Ранее мы уже писали:
В этой статье хотим описать российские решения в области генеративного искусственный интеллекта (GenAI) способного создавать новый, оригинальный контент, открывает беспрецедентные возможности для модернизации системы здравоохранения. От ускорения разработки лекарств до персонализации лечения и оптимизации диагностики - потенциал GenAI огромен. Россия, обладающая значительным научно-техническим потенциалом, активно развивает собственные решения в этой области.
Рыночная оценка и перспективы
Согласно публикации Коммерсанта от 30.04.2025 "ИИ в халате ждут в палате" можно сделать следующие выводы:
- По состоянию на 2024–2025 годы объём российского рынка медицинского ИИ оценивался примерно в 12 млрд ₽, а к 2030 году ожидается рост мультипликативным (до 78 млрд руб.) и выход на десятки миллиардов рублей.
- Согласно исследованию, в России уже существует более 80 направлений применения генеративного ИИ в медицине.
- На 2023 год уже было заключено 106 государственных контрактов по внедрению медизделий с ИИ на сумму порядка 448 млн ₽ .
Ключевые российские решения
1. Webiomed (К‑Скай)
Система поддержки принятия врачебных решений (СППВР), которая анализирует медицинские данные, выявляет факторы риска и предлагает рекомендации и прогноза. В 2023 году продукт был внедрён в 28 регионах РФ и показал рост прибыли после четырёх лет убытков (прибыль - 29,1 млн ₽).
2. Цельс / Медицинские скрининг-системы
ИИ-платформа для анализа флюорограмм, КТ и рентгеновских снимков, выявляет до 50-70 % патологий на ранних этапах. В 2023 году работала в 14 регионах через 11 подписанных контрактов, после покупки Botkin.AI усилила позиции на рынке.
- Ускоряет интерпретацию исследований до нескольких секунд.
3. Diagnocat, OneCell, Sciberia и др.
Среди лидеров по динамике роста выручки в 2021-2023 гг. - Diagnocat, OneCell, Sciberia, iCognito.
4. Voice2Med (ЦРТ)
Голосовой ассистент для заполнения протоколов лучевой диагностики посредством распознавания речи:
- Используется в 65 регионах;
- Точность распознавания до 98 %;
5. СберМедИИ: «ТОП‑3» и AIDA
Проекты «ТОП‑3» и AIDA - это разработки «СберМедИИ», «Лаборатории искусственного интеллекта Сбера» и Правительства Москвы:
- «ТОП-3» - помощник врача, который помогает специалистам в постановке предварительного диагноза на первичном приёме в поликлиниках Москвы. Система используется уже в 9 регионах (Москва, Татарстан, Калининград, Карачаево-Черкесия, Ставропольский край).
- «АИДА» - диагностический ассистент, который помогает терапевтам и врачам общей практики в постановке заключительного диагноза на основании данных электронной медицинской карты (ЭМК) за последние два года.
Как это работает: когда врач определяет диагноз, ИИ параллельно анализирует медкарту пациента и ставит свой диагноз. Если они совпадают, врач получает сообщение, что сервис согласен с его решением. Если диагнозы отличаются, специалист также получает уведомление. При этом финальное решение всегда за врачом: система используется как страховка и независимое второе мнение.
6. ОнкоАтлас («Соло‑репорт»)
Платформа ОнкоАтлас для анализа NGS-данных в онкологии и цифровой молекулярный консилиум для врачей (Molecular Tumor Board):
- Автоматически интерпретирует мутации по ключевым онкогенам;
- Помогает строить тактику лечения;
- Интегрирована в междисциплинарный подход к пациентам по всей стране.
7. MedSyn
MedSyn - инструмент для генерации синтетических медицинских данных, который ускоряет создание моделей машинного обучения в сфере здравоохранения. Платформа разработана учёными Лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка и командой экспертов из MIL Team. MedSyn объединяет большие языковые модели и медицинские графы знаний, позволяя генерировать медицинские записи, похожие на реальные.
Некоторые особенности MedSyn:
- Использование медицинских графов знаний. Они содержат полезную медицинскую информацию, которая помогает модели генерировать более точные клинические записи.
