Аналитики предрекают рост доли использования ИИ в медицине. В каких вопросах он может подменить врача, может ли уже ChatGPT поставить диагноз и что мешает внедрению ИИ в российских клиниках - в материале РБК.
По данным фонда "Сколково", объем российского рынка решений на основе искусственного интеллекта в медицине в 2024 году составил 12 млрд руб., на конец года реализовывались 75 проектов с ежегодным ростом выручки стартапов больше 35%. При этом к 2030 году российский рынок в этой сфере может вырасти в шесть раз и достигнуть 78 млрд руб., прогнозируют исследователи консалтинговой компании "Яков и партнеры" и "Медси".
Опрошенные РБК эксперты выделяют несколько приоритетов развития ИИ в здравоохранении, среди которых: помощь врачу в сборе информации о пациенте, анализ больших данных, собранных в ходе диагностики, и использование ИИ пациентами для самодиагностики.
"Просто спросить"
Пока рынок медицинских сервисов, направленных непосредственно на контакт с пациентом, развивается менее стремительно, чем сегмент, ориентированный на помощь врачам, рассказал РБК гендиректор ассоциации "Национальная база медицинских знаний" Борис Зингерман. По его мнению, это может быть связано в том числе с тем, что пациентские сервисы сложнее продать.
Как пояснил эксперт, согласно законодательству сейчас любое программное обеспечение с использованием искусственного интеллекта, которое применяется врачом в медицинской практике, должно быть зарегистрировано как медизделие самого высокого, третьего класса риска. Это, в свою очередь, требует больших затрат - как финансовых, так и временных. Если же эти решения применяются исключительно пациентами без врача, то к ним нет никаких требований, обратил внимание Зингерман.
При этом монетизация сервисов, которые направлены на пользование пациентом, по словам эксперта, выглядит "крайне сомнительно", поэтому и развиваются они медленнее. "Сами пациенты такого рода решение не купят. Поэтому любые сервисы строятся на том, что пациент как-то взаимодействует с медицинской организацией, и финансируют такие сервисы сами медорганизации", - пояснил Зингерман.
Он привел в пример уже существующий сервис "Pro родинки", который помогает интерпретировать новообразования и родинки на коже, то есть на основе фотографии может дать рекомендации. "Это сервис, который сегодня уже зарегистрирован как медицинское изделие, и он все равно относится скорее к медицинским. Он дается в руки пациентам, но его главная задача - привести пациента в медорганизацию", - говорит Зингерман.
Самые распространенные сейчас сервисы с искусственным интеллектом для пациентов - это те, которые используют при записи на прием.
К примеру, на основе данных и симптомов, указанных пациентом, ИИ выдает предварительный диагноз и возможные причины жалоб, а также дает рекомендации для записи к специалисту. Эти данные также передаются врачу для проведения приема.
Как рассказал РБК гендиректор "СберЗдоровья" Денис Швецов, у компании для пациентов есть AI-помощник, он умеет собирать жалобы, а на их основании подбирать необходимого врача и диагностику, консультировать по вопросам здоровья, когда нужно "просто спросить", а также может дать консультации для "формирования осознанного отношения к своему здоровью". По словам Швецова, нейросетевая модель "Сбера" GigaChat, на базе которой разработан AI-помощник, успешно сдала уже шесть медицинских экзаменов.
В Клинике Фомина разработали интеллектуальную систему, которая после каждого приема анализирует медкарту пациента и оценивает ее по разным параметрам - полноте анамнеза, соответствию "гайдлайнам", корректности диагноза. "Эта система уже оценила более 730 тыс. приемов с точностью, сопоставимой с врачом-экспертом. Важно, что доступ к этим данным есть у самих пациентов - через личный кабинет в приложении. Человек может видеть, насколько грамотно и тщательно его приняли, и это усиливает доверие", - рассказал РБК основатель клиники Дмитрий Фомин. В дальнейшем клиника планирует развивать сервисы, которые смогут помогать врачу в принятии решений, а также автоматически выявлять отклонения от протоколов.
Фомин уверен, что в ближайшие годы появятся цифровые ассистенты, которые смогут заменить первичный этап. Он отмечает, что уже сейчас ИИ может собрать жалобы, задать уточняющие вопросы, предложить предварительное направление к узкому специалисту, что особенно ценно в крупных городах, где часто неясно, к кому идти - терапевту, неврологу или гастроэнтерологу. "Однако я всегда подчеркиваю: заменять врача в полном смысле - рано.
