Еще несколько лет назад искусственный интеллект в медицине воспринимался, скорее, как экспериментальная технология. Однако сегодня ИИ уже становится частью повседневной медицинской практики. Как именно технологии встроились в здравоохранение, какие решения уже применяются и какие изменения ждут отрасль в ближайшие годы, рассказывает TV Mag.

От экспериментов к системе

Первые попытки внедрения искусственного интеллекта в медицину начались задолго до нынешнего технологического бума. Еще в конце XX века ученые разрабатывали экспертные системы для помощи врачам, но техническая возможность была сильно ограничена вычислительными мощностями и объемом доступных данных.

Во второй половине 2010-х ситуация изменилась благодаря развитию машинного обучения, цифровизации здравоохранения и росту медицинских баз данных. Логично, что с появлением больших массивов данных стали популярны и новые технологии их контроля.

В данный момент применение искусственного интеллекта выросло за рамки отдельных решений. Все чаще компании создают собственные экосистемы, где цифровые помощники охватывают диагностику, лечение и даже профилактику заболеваний. А еще технологии ИИ активно применяются не только при работе с пациентами, но и в технологических процессах компаний.

ИИ-боты – новый интерфейс медицины?

Одним из самых заметных направлений последнего года стали ИИ-боты. Это цифровые ассистенты, которые взаимодействуют с пациентами и врачами, а иногда выступают посредниками между пациентом и медицинским специалистом. Например, уже сейчас они могут:

• провести первичный опрос пациента;
• дать рекомендации: планы диеты, необходимые лекарства и так далее;
• помочь с навигацией по медицинским услугам;
• напомнить о приеме лекарств или встрече с врачом;
• ответить на интересующие вопросы, не требующие участия специалиста.

Компании активно осваивают ИИ не только для оперативной помощи пациентам. Дело в том, что ИИ-боты снижают нагрузку на медицинский персонал (и даже на всю систему здравоохранения) и автоматизируют рутинные задачи.

Однако врачам не стоит переживать, что их заменят ИИ-боты. Во-первых, правильное использование цифровых ассистентов подразумевает, что они становятся инструментом, а не специалистом. А во-вторых, окончательное решение по-прежнему остается за врачом – не только потому, что ИИ все еще допускает ошибки в ответах. Просто ИИ-бот может дать стандартизированную, принятую для большинства случаев информацию. А вот грамотный специалист подберет план лечения с учетом индивидуальных особенностей организма пациента.

Фото: Tima Miroshnichenko / pexels.com

Ключевая зона применения – диагностика

Наиболее активно ИИ используется в диагностике. Все дело в том, что алгоритмы хорошо систематизируют и обрабатывают визуальные и структурированные данные. Например, нейросети могут проанализировать снимки КТ, МРТ и рентгена и помочь выявить патологию на ранней стадии.

А еще ИИ может обработать результаты анализов и выявить отклонения с учетом генетических данных, истории болезни и даже предыдущих рекомендаций по лечению..

Ряд российских компаний уже внедряет технологии для работы с пациентами. Например, в приложении “Триколор Здоровье” обещают добавить три модуля на базе нейросетевых технологий:

• AI-Дерматология – для обнаружения кожных заболеваний и снижения рисков развития онкологических патологий;
• Ai-Психолог – для работы с тревогой, одиночеством и рабочим стрессом;
• AI-Биомаркеры – для оценки состояния здоровья по видеоселфи.

Персонализированная медицина и прогнозирование

Одним из ключевых трендов 2026 года (и, вероятно, следующих лет) становится переход к персонализированной медицине. Представьте: ИИ учитывает индивидуальные особенности пациента, например образ жизни, генетику и историю заболеваний, и на основе этих данных формирует индивидуальный план лечения, прогноз развития заболеваний и рекомендации по профилактике.

Разумеется, грамотный подход – обсудить полученные от нейросетей данные с квалифицированным специалистом. Поэтому в совокупности это направление может показать впечатляющие результаты. Эксперты отмечают, что именно в этой области потенциал ИИ особенно высок, ведь речь идет уже о предотвращении потенциальных заболеваний. Но пока персонализированная медицина только находится на стадии развития, подобные технологии уже применяются для прогнозирования эпидемиологических процессов и оценки рисков на уровне популяций.

Автоматизация процессов и управление системой

Известно, что сегодня ИИ-технологии используются не только в клинической практике, но и в управлении. Например, с их помощью оптимизируют расписание приема пациентов и загрузку медицинского персонала. Это помогает снизить время ожидания и повысить эффективность работы в крупных медицинских учреждениях. А еще автоматизация позволяет врачам сократить время на заполнение документации и потратить его на изучение истории болезни пациента.

Регулирование и подготовка кадров

Важно помнить, что активное внедрение ИИ в медицине пока что сопряжено некоторыми ограничениями и вопросами. Например, его использование в здравоохранении требует четкого регулирования, а сформированных правил пока нет. Кроме того, еще непонятны прозрачность алгоритмов и защита персональных данных. А также как быть с тем, что ИИ нет-нет да и совершает ошибки? Ведь это подрывает доверие врачей и пациентов его ответам.

Главный ответ – взаимосвязанная работа грамотных специалистов и нейросетей. Причем это должны быть люди, которые готовы и способны работать и с медициной, и с технологиями. В будущем университеты могут запустить программы по подготовке именно таких специалистов, так как спрос на подобные компетенции вырастет.