ИИ (искусственный интеллект) стремительно меняет медицину и здравоохранение во всем мире. При том, что около 4,5 миллиарда человек не имеют доступа к базовой медицинской помощи, а к 2030 году ожидается дефицит в 11 миллионов медицинских работников, ИИ предлагает инструменты для повышения эффективности, расширения охвата и устранения пробелов в уходе.
По данным Всемирного экономического форума (ВЭФ), «цифровые решения на базе ИИ в здравоохранении обладают потенциалом повысить эффективность, снизить затраты и улучшить результаты лечения во всем мире».
На практике программное обеспечение с ИИ уже превосходит людей в некоторых диагностических задачах. Например, ИИ, обученный на снимках пациентов с инсультом, оказался вдвое точнее опытных клиницистов в выявлении и датировке инсультов головного мозга.
В экстренной помощи ИИ помогает в сортировке пациентов: исследование в Великобритании показало, что модель ИИ правильно предсказала необходимость госпитализации в 80% случаев с участием скорой помощи. В радиологии ИИ выявляет переломы костей и поражения, которые врачи часто пропускают — NICE (британский орган здравоохранения) признал скрининг грудной клетки с помощью ИИ безопасным и экономичным, а одна из систем ИИ обнаружила на 64% больше очагов эпилепсии, чем радиологи.
ИИ уже обрабатывает медицинские изображения (например, КТ и рентген) быстрее человека. Инструменты ИИ могут выявлять аномалии за считанные минуты — от инсультов до переломов — помогая врачам ставить диагноз быстрее и точнее.
Например, ИИ, обученный на тысячах снимков, обнаружил мелкие очаги в мозге и предсказал время начала инсульта — информация, критически важная для своевременного лечения.
Также простые задачи визуализации, такие как поиск переломов, идеально подходят для ИИ: врачи неотложной помощи пропускают до 10% переломов, но ИИ может выявлять их на ранних стадиях. Выступая в роли «второго взгляда», ИИ помогает избежать пропущенных диагнозов и ненужных обследований, что улучшает результаты лечения и снижает затраты.
ИИ также усиливает поддержку клинических решений и управление пациентами. Современные алгоритмы анализируют данные пациентов для оптимизации ухода.
Например, новые модели ИИ могут выявлять признаки заболеваний (таких как болезнь Альцгеймера или почечная недостаточность) за годы до появления симптомов.
Клинические чат-боты и языковые модели становятся цифровыми помощниками: хотя общие большие языковые модели (например, ChatGPT или Gemini) часто дают ненадежные медицинские советы, специализированные системы, сочетающие большие языковые модели с медицинскими базами данных (так называемая генерация с поддержкой поиска), в недавнем исследовании в США дали полезные ответы на 58% клинических вопросов.
Цифровые платформы для пациентов — еще одна область роста. Например, платформа Huma использует ИИ для мониторинга и сортировки пациентов, снижая повторные госпитализации на 30% и сокращая время обзора врачей до 40%.
Устройства для удаленного мониторинга (например, носимые гаджеты и умные приложения) применяют ИИ для непрерывного отслеживания жизненных показателей — предсказывая нарушения сердечного ритма или уровень кислорода в реальном времени — предоставляя врачам данные для раннего вмешательства.
В административных и операционных задачах ИИ облегчает нагрузку. Крупные технологические компании предлагают «ИИ-сопровождение» для здравоохранения: Microsoft Dragon Medical One может слушать консультацию врача с пациентом и автоматически создавать заметки о визите, а Google и другие компании разрабатывают инструменты для кодирования, выставления счетов и составления отчетов.
В Германии платформа ИИ Elea сократила время лабораторных исследований с недель до часов, помогая больницам работать быстрее. Эти помощники освобождают врачей и медсестер от бумажной работы, позволяя им принимать больше пациентов.
Опросы показывают, что врачи уже используют ИИ для рутинной документации и переводческих услуг: в опросе AMA 2024 года 66% врачей сообщили о применении ИИ (против 38% в 2023 году) для таких задач, как ведение карт, кодирование, планы лечения и даже предварительные диагнозы.
