Искусственный интеллект в медицине

• ИИ в медицине — что происходит сейчас?
• Преимущества применения ИИ в медицине
• Многомерность анализа
• Снижение размерности
• Объективный взгляд
• Перспективы развития ИИ в сфере здравоохранения
• Что мешает внедрению нейросетей в медицину?

В последние годы технологии искусственного интеллекта (ИИ) активно внедряются в самые разные сферы жизни человека. Их успешно применяют в промышленности, производстве, финансовом секторе, транспортно-логистической отрасли, образовании и, конечно, медицине. При этом здравоохранение остается одним из важных направлений инвестиций в ИИ¹. В статье рассказываем, как искусственный интеллект помогает решать не только рутинные, но сложные медицинские задачи, каковы перспективы применения ИИ в здравоохранении, что мешает его внедрению в медицину.

ИИ в медицине — что происходит сейчас?

В настоящее время технологии искусственного интеллекта широко используются в системе здравоохранения для автоматизации ежедневных рутинных задач, помощи в принятии решений, выполнении сложного анализа данных. Среди основных направлений применения ИИ в медицине можно выделить^2,3:

1. Диагностика заболеваний. Искусственный интеллект активно используется для анализа данных инструментальных и лабораторных исследований. Так, при диагностике онкологических заболеваний по результатам анализов крови ИИ может оценить вероятность наличия метастазов в регионарные лимфатические узлы, включая микрометастазы. Его также применяют в дифференциальной диагностике для определения вероятных диагнозов на основе собранных данных. С помощью алгоритмов ИИ проводят анализ и классификацию симптомов пациента, сравнивают их с набором готовых диагнозов, определяют наиболее вероятный. Например, при диагностике наследственных лизосомных болезней накопления результатом работы ИИ может быть ранжированный перечень диагностических гипотез, отражающий степень их соответствия эталонным описаниям клинических форм патологии.
2. Мониторинг здоровья и прогнозирование. Искусственный интеллект нашел применение в прогнозировании и профилактике заболеваний и их осложнений. Например, его используют после проведенного лечения (медикаментозного, хирургического, комбинированного) для прогнозирования вероятности выживаемости, рецидива или осложнений у пациентов через определенный промежуток времени. Опробовано его применение для анализа сердечного ритма и артериального давления у пациентов, находящихся на диспансерном наблюдении.
3. Персонализированное лечение. Прогностическая модель, построенная с помощью ИИ, помогает врачам разрабатывать наилучший план лечения для каждого пациента. Например, в онкологии с помощью искусственного интеллекта создаются индивидуальные схемы химиотерапии, которые учитывают генетические данные пациента. В реабилитации ИИ помогает создавать персонализированные программы восстановления после операции. Уже сейчас возможно построение прогностической модели таким образом, чтобы помимо результатов анализов и вариантов лечения, она учитывала еще индивидуальные особенности и вредные привычки пациента, например, соматический статус, лишний вес, курение.
4. Автоматизация процессов. Во многих государственных и частных медучреждениях искусственный интеллект используется для управления медицинскими записями, что позволяет автоматизировать ведение и хранение медкарт, историй болезни, результатов диагностики, организовать быстрый поиск и доступ к нужной информации. Кроме того, ИИ помогает значительно ускорить административные процессы: составлять графики приема врачей, управлять потоками пациентов, контролировать запасы лекарственных препаратов и расходных материалов, прогнозировать нагрузку на медицинское учреждение и его структурные подразделения. Благодаря внедрению ИИ удается сократить время на выполнение рутинных операций, минимизировать риск ошибок, снизить расходы на администрирование, повысить качество обслуживания пациентов.
5. Проведение исследований. Значительную пользу искусственный интеллект приносит в обработке больших массивов медицинской информации для научных исследований. Благодаря ИИ удается обнаруживать неочевидные связи между различными параметрами, строить гипотезы и создавать точные модели на основе исторических данных, минимизировать ошибки, автоматизировать мониторинг условий эксперимента, фиксировать результаты в режиме реального времени.
6. Разработка новых лекарственных препаратов. Технологии ИИ используются для разработки новых лекарственных средств как на этапе подбора молекул, когда требуется обработать большой массив данных, так и на этапе подбора наиболее эффективных персонализированных методов лечения, например, с помощью анализа генетических данных.
7. Виртуальное ассистирование. Цифровые ассистенты помогают врачам в проведении консультаций и обучении пациентов, контролируют расписание и напоминают о предстоящем приеме, регистрируют данные в медицинских картах, могут применяться для проверки лекарственных взаимодействий при назначении новых препаратов. Пациентам виртуальные ассистенты помогают проводить первичную оценку симптомов, быстро находить нужных специалистов и записывать на прием, контролировать состояние здоровья, напоминать о времени приема лекарств. Кроме того, нейросети оказывают пациентам психологическую поддержку, например, проводят сеансы когнитивно-поведенческой терапии посредством чат-ботов. Конечно, пока они не могут полноценно заменить психотерапевта, но уже в недалеком будущем виртуальный психолог может стать вполне реальным.

