Искусственный интеллект в медицине: где и как он сможет заменить врача?
Задачи по внедрению в здравоохранение искусственного интеллекта (ИИ) регионами были поставлены еще в 2023 году в рамках федерального проекта «Создание единого цифрового контура здравоохранения на основе ЕГИСЗ». На что сегодня способен в медицине ИИ, что ему мешает проявить себя в разных областях здравоохранения и должен ли он заменить врача — эксперты обсудили на профильной сессии V Всероссийского форума «Обращение медицинских изделий «NOVAMED-2025».
Помощник, а не замена: ИИ берет на себя рутину
Пример столичного опыта внедрения ИИ привел заместитель директора по научной работе ГБУЗ «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий» Департамента здравоохранения Москвы (ДЗМ) Антон Владзимирский. В рамках эксперимента по использованию «компьютерного зрения» в лучевой диагностике было проведено более 14 млн исследований с участием более 150 медицинских организаций и около 30 ИИ-разработчиков. За 5 лет эксперимента было создано свыше 200 сервисов. В итоге в территориальную программу ОМС введены тарифы по анализу результатов рентгенологических исследований с помощью ИИ.
По словам спикера, услуга в формате «медизделие с ИИ + врач»:
- на 15% сократила время описания снимков врачами-рентгенологами,
- на 88% ускорила производственный процесс,
- на 32% сэкономила финансовые затраты.
К платформе проекта на сегодняшний день подключены 74 субъекта РФ, обработано более 7,2 млн исследований в 2 тыс. медицинских организаций.
«Самое удачное внедрение ИИ касалось прежде всего лучевой диагностики, скрининга рака молочной железы. И здесь автоматизация на основе ИИ прямо решает очень серьезную проблему отрасли — кадровую, проблему ограниченной доступности качественной медицины. И в первую очередь это касается рентгенологии, лучевой диагностики. У нас огромное количество врачей занято описанием нормы. Нам не хватает КТ-шников, не хватает МРТ-шников, зато все пишут флюшку», — сообщил Владзимирский.
Эксперты единодушны: миссия ИИ в здравоохранении — высвободить время и силы врача для решения сложных задач, требующих клинического мышления, которое ИИ недоступно.
При этом применение ИИ для анализа больших данных открывает для врачей значительные перспективы в научных исследованиях и прорывах в ранней диагностике и лечении социально-значимых заболеваний. Массивы данных, такие как электронные медицинские карты, растут лавинообразно, но, по словам Владзимирского, практически не используются, что открывает большие возможности для генеративного ИИ.
Вместе с тем, все новое и прогрессивное нуждается в тщательной многократной апробации, испытаниях и оценках эффективности и безопасности. Но здесь новаторы упираются в правовое поле.
«Приходят технологии, которые очень перспективны, очень востребованы, но еще слишком нестабильны и требуют еще более сложных, изощренных методик контроля» — подчеркнул эксперт.
Правовые барьеры: почему правила не успевают за технологиями
В России действует упрощенная процедура доступа на рынок для российских производителей медицинского ПО, поэтому оценка качества таких продуктов производится уже в процессе их использования. Росздравнадзор в скором будущем запустит автоматизированный сбор данных о медицинских изделиях с ИИ, сообщил заместитель руководителя Федеральной службы по надзору в сфере здравоохранения Дмитрий Павлюков.
В обмен на «прозрачность» инновационных МИ, надзорное ведомство обещает упростить внесение изменений в регдосье и открыть возможность делать это в уведомительном порядке, за исключением изменения модальности, чувствительности и специфичности МИ.
В стремлении оптимизировать процесс регистрации медизделий с ИИ разработчики часто обращаются к зарубежному опыту. Так, в 2025 году FDA выпустило документ, открывший перспективу перехода к новой модели регистрации таких продуктов в США, позволяющей согласовать с регулятором план будущих изменений в регистрационное досье МИ на несколько лет вперед.
«Сегодня часть изменений может регистрироваться по упрощенной схеме. Вместе с тем такие существенные изменения, как появление новых признаков, которые детектируют алгоритмы, изменение метрик точности, делают внесение изменений в регдосье похожей на процедуру первичной регистрации», — посетовала Анна Мещерякова, генеральный директор компании «Платформа Третье Мнение».
Компании должны сначала показать эффект от своих продуктов с ИИ
Разработка специализированных медизделий с продвинутым ПО требует существенных инвестиций, а их применение может оказаться ограниченным, например, в случае редких нозологий. Коммерческий директор ООО «Медицинские скрининг системы» Артем Капнинский предложил обратиться к опыту советского госзаказа при реализации таких проектов.
Заместитель министра здравоохранения РФ Вадим Ваньков, напротив, напомнил, что российское антимонопольное законодательство не позволяет преследовать интересы конкретных коммерческих организаций, и призвал разработчиков «приходить и доказывать» эффективность их продуктов. В первую очередь, по его мнению, продукты с ИИ должны внедряться в коммерческих клиниках:
«Вам никто не закрывает рынок коммерческих организаций, частный сектор. Приходите в медицинскую организацию и объясняйте главному врачу, что применение соответствующего продукта позволит ему достичь соответствующего эффекта. Коллеги, не ждите какой-то магии, что придет государство и что-то купит. Показывайте эффекты!»
Оценить преимущество продукта с ИИ можно только на практике, обучая алгоритмы на реальных клинических данных и ведя пострегистрационный мониторинг.
«У нас нет статистики, какую пользу приносит ИИ — как он снижает смертность, количество инсультов и так далее. Эти данные мы только собираем. Есть регионы, в которых мы это все разворачиваем и постепенно собираем данные», —рассказала генеральный директор ООО «Эрна» Екатерина Кобякова.
Например, для обучения моделей ИИ, шифрующих электрокардиограммы, нужен большой объем верифицированных ЭКГ, чтобы алгоритм не принимал артефакты за патологию и не пропускал признаки редких заболеваний, по которым накоплено мало данных.
А вот в обучении молодых врачей использованию ИИ в медицине важно, чтобы они не стали «придатком» к машине, делающей всю работу за них.
Соблазн переложить ответственность за диагноз на продвинутое ПО исключать нельзя, обеспокоенность в этом присутствует в медицинском сообществе.
«Есть риск, что врачи не будут мыслить клинически, и тогда уже статус врача теряется», — рассуждает Кобякова.
Такая перспектива является одним из тормозов в развитии медицинских ПО и сервисов с элементами ИИ. На фоне того, как взаимодействие различных служб с населением все чаще отдается всевозможным чат-ботам, в обществе крепнет мнение, что скоро ИИ заменит врачей первичного звена.
«Мы не говорим - давайте отменим врача. Мы говорим — давайте мы не будем тратить ресурсы врача-человека с мозгами, с образованием и так далее на ту задачу, которую он давно уже проиграл ИИ», — подчеркнул директор по развитию ООО «К-Скай» Александр Гусев.
Успешность разработки ИИ-моделей сегодня напрямую зависит от вовлеченности в этот процесс медицинских учреждений и чем больше их будет — тем быстрее будет оттачиваться качество работы диагностических ИИ-моделей, проверяться их эффективность на тех или иных этапах работы с пациентом.
По материалам сессии «Искусственный интеллект: перспективы развития в медицине» V Всероссийского форума «Обращение медицинских изделий «NOVAMED-2025»