Пациенты также взаимодействуют с ИИ: например, ИИ-диагностические инструменты могут проводить базовую сортировку симптомов, хотя лишь около 29% людей доверяют таким инструментам в вопросах медицинских советов.
ИИ в исследованиях, разработке лекарств и геномике
За пределами клиник ИИ меняет медицинские исследования и разработку лекарств. ИИ ускоряет открытие лекарств, прогнозируя поведение молекул и экономя годы лабораторной работы. (Например, AlphaFold от DeepMind точно предсказал миллионы структур белков, что помогло в поиске целей для терапии.) Геномика и персонализированная медицина также выигрывают: ИИ способен анализировать огромные генетические данные для индивидуального подбора лечения.
В онкологии исследователи Mayo Clinic используют ИИ для анализа изображений (например, КТ), чтобы предсказать рак поджелудочной железы за 16 месяцев до клинического диагноза — что потенциально позволяет начать лечение раньше при заболевании с очень низкой выживаемостью.
Методы машинного обучения улучшают эпидемиологию: анализ кашля с помощью ИИ (как это сделали Google и партнеры в Индии) помогает дешевле диагностировать туберкулез, способствуя улучшению глобального здравоохранения в регионах с ограниченным доступом к специалистам.
Глобальное здравоохранение и традиционная медицина
Влияние ИИ распространяется по всему миру. В условиях с ограниченными ресурсами ИИ на смартфонах может компенсировать недостаток медицинской помощи: например, приложение для ЭКГ с ИИ выявляет риски сердечных заболеваний даже там, где кардиологов мало.
ИИ также поддерживает традиционную и дополнительную медицину: недавний отчет ВОЗ/МККТ показывает, что ИИ-инструменты могут каталогизировать местные лечебные средства и сопоставлять растительные компоненты с современными заболеваниями, при этом уважая культурные знания.
В Индии создана цифровая библиотека аюрведических текстов на базе ИИ, а проекты в Гане и Корее используют ИИ для классификации лекарственных растений. Эти инициативы — часть программы ВОЗ — направлены на то, чтобы сделать традиционную медицину более доступной во всем мире без эксплуатации местных сообществ.
В целом ИИ рассматривается как инструмент для достижения универсального охвата здравоохранением (цель ООН к 2030 году) за счет расширения услуг в отдаленных и недостаточно обслуживаемых регионах.
Преимущества ИИ в здравоохранении
Основные преимущества ИИ в медицине включают:
- Более быстрая и точная диагностика: ИИ способен обрабатывать изображения и данные в больших объемах, часто выявляя то, что пропускают люди.
- Персонализированный уход: Алгоритмы могут адаптировать планы лечения на основе данных пациента (генетика, история болезни, образ жизни).
- Повышение эффективности: Автоматизация бумажной работы и рутинных задач снижает выгорание врачей. (ВЭФ отмечает значительное сокращение нагрузки на специалистов благодаря цифровым платформам.)
- Экономия средств: По оценкам McKinsey, широкое применение ИИ может ежегодно экономить сотни миллиардов долларов за счет повышения производительности и профилактики. Пациенты получают пользу в виде улучшения здоровья и снижения затрат.
- Расширение доступа: Телемедицина и приложения на базе ИИ позволяют людям в сельских и бедных регионах получать экспертный скрининг и мониторинг без необходимости дальних поездок.
Эти преимущества подтверждаются опросами: многие врачи отмечают, что ИИ помогает с ведением документации, постановкой диагнозов и коммуникацией.
Как отмечается в одном из отчетов ВОЗ, «ИИ обладает огромным потенциалом для улучшения оказания медицинской помощи и здравоохранения во всем мире».
Проблемы, риски и этика
Несмотря на перспективы, ИИ в здравоохранении сталкивается с серьезными вызовами. Конфиденциальность и безопасность данных имеют первостепенное значение: медицинские данные очень чувствительны, и плохая анонимизация может поставить под угрозу тайну пациента.
Смещение в моделях ИИ — серьезная проблема. Если алгоритмы обучаются на однородных данных (например, преимущественно пациентов из стран с высоким уровнем дохода), их эффективность для других групп может быть низкой.
