Искусственный интеллект уже прочно обосновался в самых разных сферах нашей жизни — от бытовых голосовых помощников до сложных промышленных систем. Медицина здесь не исключение: нейросети помогают врачам анализировать снимки, находить патологии и экономить время. Как именно устроена эта работа, кто проверяет алгоритмы и можно ли доверять искусственному интеллекту, корреспонденту ИА IrkutskMedia рассказал главный внештатный специалист по лучевой и инструментальной диагностике Депздрава Москвы, главный врач Центра диагностики и телемедицины Юрий Васильев.
— Почему искусственный интеллект в медицине вдруг стал настолько востребован? Что изменилось за последние годы?
— Здравоохранение — одна из ключевых отраслей для внедрения инновационных технологий, а лучевая диагностика — одна из самых динамично развивающихся областей. Потребность в лучевых исследованиях постоянно растет: увеличивается количество сложных методов — компьютерной и магнитно-резонансной томографии. Массовые профилактические исследования — рентгенография, флюорография, маммография — составляют до 30% от всех лучевых исследований. Они служат основным инструментом скрининга онкологических и других социально значимых заболеваний.
Поэтапное внедрение проектов в области телемедицины идет в регионах. Фото: пресс-служба администрации Приморского края
Рост объемов создает серьезную нагрузку на систему. Врачи-рентгенологи работают с колоссальным количеством однотипных описаний нормы. Это повышает рутинность, риск ошибок и выгорание. При этом дефицит квалифицированных специалистов не дает нарастить штат в соответствии с темпами роста парка оборудования и объемов исследований.
Для обеспечения требуемого уровня доступности и качества медицинской помощи нужны новые подходы. В Москве эта задача решается через цифровизацию и внедрение сервисов искусственного интеллекта. Все диагностические устройства перевели в цифровой формат и объединили в единый радиологический информационный сервис. На его основе в 2020 году внедрили модель организации медицинской помощи в виде централизации лучевой диагностики. На базе нашего Центра создали Московский референс-центр, основными процессами которого стали описания результатов лучевых исследований, экспертные дистанционные консультации и контроль качества. Это позволило централизованно накапливать и анализировать большие массивы медицинских изображений.
Искусственный интеллект уже прочно обосновался в самых разных сферах нашей жизни. Фото: пресс-служба администрации Краснодарского края
Следующим этапом стало проведение масштабного эксперимента по внедрению компьютерного зрения в лучевую диагностику. За 5 лет в нем участвовало более 200 ИИ-сервисов, из них сегодня рентгенологам доступны более 60 сервисов по 43 клиническим направлениям. За время реализации проекта алгоритмы обработали порядка 18 млн лучевых исследований.
— Пациенты часто боятся: вдруг нейросеть ошибется, а врач доверится и не перепроверит. Как люди от этого защищены? Может ли ИИ вообще ставить диагноз сам? И где проходит та грань, куда не пускают машину — например, при окончательном диагнозе или назначении лечения?
— В действующей модели искусственный интеллект выступает исключительно как помощник. Окончательное заключение всегда остается за врачом. Нейросеть анализирует изображение, выделяет потенциально значимые зоны, формирует предварительное описание, но заключение готовит специалист.
Даже в сценариях с более высокой степенью автоматизации, например, при анализе профилактических исследований, алгоритмы выполняют сортировку на норму и патологию. Все случаи, требующие внимания, в обязательном порядке передают врачу. Систему изначально выстроили так, чтобы минимизировать риски: искусственный интеллект помогает врачу, но не заменяет его.
Телемедицинские консультации проходят по всей стране. Фото: ИА SakhalinMedia
— Как проходит путь сервисов искусственного интеллекта от разработки до применения в клинической практике? Кто принимает решение, что их можно использовать в работе?
— Этот путь строго регламентирован. До практического использования любое медицинское изделие должно пройти технические и клинические испытания, чтобы получить государственную регистрацию. К этой категории относятся и системы искусственного интеллекта.
Дополнительно в рамках московского эксперимента нашими специалистами осуществляется жесткий отбор и последующий контроль работы всех программных продуктов. Если сервис работает некорректно, его отправляют на доработку. Тестирование и последующая доработка — один из основных этапов эксперимента.
«Матрица зрелости» ИИ-сервисов следит за точностью алгоритмов. Фото: пресс-служба правительства Сахалинской области
— А как проверяют, что алгоритмы со временем не начинают "глупеть"? Кто следит за ними в повседневной работе?
— Для этого используется постоянный мониторинг работы алгоритмов на реальных клинических данных. Раньше это делали практическим путем, сегодня есть готовое решение — "матрица зрелости" ИИ-сервисов. Этот инструмент учитывает два ключевых параметра: техническую стабильность работы сервиса и его диагностическую точность.
Мы анализируем, насколько корректно работает система, есть ли технологические сбои, и оцениваем качество распознавания патологий. Это позволяет отслеживать динамику: улучшается алгоритм или, наоборот, требует доработки. Такой подход дает возможность объективно сравнивать решения между собой и допускать к практике только те, которые подтверждают свою эффективность в длительном наблюдении.
— Чтобы такие технологии работали в масштабах страны, необходимы единые правила. Сформированы ли сегодня стандарты для ИИ?
— Да, и это один из ключевых результатов нашей работы. На сегодняшний день разработаны 28 национальных стандартов, которые регулируют применение искусственного интеллекта в здравоохранении. Они охватывают весь жизненный цикл технологии: от требований к данным и алгоритмам до процедур технических и клинических испытаний, а также вопросов безопасности и качества.
Эти стандарты также учитывают защиту персональных данных пациентов и базовые этические требования к использованию ИИ‑алгоритмов. Наличие стандартов обеспечивает прозрачность внедрения нейросетей и, самое главное, гарантирует безопасность пациента. Сейчас мы также работаем над стандартами для генеративного искусственного интеллекта.
К платформе «МосМедИИ» подключено уже более 2 тысяч медицинских организаций из 74 регионов России. Фото: пресс-служба главы и правительства республики
— Москва активно развивает искусственный интеллект в здравоохранении. А как этот опыт передают регионам?
— В 2024 году по поручению президента РФ Владимира Путина создали федеральную цифровую платформу "МосМедИИ". Она обеспечила медицинским организациям страны доступ к столичным ИИ-сервисам лучевой диагностики. Алгоритмы анализируют КТ, МРТ и другие лучевые исследования, выделяют цветовой маркировкой зоны возможных отклонений, формируют текстовые описания и выполняют необходимые измерения. При этом ключевую роль врача сохраняют: окончательное клиническое решение принимает специалист.
В 2025 году на платформе обработали 8,6 млн исследований. Сегодня к системе подключили более 2 тысяч медицинских организаций из 74 регионов страны, а пользователям доступны 17 лучших ИИ-сервисов, которые прошли многоступенчатую экспертную оценку и доказали свою эффективность в столичной практике.
Окончательное заключение всегда остается за врачом. Фото: Пресс-служба министерства здравоохранения Хабаровского края
— Какие задачи сейчас самые приоритетные? Что нас ждет в ближайшие годы?
— Наши специалисты ежедневно проводят научную и аналитическую работу по отбору, тестированию, внедрению самых лучших разработок. Использование компьютерного зрения в медицине позволяет сократить время на диагностику, а также дает врачам информацию для точных диагнозов. На основе автоматизации и научного подхода формируются новые способы организации медицинской помощи, которые повышают ее доступность и качество.
Сейчас мы осваиваем новые направления — работаем над повышением качества генеративного искусственного интеллекта, масштабируем лучшие решения на другие регионы России, а нейросети "учатся" определять новые признаки патологий.
