применение для раннего обнаружения онкологических заболеваний: средняя точность таких систем оценивается в 87%.

«Радиология — безусловный лидер по внедрению ИИ: российские алгоритмы ежемесячно обрабатывают свыше 6,4 млн исследований, сокращая время диагностики на 30–40%. В маммографии комбинация „один рентгенолог + ИИ“ выявляет на 8,4% больше случаев рака, чем традиционное двойное чтение двумя специалистами. А в патоморфологии использование нейросетей позволило снизить количество ложноотрицательных диагнозов рака простаты на 70%», — отметил Константин Крупин, кандидат медицинских наук, доцент кафедры судебной медицины им. П.А. Минакова Института биомедицинской подготовки и клинической химии Пироговского университета.

Среди патологий, которые успешно выявляют нейросети, — остеоартроз, заболевания коронарных артерий, патологии лёгких и острые нарушения мозгового кровообращения. В Москве интерпретация маммограмм с помощью ИИ уже включена в программу обязательного медицинского страхования.

Ограничения и особенности применения

Несмотря на успехи, ИИ не заменяет врача. Как пояснил Крупин, каждая модель обучена распознавать узкий спектр заболеваний и используется по конкретному запросу специалиста. «Эффективность систем поддержки решений напрямую зависит от качества обучающих данных. Только надёжные, научно обоснованные клинические базы обеспечивают точность алгоритмов. Поэтому темпы внедрения ИИ в разных областях медицины сильно различаются», — добавил эксперт.

От кожи до генов: новые сферы применения

Пациенты могут самостоятельно использовать некоторые ИИ-сервисы для предварительной оценки состояния — например, определения изменений кожи или вен по фотографиям. В генетической диагностике нейросети помогают выявлять риски заболеваний сердечно-сосудистой, эндокринной и нервной систем, а также предрасположенность к онкологии.

В стоматологии ИИ участвует в проектировании кап для выравнивания зубов, а в офтальмологии способен обнаруживать признаки диабета по состоянию сетчатки. Также существуют решения для диагностики болезни Паркинсона — по движениям глаз или особенностям голоса.

Цифровые ассистенты и дистанционный мониторинг

Чат-боты и цифровые помощники облегчают организационные процессы в медучреждениях: запись на приём, заполнение документов (в том числе через распознавание речи), предварительная оценка жалоб. После визита к врачу ИИ-ассистент может напоминать о приёме лекарств.

Подключаясь к носимым устройствам, такие системы отслеживают давление, пульс, уровень глюкозы и передают данные в электронную медкарту. Уже доступны комплексные решения, например ИИ-пластырь для длительного ЭКГ-мониторинга (до 10 суток), выявляющий аритмию.

В перспективе это позволит создавать «госпиталь на дому» — с автоматическим оповещением врача при отклонениях в жизненно важных показателях пациента.

ИИ в фармакологии: от молекул до клинических испытаний

В фармацевтике искусственный интеллект ускоряет поиск активных веществ и повышает безопасность препаратов. Как рассказала Дарья Тращенкова, ассистент кафедры фармакологии Института фармации им. А.П. Нелюбина Сеченовского университета, интерес к ИИ в этой сфере резко возрос во время пандемии COVID-19.

«Поиск нужной молекулы традиционными методами занимает около трёх лет, а с ИИ этот этап сокращается в среднем до одного года. Поэтому все крупные фармкомпании — и в России, и за рубежом — активно внедряют нейросети», — пояснила она.

Препараты, созданные с участием ИИ, пока не завершили полный цикл клинических испытаний. По прогнозам, они поступят в аптеки не раньше 2028–2029 годов. При этом ИИ выступает исключительно как вспомогательный инструмент.

«Искусственный интеллект делает терапию более персонализированной и таргетной. Это может снизить затраты на разработку на 30%, а также сэкономить около 20% времени и ресурсов», — отметила Тращенкова.

Среди ключевых задач — анализ генетических данных для подбора препаратов и расчёт индивидуальных дозировок с учётом пола, возраста и сопутствующих заболеваний. Нейросети также прогнозируют возможные побочные эффекты, повышая безопасность лечения.

Особенно активно ИИ применяется в поиске лекарств от онкологических заболеваний. «Опухоли постоянно мутируют, и традиционные методы малоэффективны. ИИ помогает находить специфические белки и подбирать молекулы, воздействующие именно на них», — подчеркнула эксперт.

Кроме онкологии, нейросети участвуют в разработке средств против болезни Альцгеймера и антибиотикорезистентных инфекций. Уже создан препарат для борьбы с устойчивыми патогенами. Кроме того, ИИ может открывать новые свойства у уже существующих лекарств, что позволяет расширять их применение.

Регулирование и этика: кто несёт ответственность?

С ростом использования ИИ возникают вопросы медицинской безопасности и защиты персональных данных. Однако, по словам Константина Крупина, со временем границы применимости технологий стали яснее.

«Общество изначально разделилось: одни недооценивали ИИ, другие боялись потерять работу. Возник и вопрос ответственности за решения, принятые с участием алгоритмов. Сегодня позиция устоялась: ИИ — это инструмент, а окончательное решение остаётся за врачом», — пояснил он.

В России принят кодекс этики ИИ в здравоохранении, который чётко закрепляет: ответственность за диагноз и лечение лежит на специалисте. Это сохраняет ценность клинического мышления и профессиональных знаний в системе здравоохранения.

Где ИИ пока бессилен

Эксперты указывают на чёткие ограничения. «Нейросети не справляются с диагностикой психиатрических расстройств — они не различают депрессию и тревожность и лишены эмпатии. Также ненадёжны модели для редких заболеваний из-за малого объёма обучающих данных. И главное — ИИ не может учитывать жизненный контекст пациента в сложных, неоднозначных клинических случаях», — отметил Крупин.

Дарья Тращенкова добавила, что ошибки ИИ неизбежны, поскольку алгоритмы создаются людьми. «Химики точно не останутся без работы: ИИ лишь предсказывает структуру молекулы и её взаимодействие с белками. Синтез и проверка — это всегда труд человека. Без участия специалистов невозможен ни один этап разработки», — подчеркнула она.

Клинические испытания на животных и людях также нельзя полностью заменить. Однако ИИ помогает отсеивать токсичные соединения на ранних стадиях, экономя ресурсы.

Цифровая основа и перспективы роста

Внедрение ИИ в российском здравоохранении стало возможным благодаря масштабной цифровизации, начатой Минздравом ещё в 2011 году. Появление электронных медкарт и централизованных баз изображений создало необходимую основу для обучения нейросетей.

С 2020 года в Москве проводится пилотный проект по внедрению ИИ в медицинские учреждения. За пять лет собрана одна из крупнейших в мире баз клинических случаев с данными о работе алгоритмов.

По данным Росздравнадзора, к началу 2026 года в России будет зарегистрировано 55 медицинских изделий с использованием ИИ. Рынок таких решений сегодня оценивается в 64,4 млрд рублей и к 2030 году может удвоиться. Одна из ключевых целей — обеспечить равный доступ к ИИ-технологиям во всех регионах страны.

По материалам: Russian.rt.com