Анализ ВОЗ показал, что системы, разработанные в богатых странах, могут не работать в условиях стран с низким и средним уровнем дохода, поэтому ИИ должен разрабатываться с учетом инклюзивности. Доверие врачей и обучение также критичны: быстрое внедрение ИИ без должной подготовки может привести к ошибкам и неправильному использованию.
Этический эксперт из Оксфорда предупреждает, что пользователи должны «понимать и уметь снижать» ограничения ИИ.
Кроме того, системы ИИ (особенно большие языковые модели) могут галлюцинировать — придумывать правдоподобную, но ложную медицинскую информацию. Например, исследование показало, что инструмент транскрипции OpenAI Whisper иногда выдумывает детали, а популярные языковые модели часто не дают полностью доказательной медицинской информации.
Этические рекомендации подчеркивают, что человек должен оставаться контролирующим звеном в принятии решений по уходу (информированное согласие, надзор, ответственность). Руководство ВОЗ выделяет шесть принципов для ИИ в здравоохранении: защиту автономии пациента, обеспечение благополучия и безопасности, требование прозрачности и объяснимости, поддержание ответственности, содействие справедливости и продвижение устойчивого развития.
Вкратце, ИИ должен помогать — а не заменять — врачей и регулироваться так, чтобы преимущества были доступны всем без новых рисков.
Регулирование и управление
Регуляторы по всему миру уже принимают меры. FDA ускоренно одобрило более 1 000 медицинских устройств с ИИ через существующие процедуры.
В январе 2025 года FDA выпустило комплексное проектное руководство по программному обеспечению ИИ/МО как медицинскому устройству, охватывающее весь жизненный цикл — от разработки до постмаркетингового мониторинга.
В этом руководстве особое внимание уделяется прозрачности и смещению, разработчикам рекомендовано планировать регулярные обновления и управление рисками. FDA также разрабатывает правила для использования ИИ в разработке лекарств и собирает общественные отзывы по вопросам генеративного ИИ.
В Европе новый Закон ЕС об ИИ (вступивший в силу в 2024 году) классифицирует системы ИИ в здравоохранении как «высокорисковые», что требует строгих требований к тестированию, документации и человеческому контролю.
В Великобритании Агентство по регулированию лекарственных средств и медицинских изделий (MHRA) регулирует медицинские устройства с ИИ в рамках действующего законодательства.
Профессиональные организации и правительства подчеркивают важность образования: врачам потребуются новые цифровые навыки, а пациентам — рекомендации по правильному использованию ИИ.
Как отметил Генеральный директор ВОЗ Тедрос, ИИ может «улучшить здоровье миллионов», если использовать его разумно, но «его также можно неправильно применить и нанести вред».
Поэтому международные организации призывают к ограничениям, гарантирующим безопасность, доказательность и справедливость любых ИИ-инструментов.
Перспективы развития
В будущем роль ИИ в здравоохранении будет только расти. Ожидается, что генеративный ИИ (например, продвинутые большие языковые модели) станет основой для большего числа приложений и инструментов поддержки пациентов — при условии повышения точности.
Интеграция с электронными медицинскими картами и геномикой обеспечит еще более персонализированный уход.
Робототехника и операции с поддержкой ИИ станут обычным явлением в современных клиниках. Носимые сенсоры и алгоритмы ИИ будут непрерывно отслеживать показатели здоровья, предупреждая пациентов и врачей о проблемах до возникновения экстренных ситуаций.
Глобальные инициативы (например, Альянс по управлению ИИ при ВЭФ) стремятся координировать ответственное развитие ИИ на международном уровне.
Ключевым является партнерство между ИИ и человеком. Сочетание скорости ИИ и опыта клиницистов может «ускорить и диагностику, и лечение», отмечают исследователи.
Как часто подчеркивают эксперты, ИИ должен быть «помощником, а не препятствием» в здравоохранении.
С осторожным оптимизмом системы здравоохранения начинают внедрять ИИ для достижения лучших результатов для большего числа людей — от умной диагностики и оптимизации работы клиник до прорывов в лечении и обеспечении глобального равенства в здравоохранении.
>>> Возможно, Вас заинтересует:
