«Границы применимости прояснились»: как ИИ диагностирует болезни, придумывает лекарства и создаёт риски

В медицине и фармакологии расширяется использование ИИ-технологий. По прогнозам, к 2030 году в каждом регионе России будет использоваться не менее 12 ИИ-инструментов. Нейросети интерпретируют рентгеновские снимки, КТ и МРТ, помогают выявлять болезни на более ранних стадиях, создают лекарства, оптимизируют бумажную работу и поддерживают пациентов в чатах. RT вместе с экспертами выяснил, как отрасль будет развиваться дальше и за счёт чего планируется минимизировать риски.

• Gettyimages.ru
• © Dennis Degnan

Искусственный интеллект всё активнее применяется в медицине. Согласно опросам последних лет, инструментами на базе нейросетей регулярно пользуются более половины врачей в России и США. В отечественном здравоохранении внедрение ИИ — одно из основных направлений модернизации.

С помощью нейросетей стало возможным оптимизировать и ускорить процессы диагностики, лечения и управления данными. Появляется всё больше профильных решений и совершенствуются существующие разработки.

Лучшие результаты ИИ показывает в диагностике, где используются визуальные данные: рентгенодиагностика, МРТ, КТ, УЗИ, эндоскопические изображения ушей, носа или горла. ИИ используют и для раннего выявления онкологии. Средняя точность оценивается в 87%.

«Радиология — безусловный лидер внедрения: российские системы ИИ обрабатывают более 6,4 млн исследований в месяц, сокращая время диагностики на 30—40%. В маммографии связка «один рентгенолог + ИИ» выявляет на 8,4% больше случаев рака, чем стандартное двойное чтение двумя специалистами. В патоморфологии применение нейросетевых алгоритмов позволило снизить долю ложноотрицательных диагнозов рака простаты на 70%», — обратил внимание в беседе с RT Константин Крупин, к. м. н., доцент кафедры судебной медицины им. П.А. Минакова ИБПЧ Пироговского университета.

В числе патологий, которые выявляют нейросети, остеоартроз суставов, патологии коронарных артерий, лёгочные заболевания, острые нарушения мозгового кровообращения. В Москве описание и интерпретация результатов маммографии с помощью нейросетей входит в программу ОМС.

«В морфологической диагностике ИИ стал рутинным инструментом, однако с важной оговоркой: каждая модель обучается на узком перечне нозологий, поэтому алгоритмы применяются для целенаправленного поиска конкретных изменений — по заданию врача, а не вместо него. Системы поддержки принятия решений работают ровно настолько хорошо, насколько качественны лежащие в их основе базы данных: надёжная нейросеть требует полноценных, научно обоснованных клинических данных, пригодных для машинного обучения. Поэтому скорость внедрения ИИ в разных разделах медицины существенно различается», — пояснил Крупин.

• РИА Новости
• © Евгений Самарин

Некоторые сервисы для предварительной диагностики пациенты могут использовать самостоятельно. Нейросети определяют по фото состояние вен или новообразований кожи.

Ещё одна важная сфера приложения ИИ — генетическая диагностика заболеваний сердечно-сосудистой, эндокринной и нервной систем, а также определение рисков развития онкологии.

В стоматологии ИИ помогает создавать капы для выравнивания зубов, а в офтальмологии может определять признаки диабета по состоянию сетчатки. Также ИИ-инструменты диагностируют болезнь Паркинсона по движениям глаз или голосу.

Доктор в кармане

Ещё одно направление работы ИИ — цифровые ассистенты и чат-боты. В медучреждениях они облегчают организационную работу и документооборот. Ассистенты могут оценить состояние пациента на основе жалоб, помочь записаться на приём, заполнить документы — в том числе путём распознавания речи.

Развивается и психологическая помощь с участием ИИ: чат-боты проводят сеансы когнитивно-поведенческой терапии и тренировки на стрессоустойчивость, а также обучают экстренной самопомощи и помогают выявить проблемы ментального здоровья.

После визита к врачу ассистент напоминает о приёме лекарств. Подключаясь к носимым устройствам, ИИ отслеживает изменения давления, пульса, уровня глюкозы и может передавать информацию в электронную медкарту. Есть и комплексные решения, например ЭКГ-пластырь на базе ИИ. Он выявляет аритмию, отслеживая сердечный ритм пациента в течение длительного времени (до десяти суток).

• Gettyimages.ru
• © Noel Hendrickson

В дальнейшем с помощью ИИ можно будет организовать своего рода госпиталь на дому и автоматически оповещать врача об изменениях жизненно важных показателей больного.

«Прицельный подбор препаратов»

Нейросети используются и в фармакологии. ИИ сокращает сроки исследований и делает перспективные лекарства более безопасными. Мировые и российские фармкомпании используют нейросети на различных этапах производства.

Подъём интереса к ИИ, как напомнила в беседе с RT ассистент кафедры фармакологии Института фармации им. А.П. Нелюбина Сеченовского университета Дарья Тращенкова, вызвала пандемия COVID-19.

«Поиск нужной молекулы традиционными методами занимает около трёх лет, а ИИ позволяет сократить этот этап в среднем до года. Поэтому все крупные фармацевтические компании — как в России, так и за рубежом — внедрили в работу нейросети», — объяснила эксперт.

Препараты, созданные с использованием ИИ, пока не прошли полный цикл испытаний. По словам Дарьи Тращенковой, они появятся в аптеках не ранее 2028—2029 годов. При этом ИИ не контролирует весь процесс: учёные используют его как вспомогательный инструмент. 