Преимущества применения ИИ в медицине

Использование искусственного интеллекта в медицинской практике создает ряд преимуществ, которые основаны на многомерности анализа, снижении размерности и объективном взгляде².

Многомерность анализа

Искусственный интеллект может анализировать многомерные данные о пациенте как о едином объекте, в том числе данные анамнеза, результаты лабораторных и инструментальных исследований, социальные условия жизни, привычки. Использование ИИ позволяет взглянуть на заболевание комплексно и получить максимально полное представление о состоянии конкретного пациента².

Такой многомерный подход помогает врачу оценить степень риска развития и наличия у пациента какой-либо патологии. При низкой вероятности развития заболевания врач может не назначать ненужные анализы, а при высокой, наоборот, более тщательно обследовать пациента и дать соответствующие рекомендации по профилактике и лечению. Это позволяет существенно снизить нагрузку на систему здравоохранения, помогает сократить перечень дифференциальных диагнозов, требующих проверки и дополнительного обследования. Также это может позволить раньше назначить лечение тем, кто в нем действительно нуждается, тем самым сократить время и повысить эффективность терапии, а также избежать развития возможных осложнений².

Снижение размерности

Благодаря ИИ возможна оптимизация набора необходимых исследований для постановки или уточнения диагноза, что позволяет сократить время на диагностический поиск и раньше начать лечение. В некоторых случаях это может значительно повлиять на прогноз заболевания, а иногда и спасти пациенту жизнь. Так, например, для определения наличия метастазов в регионарные лимфатические узлы при раке шейки матки достаточно исследования семи рутинных показателей периферической крови и гемостаза, тогда как обычно берется несколько десятков показателей цельной крови и ее сыворотки².

Объективный взгляд

Искусственный интеллект объективно рассматривает полный комплекс имеющихся факторов и результатов обследования пациента. Это особенно важно, когда пациент приходит на прием часто и врач не всегда способен отследить незначительные изменения его состояния. Но это под силу ИИ, который может помочь свести человеческий фактор ошибки к минимуму².

Перспективы развития ИИ в сфере здравоохранения

Наиболее перспективным направлением развитии искусственного интеллекта в сфере здравоохранения является диагностика заболеваний. Именно здесь требуются технологии, способные за короткое время обрабатывать огромные массивы данных, быстро проводить сравнительный анализ и давать четкий определенный результат.

В настоящее время тестируются алгоритмы ИИ для раннего выявления нейродегенеративной патологии по речи и мимике пациента, разрабатываются технологии анализа микробиома для диагностики широкого спектра заболеваний, проводится обучение искусственного интеллекта для расшифровки электроэнцефалограмм и выявления паттернов работы мозга. Технологии ИИ уже показали впечатляющие результаты в диагностике и определении риска у пациентов с ишемической болезнью сердца (ИБС), а также в диагностике клапанных заболеваний и классификации сердечных тонов¹.

Ожидается, что в ближайшие годы технологии ИИ будут активно внедрятся в онкологическую практику для ранней диагностики. Современные алгоритмы способны выявлять и идентифицировать до 95 % злокачественных опухолей на ранних бессимптомных стадиях, когда они поддаются эффективной терапии. Особенно перспективны технологии жидкостной биопсии с применением искусственного интеллекта, которые позволяют обнаруживать циркулирующие опухолевые клетки или их ДНК в крови задолго до появления симптомов заболевания².

