ИИ уже меняет российскую медицину: от приоритизации флюорографий до автоматического поиска патологий на рентгенах. Алгоритмы помогают врачам быстрее ставить диагнозы, но не лишены ограничений — в реальных условиях их точность падает, а редкие болезни остаются «слепыми зонами». Международные рекомендации ВОЗ по LMM подчёркивают: в медицине ИИ должен быть безопасным, проверенным, прозрачным и этичным, а роль врача — ключевой.
Когда помогает?
- Триаж и приоритизация: ИИ выделяет подозрительные снимки и ставит их в начало очереди, сокращая время до постановки диагноза (флюорография, КТ, маммография).
- Второе мнение: повышает уверенность врача, помогает находить узелки, переломы, туберкулёзные изменения; точность по AUC ~0,86 в независимых тестах.
- Контроль качества: автоматическая проверка полноты описания, мониторинг ошибок, «полевые» переоценки.
(https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11320553)
Когда не помогает?
- Снижение точности в реальной практике: модели, успешные на эталонных наборах, теряют качество на потоке из-за разных аппаратов и протоколов.
- Ограниченные задачи: лучше работает для «да/нет», хуже — для редких и сложных диагнозов.
- Ложноположительные/отрицательные: перегружают маршрутизацию и могут приводить к пропуску патологий.
(https://www.mdpi.com/2075-4418/13/8/1430)
Что именно пилотируется в России (радиология/флюорография)?
- Москва, «Эксперимент по компьютерному зрению» (с 2020). Интеграция ИИ-сервисов в ЕРИС ЕМИАС для КТ/МРТ/рентгенографии/флюорографии/маммографии, стандарт внешней валидации, процедурный «фильтр» допуска моделей в поток. Отчётность ведёт Центр диагностики и телемедицины.
- Многоцентровая внешняя валидация по рентгенографии ОГК. Оценки диагностических метрик на независимых выборках; пример: поиск узелков лёгких указывает на AUC около 0,86 (с пересчётом на новую сотню снимков).
- Федеральное масштабирование. Сообщалось о расширении применения ИИ как «второго мнения» в регионах в рамках ОМС, включая флюорографию; пилоты и методички Минздрава/профсообщества регулярно обновляются.
(https://www1.ru/news/2025/05/22/ii-nacnut-ispolzovat-v-sisteme-oms-dlia-analiza-rentgena-kt-i-fliuorografii.html)
Рекомендации ВОЗ по LMM (большие мультимодальные модели):
- Безопасность и эффективность: проверка в реальных условиях и пострынчный надзор.
- Прозрачность и ответственность: ясные правила между врачом, клиникой и разработчиком.
- Этика и равный доступ: исключение дискриминации, защита данных пациента.
- Управление рисками: борьба с предвзятостью, «галлюцинациями» и утечками данных.
(https://www.who.int/news/item/18-01-2024-who-releases-ai-ethics-and-governance-guidance-for-large-multi-modal-models)
Чек-лист внедрения:
- Определить узкую клиническую задачу с измеримым эффектом.
- Провести внешнюю валидацию на локальных данных.
- Запустить ИИ как «второе мнение» с аудитом ошибок.
- Обеспечить постоянный мониторинг качества и обновления модели.
- Прописать юридические и этические регламенты в соответствии с ВОЗ.
Материал подготовила Гренкова Т.А.
Для проекта #Санпросвет