Чтобы стать хорошим рентгенологом, врачу нужно просмотреть тысячи снимков за годы практики. ИИ может просмотреть миллионы снимков еще на этапе обучения и научиться распознавать признаки конкретных заболеваний.
А еще ИИ может быстрее изучить снимок глаза, распознать злокачественную родинку и найти лекарство от рака. В статье разбираемся, как ИИ и нейросети используют в медицине, а где без человека никак не обойтись.
Медицинский ИИ давно работает в реальных клиниках по всему миру. Вот, где он уже приносит пользу.
Нейросети хорошо справляются с задачами, где нужно внимательно изучить картинку и найти на ней что-то подозрительное. Поэтому их активно используют в лучевой диагностике, офтальмологии и дерматологии.
Рентген, КТ, МРТ и маммография. Врач-рентгенолог за день просматривает сотни снимков. На каждом нужно заметить малейшие изменения — и делать это при постоянном потоке пациентов. ИИ анализирует снимок и подсвечивает участки, на которые стоит обратить внимание. С таким помощником меньше шансов что-то пропустить из-за усталости или нехватки времени.
Особенно хорошо ИИ показывает себя в маммографии. При обычном скрининге врачи пропускают около 20% случаев рака молочной железы. Когда рентгенолог работает вместе с ИИ, точность диагностики вырастает примерно на 2,6%. Звучит скромно, но в масштабах массовых обследований это тысячи женщин, у которых болезнь нашли вовремя.
С рентгеновскими снимками похожая история. ИИ помогает снизить количество ложноположительных результатов на 69%, а время работы рентгенолога сокращается на 17%. Для пациента это означает меньше лишних обследований, а для врача — возможность уделить больше внимания сложным случаям.
Офтальмология. ИИ научился читать снимки глазного дна и находить на них признаки заболеваний. Такие системы выявляют диабетическую ретинопатию, отеки сетчатки и возрастные изменения с точностью 95–97%.
Дерматология. Здесь нейросети анализируют фотографии родинок и кожных образований. В исследованиях ИИ показывает точность около 95%, тогда как врачи-дерматологи в тех же тестах набирают около 87%.
Они не оперируют самостоятельно, но упрощают работу хирурга. Самая известная система — Da Vinci. Суть системы в том, что человек сидит за специальной консолью и управляет роботизированными руками с инструментами. Робот на операционном поле в точности повторяет движения врача, но делает их точнее: фильтрует естественное дрожание рук и позволяет выполнять микроскопические манипуляции, которые человеческая рука физически не способна сделать так аккуратно.
При этом во время операции алгоритмы компьютерного зрения в реальном времени подсвечивают нервы и сосуды, которые нельзя задеть.
Дополнительно ИИ еще до операции анализирует снимки КТ и МРТ пациента и строит трехмерную модель органов. Это помогает спланировать ход операции и заранее увидеть возможные сложности. А после операции ИИ анализирует видеозапись и оценивает технику хирурга.
По данным исследований, роботизированная хирургия с ИИ повышает точность операций на 40% по сравнению с традиционными методами. Количество осложнений во время операции снижается на 30%, а пациенты восстанавливаются на 20% быстрее.
Один и тот же набор симптомов может указывать на десятки разных заболеваний, а врачу из всех вариантов нужно выбрать правильный. Особенно сложно, когда болезнь редкая или протекает нетипично.
ИИ может проанализировать симптомы пациента, результаты анализов, историю болезни и сопоставить все это с огромной базой медицинских данных. Если картина напомнит какое-то заболевание, ИИ сигнализирует об этом врачу.
Особенно полезен такой помощник, когда болезнь маскируется под что-то другое. К примеру, приходит пациент с температурой, кашлем и изменениями на снимке легких. Логичный диагноз — пневмония. Но ИИ, проанализировав все данные вместе, может заметить, что картина не совсем типичная: воспаление расположено необычно, анализы крови не совпадают с обычной бактериальной инфекцией.
Система подскажет врачу, что стоит рассмотреть другие варианты. Например, грибковую инфекцию или туберкулез. Без такой подсказки врач может назначить стандартные антибиотики, которые в случае грибка или туберкулеза не помогут.
Создание нового лекарства — процесс невероятно долгий и дорогой. Традиционно путь от идеи до препарата в аптеке занимает 10–15 лет и стоит несколько миллиардов долларов. Большая часть этого времени уходит на поиск подходящей молекулы: ученые перебирают тысячи химических соединений, проверяют каждое в лаборатории, отсеивают неудачные варианты и начинают сначала.
Нейросети могут проанализировать миллионы молекулярных комбинаций за несколько дней и отобрать самых перспективных кандидатов для дальнейших исследований.
Кроме поиска молекул, ИИ помогает предсказывать их свойства еще до лабораторных экспериментов. Будет ли вещество токсичным, как оно будет вести себя в организме, сможет ли связаться с нужным белком и т. д.