Медицинский прием - это не только алгоритм, но и эмпатия, интуиция, доверие.
ИИ хорош как инструмент: он может усилить врача, сделать систему более точной и быстрой. Но решение всегда должно принимать живое профессиональное мышление", - сказал Фомин. По его словам, будущее качественной медицины состоит в "гибридной модели": человек плюс ИИ.
По мнению сопредседателя Всероссийского союза пациентов Юрия Жулёва, чат-боты, цифровые помощники и предварительные алгоритмы маршрутизации в системе здравоохранения часто вызывают у пациентов раздражение.
Люди обращаются за помощью в разном эмоциональном и физическом состоянии и не всегда могут четко сформулировать свой вопрос или описать симптомы в нужной терминологии, которая понятна роботу. Жулёв уверен, что пациенты по-прежнему нуждаются в человеческом участии и живом отклике, особенно в сложных или тревожных ситуациях. "Поэтому подобные технологии в здравоохранении должны внедряться очень аккуратно: с обязательной возможностью быстро переключиться на "живого" специалиста. Пока этот функционал работает плохо, поэтому и отношение к цифровым помощникам остается неоднозначным", - считает эксперт.
Компьютерное зрение
Во врачебной практике применение искусственного интеллекта широко распространено для анализа снимков. Наиболее распространенная область применения - это компьютерное зрение в лучевой диагностике, там ИИ получил наибольшее развитие, так как эта область наиболее стандартизована с точки зрения данных и процессов, они хорошо оцифрованы, рассказал руководитель направления "Здравоохранение" Центра технологий для общества Yandex Cloud Евгений Попов.
В государственном сегменте один из лидеров в этой сфере - Москва. В столичной системе здравоохранения искусственный интеллект используют для анализа снимков компьютерной томографии, магнитно-резонансной томографии, маммографии, флюорографии и рентгенографии. Как сообщал мэр столицы Сергей Собянин в феврале 2025 года, за пять лет ИИ проанализировал 14 млн лучевых исследований московских клиник.
В Москве также разработали сервис "МосМедИИ", к которому могут присоединиться региональные клиники для внедрения искусственного интеллекта в процесс анализа снимков. По данным мэрии, уже более 1,2 тыс. медучреждений из 71 региона присоединились к московской цифровой платформе.
Однако внедрение AI-помощников в качестве замены первичного приема в государственных клиниках повлечет определенные сложности, говорит Зингерман. Сейчас, чтобы попасть к узкопрофильному специалисту или сдать определенные анализы, необходимо прийти на прием к терапевту. Как отметил эксперт, любой прием и сдача анализов требуют оплаты из системы обязательного медицинского страхования. "Можем ли мы быть уверены, что определенные назначения AI-помощника в рамках такого "первичного" приема будут адекватны и необходимы? Я думаю, что этот вопрос будет постепенно решаться, но необходимо соблюсти баланс между возможностями технологий и реальной необходимостью для системы здравоохранения", - считает Зингерман.
Если пациенту говорят, что снимок или электрокардиограмму анализирует не только врач, но и алгоритм, - реакция зависит от того, как эта информация подается, отмечает Жулёв. По его словам, там, где есть понятные разъяснения, что ИИ - это вспомогательный инструмент, который работает под контролем врача, доверие выше. Но если пациент будет узнавать об этом постфактум или "между строк" - это может вызывать недоверие, особенно у пожилых.
"Мы, как всегда, подчеркиваем: важно, чтобы человек понимал, что ИИ не заменяет врача, а лишь помогает ускорить проведение рутинных операций. ИИ не будет выносить окончательный диагноз, особенно если отсутствует "живая" обратная связь от врача. Мы выступаем за системное информирование и обязательную медицинскую ответственность за конечные решения. Если эти условия соблюдаются - ИИ в медицине может стать мощным ресурсом как для врача, так и для пациента", - пояснил Жулёв.
Помимо анализа снимков развиваются и сервисы для ускоренного анализа данных, полученных от пациентов в ходе приема. На Неделе медицинского образования проректор по стратегическому и инновационному развитию Алтайского государственного медуниверситета Евгений Попов рассказал, как в клиниках университета внедрили сервис под названием "Риск модификатор". Он помогает автоматизировать первый этап диспансеризации и выявить у пациентов риски возникновения хронических неинфекционных заболеваний (ХНИЗ). Так, на основе первичного анкетирования сервис автоматически выдает сформированные рекомендации по корректировке выраженности факторов риска для пациента, а для врача - рекомендации по тактике ведения пациента на основе клинических рекомендаций. За счет этого сокращается время и повышается качество обработки анкет, а пациенту выдаются четкие рекомендации.
