Российский AI-помощник в сфере здравоохранения, созданный на основе модели GigaChat, продемонстрировал более высокую точность диагностики по сравнению с аналогичной разработкой Microsoft. В тестах, в которых обе нейросети анализировали реальные клинические случаи, отечественный ИИ достиг уровня точности 93%, тогда как американское решение — 85%. В России сейчас создается и внедряется множество медицинских систем с использованием искусственного интеллекта, которые становятся все более эффективными. По мнению специалистов, применение подобных технологий способствует сокращению расходов на установление диагноза и уменьшению количества необходимых анализов.
Медицинская диагностика с помощью ИИРазработанный экспертами Института AIRI AI-помощник, работающий на базе модели GigaChat, показал в эксперименте 93% точности диагностики различных заболеваний. Аналогичный сервис от Microsoft в сравнительном исследовании набрал 85%, уточнили представители российского института. Для определения болезней искусственному интеллекту предоставлялись реальные данные из авторитетного медицинского журнала New England Journal of Medicine.
Российский AI анализировал случаи без предварительной информации, начиная лишь с базовых сведений о пациенте — пола, возраста и симптомов. Затем система поэтапно запрашивала результаты анализов, результаты визуализации и консультации специалистов для постановки точного диагноза. В среднем для постановки заключения ИИ требовалось выполнить три шага: получить данные от пациента, получить комментарий или вопрос врача и получить ответ пациента.
Все клинические примеры были разделены на три категории сложности. Российский искусственный интеллект успешно выявлял редкие заболевания, в том числе болезнь Уиппла, ацерулоплазминемию и метгемоглобинемию, вызванную белком расбуриказой.
— Сегодня мультиагентные системы способны надежно выявлять редкие и маскирующиеся патологии вне рамок стандартных алгоритмов приемного отделения. AI-помощник доказал, что может своевременно менять гипотезы, исключая наиболее вероятные, но ошибочные диагнозы, и делал это быстрее, чем ожидал эксперт с 15-летним опытом в медицине, — сообщил в интервью «Известиям» генеральный директор Института AIRI Иван Оселедец.
Эксперимент является пилотным и продолжается в настоящее время. Исследователи AIRI намерены расширить выборку, добавив случаи из других медицинских изданий. Уже сейчас очевидно, что технология может применяться не только для практической медицины, но и для профессионального обучения врачей, предоставляя им реалистичные симуляции сложных клинических ситуаций.
— Мы наблюдаем, как мультиагентная структура ускоряет и улучшает процесс установления диагноза. Особенно важно, что система демонстрирует гибкость: она пересматривает гипотезы, запрашивает дополнительные данные и даже учитывает эмоциональный аспект подачи клинических случаев. В будущем это откроет новые возможности для проведения консилиумов, где ИИ станет надежным помощником врача, — отметил директор Центра индустрии здоровья Сбербанка Сергей Жданов.
AI-помощник сейчас проходит пилотное тестирование в приложении медицинского сервиса «СберЗдоровье». Уже более 160 тысяч раз пользователи обращались к системе.
ИИ-помощник, разработанный Институтом AIRI, входит в число множества таких систем, создаваемых и применяемых в России. В настоящее время функционируют десятки подобных проектов. Технологии нейросетей используются для анализа медицинских изображений и данных пациентов. Некоторые решения ориентированы на пациентов и помогают им заботиться о собственном здоровье. Другие сервисы служат профессионалам для повышения качества лабораторных исследований. Существуют как универсальные программы для диагностики заболеваний различных органов и систем, так и специализированные решения в стоматологии, офтальмологии, нейродегенеративных и прочих областях медицины.
Как в России используют ИИ в медицинских целяхПо словам руководителя направления здравоохранения Центра технологий для общества Yandex Cloud Евгения Попова, одной из наиболее популярных сфер применения ИИ в медицине является компьютерное зрение в сфере лучевой диагностики. Именно эта область наиболее стандартизирована с точки зрения требований к данным и технологиям, что обеспечивает хорошую цифровую подготовленность процессов. Компания реализовала совместный проект с НМИЦ имени В.И. Кулакова по выявлению патологий плода на этапе беременности.
— Также растет спрос на решения, основанные на больших языковых моделях (LLM). Например, в нашем центре создан сервис на базе YandexGPT, который ускоряет обработку документов при проведении клинических исследований, повышая качество диагностики и способствуя разработке новых методов лечения. Это решение уже используется в НМИЦ онкологии им. Н. Н. Петрова, — рассказал Евгений Попов.
Как сообщили «Известиям» в пресс-службе компании MWS AI, специализирующейся на разработке нейросетевых продуктов, для российских разработчиков перспективным направлением считается создание ИИ-помощников для решения прикладных медицинских задач. Еще одним важным направлением является речевая аналитика. С помощью ИИ можно записывать беседы между врачом и пациентом, автоматически их расшифровывать и заполнять необходимые документы, что поможет сократить бюрократическую нагрузку на медиков.
Россия имеет хорошие шансы стать мировым лидером в распознавании медицинских снимков, поскольку страна традиционно сильна в области компьютерного зрения, где нейросети анализируют видео и изображения, добавили представители компании.
Практикующие врачи отмечают, что ИИ-помощники могут эффективно поддерживать их в работе при условии выполнения нескольких важных требований.
— Любая система искусственного интеллекта работает настолько качественно, насколько достоверна информация, заложенная в нее, и насколько правильно поставлен вопрос. Такие решения позволяют избежать пропуска важных деталей, помогая врачу принимать обоснованные решения в условиях огромного объема документации и данных, — заявил главный детский аллерголог-иммунолог Минздрава Московской области Андрей Продеус.
Старший преподаватель кафедры технологий будущего Московского физико-технического института Максим Колясников указал, что главным преимуществом применения современных ИИ-систем в диагностике является возможность прогнозировать и сокращать затраты на исследования за счет исключения излишних процедур на ранних этапах. В итоге мы приблизимся к идеалу, где диагноз ставится быстро, точно и с минимальными расходами, обеспечивая правильное лечение, подчеркнул он.
Вместе с тем не стоит делать преждевременные выводы на основании сравнения двух исследований, резюмировал завлабораторией анализа показателей здоровья населения и цифровизации здравоохранения МФТИ Станислав Отставнов.