Раньше ответы на эти вопросы получали только после долгих испытаний. Теперь часть работы можно сделать на компьютере и отсеять неподходящие варианты еще на старте. Благодаря этому сроки разработки сокращаются на несколько лет.
Один из ярких примеров — Paxlovid, противовирусный препарат от COVID-19. Компания Pfizer использовала ИИ на этапе разработки и смогла создать лекарство всего за 4 месяца. В обычных условиях такая работа заняла бы несколько лет.
Другой известный случай — антибиотик Halicin, открытый исследователями из MIT. Ученые прогнали через нейросеть базу из более чем 100 миллионов химических соединений и нашли молекулу, которая оказалась эффективной против множества бактерий. Причем эта молекула устроена совсем не так, как привычные антибиотики, и без ИИ ученые вряд ли обратили бы на нее внимание.
Один и тот же препарат может отлично помочь одному человеку и совсем не сработать у другого. Особенно, если речь идет о лечении онкологии.
Даже одинаковые по названию опухоли у разных людей могут вести себя совершенно по-разному и по-разному реагировать на лечение. Сейчас врачи подбирают терапию методом проб: назначают стандартную схему, смотрят на результат, при необходимости меняют препарат. Это занимает время, которого у онкологических пациентов часто нет.
ИИ помогает подбирать лечение более точно с самого начала. Система анализирует генетический профиль опухоли конкретного пациента и сопоставляет его с огромными базами данных о том, какие мутации как реагируют на разные препараты. На выходе врач получает рекомендации: какая терапия с большей вероятностью сработает именно у этого человека.
На практике это выглядит так: врач загружает в систему данные пациента: результаты генетического анализа опухоли, историю болезни, сопутствующие заболевания. ИИ сопоставляет эту информацию с тысячами похожих случаев и показывает, какие препараты давали лучший результат у пациентов с таким же молекулярным профилем. Это помогает врачу принять более обоснованное решение.
Особенно ценно это при редких формах рака. По таким опухолям мало статистики, мало исследований, и врач не может опираться на клинический опыт, потому что его просто нет.
Системы на основе ИИ решают эту проблему необычным способом: они создают виртуальных цифровых двойников пациентов с редкими опухолями, чтобы восполнить недостаток реальных данных. Например, компания SOPHiA GENETICS запустила в 2025 году платформу, которая использует клинические, биологические, геномные и визуальные данные каждого пациента для создания его цифровой копии.
Модель генерирует синтетические молекулярные профили, похожие на реальные, на которых можно тестировать гипотезы о лечении в виртуальной среде. Исследования показали, что такие синтетические данные помогают ИИ-моделям улучшить точность обнаружения редких генетических маркеров, а MD Anderson Cancer Center подтверждает, что цифровые двойники ускоряют научные прорывы в персонализированной медицине.
31 декабря 2019 года канадская система BlueDot отправила своим клиентам предупреждение о вспышке необычной пневмонии в китайском Ухане. Это произошло за несколько дней до того, как ВОЗ официально сообщила миру о новой угрозе. ИИ заметил опасность раньше, чем международные организации.
Система анализировала огромные потоки информации: местные новости на разных языках, официальные отчеты больниц, поисковые запросы людей о симптомах, данные о продажах лекарств в аптеках, информацию об авиаперелетах. Когда в одном регионе начинали чаще искать «высокая температура» и «боль в груди», а местные СМИ писали о переполненных больницах, алгоритм замечал паттерн и поднимал тревогу.
BlueDot не только выявила вспышку, но и точно предсказала, что вирус распространится в Бангкок, Гонконг, Токио и другие города — это подтвердилось в следующие дни. Затем система помогала властям планировать ограничительные меры, анализируя маршруты авиаперелетов и прогнозируя географию распространения вируса.
Врачи тратят на документацию почти столько же времени, сколько на самих пациентов. ИИ забирает часть этой рутины на себя.
Заполнение документации. Нейронки умеют слушать разговор врача с пациентом и автоматически переводить его в структурированную запись. Врач общается с человеком, а ИИ-ассистент в это время фиксирует жалобы, анамнез, назначения и раскладывает все по нужным полям в медицинской карте.
После приема доктору остается только проверить запись и при необходимости что-то поправить. Исследования показывают, что это сокращает время на документацию на 20–30%, а работу с медицинскими записями после окончания приема — почти на треть.
Чат-боты для записи и первичного опроса. Еще до визита к врачу пациент может пообщаться с ботом: записаться на прием, ответить на вопросы о симптомах, получить напоминание о предстоящем визите или о приеме лекарств. Для клиники это тоже выгодно — бот работает круглосуточно, не устает и может вести сотни диалогов одновременно. А врач к моменту приема уже видит собранную информацию и не тратит первые минуты на стандартные вопросы.
Проверка качества консультаций. Вручную проверить, как прошла консультация, можно у небольшой доли приемов. ИИ может проанализировать 100% онлайн-консультаций: соблюдал ли врач стандарты, не упустил ли важные вопросы, корректно ли общался с пациентом.