«Искусственный интеллект позволяет делать препараты более таргетными и персонализированными. В перспективе это может снизить стоимость разработки примерно на 30%. Также экономится около 20% времени, а значит, и ресурсов», — отметила Тращенкова.

Так, в числе задач, решаемых ИИ, анализ генетических данных пациента для более точного подбора препаратов и расчёт индивидуальных дозировок с учётом пола, возраста и наличия других заболеваний. Нейросети могут прогнозировать проявление побочных эффектов, повышая тем самым безопасность терапии для пациентов.

«Когда препарат переходит к клиническим исследованиям на людях, ИИ становится незаменимым помощником для обработки статистики. В ходе испытаний собирается огромное количество данных и параметров, и нейросети помогают находить между ними скрытые закономерности», — добавила Тращенкова.

• Gettyimages.ru
• © gorodenkoff

Первоочередное направление работы, где задействован ИИ, — поиск лекарств от онкологических заболеваний.

«Опухоли крайне разнообразны, они постоянно мутируют, и традиционными методами искать способы лечения очень тяжело. Выходом может стать прицельный подбор препаратов, которые воздействуют на конкретные белки опухолей разных типов. Для поиска таких белков и воздействующих на них терапевтических молекул и применяется ИИ», — подчеркнула Дарья Тращенкова.

Также, рассказала она, учёные привлекают ИИ для разработки лекарств против болезни Альцгеймера и для преодоления антибиотикорезистентности. Уже создан препарат для борьбы с устойчивыми патогенами.

«Возможны и внезапные открытия. Например, анализируя известные препараты на рынке, ИИ может найти у них новые свойства и показания к применению. Некоторые фармкомпании уже поручают нейросетям такие задачи», — пояснила эксперт.

«Ответственность остаётся за врачом»

В связи с использованием ИИ встают вопросы о регулировании его применения: есть медицинские риски из-за возможных ошибок и правовые проблемы, связанные с утечкой данных. Эксперты ищут решения, обсуждение продолжается.

«С началом внедрения ИИ в медицину общество разделилось на два лагеря: одни недооценивали технологию и относились к ней скептически, другие переоценивали и опасались потерять работу. Одновременно возник закономерный вопрос об ответственности за врачебные решения, принятые с участием алгоритмов. По мере накопления практического опыта границы применимости ИИ прояснились», — рассказал Константин Крупин.

В будущем планируется повышать самостоятельность ИИ. Однако вместе с эффективностью может возрасти риск ошибки. Поэтому требуется скорректировать законодательство и наблюдать за результатами работы ИИ в реальных условиях.

«Дискуссия об ответственности за ошибки ИИ не была надуманной — она просто опередила правовую зрелость отрасли. Сегодня позиция устоялась: ИИ считается инструментом и субъектом ответственности не признаётся. В России утверждён кодекс этики ИИ в здравоохранении, закрепляющий, что ответственность за принятое решение остаётся за врачом, тогда как системы поддержки лишь ускоряют и объективизируют постановку диагноза. Сохранение за специалистом ответственности за диагноз и качество лечения принципиально важно: именно оно удерживает ценность профессиональных знаний и клинического мышления в системе здравоохранения», — подчеркнул Константин Крупин.

• Gettyimages.ru
• © Morsa Images

Более того, решение далеко не всех медицинских задач можно поручить нейросетям.

«Наиболее очевидные ограничения — психиатрия (алгоритмы не способны разграничить депрессию и тревожные расстройства, а главное — лишены подлинной эмпатии), редкие заболевания (критически малые обучающие выборки делают модели ненадёжными) и любые клинически неоднозначные случаи, где диагноз неотделим от жизненного контекста пациента», — отметил Крупин. 

Дарья Тращенкова обратила внимание, что в профессиональной среде никогда не исключают риск ошибки ИИ — в том числе потому, что промты и алгоритмы пишет человек и они могут быть несовершенны.

«Химики без работы точно не останутся. ИИ не может синтезировать молекулу самостоятельно — он лишь предсказывает, как она будет выглядеть и с какими белками свяжется. Дальнейшей проверкой занимаются люди. Без них процесс невозможен ни на одном из этапов», — объяснила эксперт.

В фармакологии ограничения использования ИИ связаны и с этапом клинических испытаний: исключить эксперименты на животных и людях невозможно, напоминает Дарья Тращенкова. Однако с помощью компьютерного моделирования можно существенно сэкономить ресурсы: например, нейросети определяют, какие компоненты могут быть токсичными, чтобы заранее исключить опасные варианты.

От электронной медкарты — до ИИ-инструментов

В России внедрение ИИ — одно из ключевых направлений обновления системы здравоохранения. Размер соответствующего рынка составляет 64,4 млрд рублей, к 2030 году он может вырасти вдвое.

Внедрению ИИ в российской медицине предшествовала основательная подготовка. В 2011 году Минздрав занялся цифровизацией медицины: у пациентов появились электронные медкарты, а у системы — большой объём данных, в том числе изображений, которые доступны в единой сети. На этих данных в дальнейшем обучались профильные нейросети.

В 2020-м в Москве начался эксперимент по внедрению ИИ в медучреждениях. За пять лет он позволил собрать крупнейшую в мире выборку клинических случаев с результатами работы нейросетей.

По информации Росздравнадзора, к началу 2026 года в России зарегистрировали 55 медизделий с применением ИИ. Одно из направлений работы — расширение присутствия медицинских нейросетей в регионах. Ожидается, что к 2030 году в каждом субъекте России медики будут использовать не менее 12 ИИ-инструментов.

Источник