ИИ в российских клиниках нашел 166 тысяч скрытых патологий

За каждой цифрой – жизнь

В Новосибирской области подвели первые итоги работы системы искусственного интеллекта (ИИ), интегрированной в медицинскую диагностику. За 2025 год алгоритмы обработали более 362 000 снимков — маммографий, компьютерных томограмм грудной клетки, флюорограмм и рентгеновских снимков. В результате было выявлено и подтверждено врачами свыше 166 тысяч патологий.

Фактически, в регионе создан и отлажен механизм, при котором каждый диагностический снимок, сделанный в медучреждении, автоматически проходит через «цифровое сито» ИИ. Алгоритм анализирует изображение, выделяет подозрительные участки, оценивает вероятность патологии и формирует предварительное заключение.

Это заключение не заменяет врача, но служит для него мощным инструментом поддержки принятия решений — сверхвнимательным и непредвзятым ассистентом, который не устает и не теряет концентрации. Естественно, что скорость выявления патологии означает скорость начала лечения, а значит, повышает шансы на благополучный исход.

Интеграция с платформой

Вторым значимым событием года стала интеграция новосибирского «Центрального архива медицинских изображений» с федеральной платформой «МосМедИИ». Это позволило местным врачам привлекать для анализа сложных случаев, таких как КТ головного мозга, дополнительные вычислительные мощности и алгоритмы столичных коллег.

С июня 2025 года через эту систему было проанализировано более 100 исследований, в 36 из которых были обнаружены критические патологии, включая последствия инсультов и злокачественные новообразования. Этот шаг демонстрирует важный тренд: переход от разрозненных региональных решений к созданию единой диагностической экосистемы.

Масштаб проекта, хоть и ограничен одним регионом, является показательным для всей страны. Обработка сотен тысяч снимков и выявление сотен тысяч патологий — это не пилотный эксперимент, а полноценная работа в системе здравоохранения области.

Михаил Амелин - заведующий отделением лучевой диагностики Новосибирской областной клинической больницы, кандидат медицинских наук«Искусственный интеллект — это инструмент, который позволяет обнаружить отдельные патологические находки, а потом мы уже интерпретируем их как патологию или норму».

Точность и скорость

Для граждан эта история выглядит как ускорение и потенциальное повышение точности диагностики. Врач, получающий снимок с уже отмеченными алгоритмом зонами риска, может быстрее сконцентрироваться на самой сложной части своей работы — постановке окончательного диагноза и назначении лечения. В условиях, когда время является критическим фактором, например, при подозрении на инсульт или рак легких на ранней стадии, это ускорение может оказаться решающим. Для жителей удаленных районов области это нивелирует проблему нехватки узких специалистов-рентгенологов на местах.

Для российской медицины в целом кейс Новосибирской области выполняет роль работающего прототипа, доказавшего свою жизнеспособность. Он решает несколько системных проблем.

Повышение пропускной способности: один врач-рентгенолог с ИИ-ассистентом может обрабатывать в день больше исследований без потери качества.

Снижение нагрузки: алгоритм берет на себя рутинную часть работы — первичный скрининг, что позволяет врачу сосредоточиться на сложных случаях и избежать профессионального выгорания.

Стандартизация качества: ИИ обеспечивает единый стандарт анализа, минимизируя риск «человеческого фактора» — усталости, невнимательности или разного уровня квалификации специалистов в разных больницах.

Для всей страны это - готовая модель для масштабирования. Опыт Новосибирска, включая технические нюансы интеграции и организационные решения, становится ценным активом для других регионов, которые только начинают свой путь цифровой трансформации здравоохранения.

От регионального кейса к национальному стандарту

Успешная реализация проекта в Новосибирской области открывает несколько векторов для развития.

Внутри России наиболее очевидный сценарий — распространение этой практики на другие регионы. Минздрав и Минцифры получают на руки конкретный, успешный пример, который можно тиражировать. Особую ценность это представляет для территорий с низкой плотностью населения и дефицитом медицинских кадров — в Сибири, на Дальнем Востоке, в малых городах центральной России. Внедрение аналогичных систем позволит обеспечить везде единый стандарт диагностической помощи, не зависящий от места жительства пациента.

Вопрос технологического суверенитета здесь крайне важен. Если в основе новосибирской системы и платформы «МосМедИИ» лежат собственные алгоритмы и программное обеспечение, это создает прочный фундамент для развития целой отрасли — разработки медицинского ИИ.

Кейс Новосибирской области — знаковое событие, которое переводит разговор об ИИ в медицине из будущего времени в настоящее. Он демонстрирует, что технологии достигли уровня зрелости, достаточного для выполнения массовых, рутинных, но жизненно важных задач.