Эмпатия и человеческий контакт. Пациенту часто важно, чтобы врач посмотрел в глаза, выслушал, объяснил происходящее понятным языком и поддержал. Это влияет не только на эмоциональное состояние, но и на готовность следовать рекомендациям. Человек, который доверяет своему врачу, с большей вероятностью будет принимать лекарства и соблюдать назначения.
ИИ может сгенерировать сочувственный ответ, но это будет имитация, основанная на шаблонах. За ней не стоит реального понимания того, каково это — болеть, бояться или терять близкого.
Нестандартные случаи и врачебная интуиция. Редкие заболевания, атипичные симптомы, сочетание нескольких болезней у одного пациента, влияние образа жизни, психологического состояния, социальных обстоятельств — все это требует гибкости мышления, которой у алгоритмов нет.
Врач с опытом может почувствовать, что что-то не сходится, даже если формально все показатели в норме. Он задаст дополнительный вопрос, назначит еще одно обследование, вспомнит похожий случай из практики. Эта интуиция формируется годами и опирается на живой опыт взаимодействия с людьми, а не только на данные.
Этические решения. В медицине регулярно возникают ситуации, где нет однозначно правильного ответа. Стоит ли продолжать агрессивное лечение у тяжелого пациента, как распределить ограниченные ресурсы между несколькими нуждающимися, как учесть желания самого пациента, если они расходятся с медицинскими рекомендациями.
ИИ не понимает ценности человеческой жизни, не чувствует груза ответственности, не способен взвешивать последствия своих рекомендаций с точки зрения морали.
Финальный диагноз и ответственность — всегда за врачом. ИИ не ставит диагнозы и не назначает лечение. Он анализирует данные и предлагает варианты, но решение принимает врач. Он же несет за это решение юридическую ответственность.
Наверняка вы видели истории о том, как врачи не могли поставить диагноз, а ChatGPT или другая нейросеть назвали правильный ответ чуть ли не с первой попытки. Но доверять ему всегда все же не стоит.
Есть важное правило: не задавайте нейросети вопрос, на который сами не сможете проверить ответ. Врачи используют нейросеть, чтобы освежить знания или найти схему терапии. Но если ИИ выдаст ерунду, врач это заметит и проигнорирует. Пациент без медицинского образования такой фильтр поставить не сможет.
Когда получает мало информации. Допустим, пожилая женщина напишетнейросети, что у нее болит голова, она устала и грустит. Нейросеть, скорее всего, предположит депрессию. А опытный врач на приеме посмотрит на пациентку, обратит внимание на отечность лица и сухость кожи, заподозрит гипотиреоз и окажется прав.
Визит к врачу имеет контекст, и этот контекст — вы целиком. Как вы выглядите, как двигаетесь, как говорите, что умалчиваете. У нейросети этого контекста нет. Он знает только то, что вы ему написали. Если данные хорошие — результат тоже может быть полезным. Если данные неполные или искаженные — нейросеть уведет вас в неправильную сторону.
Чтобы перепроверить врача. Люди ошибаются, врачи тоже. Для собственного спокойствия можно после приема описать нейросети свою ситуацию и посмотреть, совпадают ли выводы нейронки и врача. Только давайте ей ту же информацию, что давали врачу.
Чтобы подготовиться к визиту. Можно спросить, как лучше описать врачу головную боль или какие вопросы задать на приеме у эндокринолога. Это поможет использовать время консультации эффективнее.
Чтобы разобраться в результатах анализов. Нейросеть может объяснить, что означает тот или иной показатель и в каком он диапазоне. Это не заменит консультацию врача, но поможет прийти на прием подготовленным и задать правильные вопросы.
Разработчики нейросетей даже делают специальные режимы для таких вопросов. Например, в ChatGPT уже появился режим Health, в который можно загружать свои анализы, симптомы и информацию с умных браслетов. Нейросеть это анализирует и дает заключение. Подобный режим есть и в Claude.
Не используйте нейросеть, чтобы подтвердить свои страхи. Если вы будете упорно искать у себя серьезную болезнь, нейросеть рано или поздно найдет ее. Если чувствуете, что накручиваете себя, лучше закройте чат и запишитесь к врачу.
Не ставьте себе диагноз и не назначайте лечение на основе ответов нейросети. ChatGPT не видит вас, не может провести осмотр и не несет никакой ответственности за свои слова. Даже если его предположение окажется верным, только врач может подтвердить диагноз и подобрать безопасное лечение.
Читайте только в Конверте
Email-рассылки почти бесплатно только в феврале!
Промокод FB26K даёт скидку 99% на первый месяц тарифа «Лайт» или «Стандарт». До 28 февраля включительно.
Искренние письма о работе и жизни, эксклюзивные кейсы и интервью с экспертами диджитала.
Проверяйте почту — письмо придет в течение 5 минут (обычно мгновенно)
Мы в MAX 