- Большой набор данных. MedSyn создаёт множество синтетических клинических записей на русском языке, охватывающих различные классификации заболеваний, определённые системой кодирования ICD-10.
- Повышение точности предсказаний. По оценкам, в ряде случаев точность предсказания наиболее сложных заболеваний из международной классификации болезней (МКБ) возрастает почти на 20% по сравнению с системами без использования синтетических данных.
8. RuBioRoBERTa и BERT-модели для медицины
RuBioRoBERTa и BERT-модели - термины, которые относятся к области обработки естественного языка (NLP) для медицинских текстов (biomedical text mining). RuBioRoBERTa - специализированная модель, дообученная на текстах биомедицинской тематики на русском языке. Основана на архитектуре RoBERTa, адаптирована для обработки медицинских текстов. Авторы: Александр Ялунин, Александр Нестеров, Дмитрий Умеранков.
Особенности:
- оптимизирована для задач, связанных с медицинским доменом;
- поддерживает специализированную медицинскую терминологию;
- используется для обработки медицинских документов, извлечения информации из текстов, анализа клинических текстов и других задач биомедицинского NLP на русском языке.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) - модель, которая позволяет обрабатывать текстовые данные на уровне слов и предложений. Особенности:
- считывает текстовые данные как справа налево, так и слева направо (двунаправленно);
- использует механизм внимания для определения значимости каждого слова в контексте предложения;
- после предобучения (pre-training) проходит этап дообучения (fine-tuning) для конкретных задач, включая анализ медицинских текстов.
9. Синтетические антимикробные пептиды
Российские ученые с помощью ИИ получили вещества с сильной антибактериальной активностью:
- Российские ученые разработали антибактериальные пептидные соединения с помощью ИИ.
- Полученные данные могут использоваться для создания лекарств против устойчивых к антибиотикам инфекций.
- Антимикробные пептиды не имеют защиты от микроорганизмов, но их синтез дорог и они быстро разрушаются.
- Ученые использовали нейросети и ИИ для разработки синтетических антимикробных пептидов на основе природных.
- Из 200 новых пептидов, сгенерированных нейросетью, только пять прошли биоинформатический скрининг.
- Два из пяти пептидов вызвали полную гибель микроорганизмов, а один повысил выживаемость мышей до 50%.
Применение в практике и выводы
В статье газеты КоммерсантЪ "Виртуальный доктор" приводятся следующие варианты применения ИИ на практике:
- Нейросети, чат-боты и ИИ проникают во все сферы жизни, включая медицину;
- В 2023 году объем российского рынка ИИ-решений для медицины достиг 12 млрд рублей. Потенциал роста до 2030 года - более 78 млрд. руб.
- Более 40% IT-решений в медицине интегрируют технологии ИИ.
- Более 448 млн рублей в расходах регионов в 2023 году пришлось на 106 закупленных изделий с ИИ.
- Медицинские учреждения начинают использовать чат-боты с ИИ, например, GigaChat Сбера.
- ИИ используется не только для лечения, но и в научной деятельности, например, Sechenov DataMed.AI.
- Существуют сложности и проблемы в развитии ИИ в медицине, например, приостановка использования медицинской системы Botkin.AI из-за угрозы причинения вреда жизни и здоровью людей.
- Современные ИИ созданы в помощь врачам, а не для их замены.
Можно сделать следующие выводы:
- Российские решения ИИ в здравоохранении активно внедряются как в диагностику, так и в поддержку принятия решений, обработку текстов, анализ изображений и управление потоками пациентов.
- Лидеры рынка - Webiomed, Цельс, Voice2Med, СберЗдоровье - демонстрируют реальные эффекты: сокращение времени диагностики, рост пропускной способности, качественная медицинская документация.
- Научные проекты (MedSyn, RuBioRoBERTa) и онкоданные технологии (ОнкоАтлас) продвигают применение генеративных моделей в исследованиях и клиническом анализе.
- Государственная поддержка через госзакупки делает внедрение масштабным и системным на уровне регионов.