Все эти документы являются элементами электронной карты пациента, а также выдаются на приеме в печатном виде. "Если до этого в первичном звене, заполнив анкету, пациенты чаще всего не получали развернутой обратной связи, то предложенная учеными университета технология позволяет выдать пациенту индивидуальный профиль риска возникновения ХНИЗ и рекомендации по модификации этих рисков, а врач получает подготовленный на основе клинических рекомендаций документ, определяющий дальнейшую тактику работы с пациентом. Для отдаленных фельдшерско-акушерских пунктов предложенное решение - незаменимый инструмент, повышающий качество оказания медицинской помощи", - уверен Попов.
Директор института общественного здоровья и профилактической медицины Алтайского медуниверситета Сергей Широкоступ рассказал РБК, что для обучения персонала достаточно одного дня, а в результате значительно сокращаются временные затраты врачей на обработку данных о пациенте.
Диагноз от ChatGPT
С распространением общедоступных моделей искусственного интеллекта люди стали обращаться к ним за постановкой диагноза. Проверить, насколько верными могут быть такие диагнозы, решили ученые из Мельбурнского университета в Австралии, результаты исследования опубликовали в журнале Asian Journal of Psychiatry.
Исследователи предложили ChatGPT поставить диагнозы ста пациентам психиатрической больницы на основе их историй болезни. Ответы нейросети оценили по четырехбалльной шкале от A (очень хорошо) до D (плохо). В 61 случае ChatGPT получил наивысшую оценку - А, в 31 - В, и восемь раз его ответы оценили на C. При этом ни один диагноз нейросети нельзя было определить как неверный, следует из исследования.
Евгений Попов из Yandex Cloud рассказал РБК, что ошибка нейросети вероятна. "Качество ответов ИИ во многом зависит от качества данных, на которых обучалась модель. Большим языковым моделям (LLM) также свойственно галлюцинировать - выдавать пользователю ложные, но очень правдоподобные ответы. Галлюцинирование LLM в медицине очень опасно и может ввести в заблуждение пациента или врача, который пытается использовать публичные, общедоступные LLM для диагностики или назначения лечения", - пояснил Попов. По его словам, существует несколько способов снизить такие галлюцинации - например, применять метод RAG (Retrieval Augmented Generation), когда модель отвечает только по заранее заданной базе знаний.
За счет чего может ускориться развитие ИИ-медицины
По мнению Зингермана, для ускорения развития системы искусственного интеллекта стоит в том числе пересмотреть законодательную базу. "Регулирование в этой сфере, на мой взгляд, сейчас является излишне жестким. Оно не способствует быстрому применению систем ИИ. Нужно искать какой-то разумный баланс со смягчением этих требований. К примеру, требование третьего класса риска для любых решений, связанных с искусственным интеллектом, очень сильно повышает стоимость любой такой разработки", - пояснил эксперт.
Основатель клиники Фомина Дмитрий Фомин:
Заменять врача в полном смысле - рано. Медицинский прием - это не только алгоритм, но и эмпатия, интуиция, доверие. ИИ хорош как инструмент: он может усилить врача, сделать систему более точной и быстрой. Но решение всегда должно принимать живое профессиональное мышление
Сопредседатель Всероссийского Союза пациентов Юрий Жулёв:
Важно, чтобы человек понимал, что ИИ не заменяет врача, а лишь помогает ускорить проведение рутинных операций. ИИ не будет выносить окончательный диагноз, особенно если отсутствует "живая" обратная связь от врача. Мы выступаем за системное информирование и обязательную медицинскую ответственность за конечные решения
Во врачебной практике применение искусственного интеллекта широко распространено для анализа снимков. Наиболее распространенная область применения - это компьютерное зрение в лучевой диагностике, отмечает руководитель направления "Здравоохранение" Центра технологий для общества Yandex Cloud Евгений Попов:
Пока рынок медицинских сервисов, направленных непосредственно на контакт с пациентом, развивается менее стремительно, чем сегмент, ориентированный на помощь врачам. Это может быть связано с тем, что пациентские сервисы сложнее продать, полагает гендиректор ассоциации "Национальная база медицинских знаний" Борис Зингерман
РБК
Маргарита Грошева
При участии Полины Химшиашвили