Еще одним перспективным направлением развития нейросетей является дешифровка сигналов мозга. Уже сейчас алгоритмы ИИ способны распознавать намерения людей с тяжелыми неврологическими расстройствами. В перспективе это позволит разрабатывать интерфейсы для общения и управления внешними устройствами силой мысли².

Что мешает внедрению нейросетей в медицину?

Несмотря на очевидные преимущества применения ИИ в медицине, существуют барьеры, которые препятствуют его развитию. Основными из них являются²:

• Сложность внедрения ИИ в медицинскую практику. Разное оборудование может быть настроено на разные пороговые значения одинаковых показателей или давать разную погрешность результатов исследования. Поэтому прежде чем модель ИИ может быть признана пригодной для принятия решений, необходимо математически доказать ее точность и надежность. Причем тестирование предлагаемой модели должно быть проведено в нескольких медицинских центрах в течение минимум шести месяцев на достаточно большой выборке пациентов и быть подтверждено врачом-диагностом.
• Вероятность ошибок. Модели, построенные на основе ИИ, могут совершать ошибки, которые включают ложноположительные, ложноотрицательные результаты и переобучение. Ложноположительные результаты возникают, когда алгоритм находит состояние или заболевание, которого на самом деле нет, ложноотрицательные — когда алгоритм не может определить состояние или заболевание, которое на самом деле присутствует. Переобучение происходит, когда модель излишне подстраивается под обучающий набор данных и не может уловить общую закономерность развития болезни, что приводит к ошибкам на новых пациентах.
• Высокая стоимость разработки и внедрения. На данном этапе развития технологий разработка и проверка алгоритмов ИИ требуют значительных финансовых вливаний, существуют сложности с сертификацией инструментов искусственного интеллекта. Это существенно замедляет процесс его внедрения в клиническую практику.
• Сопротивление изменениям, связанных с внедрением ИИ, со стороны медицинского персонала. Многие врачи плохо знакомы с информатикой и нейросетями, поэтому существует недопонимание, как ИИ строит прогностические модели и генерирует на их основе свои прогнозы. Часто врачи скептически относятся к точности прогнозов и считают это недоработкой ИИ. Вопрос недоверия к новым технологиям усугубляется еще и тем, что модели ИИ часто рассматриваются как «черные ящики». Отсутствие прозрачности мешает врачам понять внутреннюю работу моделей, чтобы определить, почему они дают тот или иной прогноз.

Искусственный интеллект может произвести революцию в медицинской практике, повысив точность и эффективность прогнозов и улучшив результаты лечения пациентов, но врачам важно не слепо полагаться на результаты работы ИИ, а использовать его модели в качестве инструмента-помощника. На данном этапе развития цифровых технологий искусственный интеллект может давать подсказки, но он не в состоянии заменить клинический опыт, интуицию и знания врача.

Понимая потенциальные преимущества и проблемы ИИ, специалисты здравоохранения могут принимать обоснованные решения, как наилучшим образом использовать эту технологию для повышения качества работы. Однако врачи всегда будут вовлечены в процесс принятия окончательного решения с использованием ИИ.

Таким образом, внедрение ИИ в медицину может улучшить качество и точность диагностики, ускорить и удешевить терапевтический процесс, повысить эффективность работы врача, который продолжит играть главную роль в процессе постановки диагноза и выборе тактики лечения.

Источники:

¹ Потекаев Н. Н., Доля О. В., Фриго Н. В., Атабиева А. Я., Майорова Е. М. Искусственный интеллект в медицине. Общие положения. Философские аспекты // Клиническая дерматология и венерология. — 2022. — № 21 (6). — С. 749–756. https://doi.org/10.17116/klinderma202221061749 (дата обращения: 13.08.2025).

² Кузнецов А. И., Щепкина Е. В., Сушинская Т. В., Епифанова С. В., Фаур Д. М. Возможности и ограничения применения искусственного интеллекта в медицине // Новости клинической цитологии России. — 2023. — № 27 (2). — С. 18–24. DOI: 10.24412/1562-4943-2023-2-0003.

³ Медведева Е. И. Искусственный интеллект — возможности, риски, программа действий // Московская медицина. — 2024. — № 1 (59). — С. 94–96.