Искусственный интеллект в медицине часто представляют как «умного врача в компьютере».
На деле всё гораздо интереснее — и гораздо осторожнее.
ИИ сегодня не лечит.
Он смотрит, сравнивает, замечает и подсказывает.
И делает это там, где человеку особенно сложно: в огромных массивах данных, слабых сигналах и ранних изменениях, которые ещё не выглядят как болезнь.
Главное изменение: ИИ перестал «угадывать»
Ранние медицинские ИИ были похожи на гадалок с дипломом по статистике:
много обещаний — мало объяснений.
Современные системы работают иначе:
- они опираются на данные, а не на «общие знания»
- умеют объяснять, откуда взялся вывод
- всё чаще работают в режиме decision support, а не decision making
ИИ не говорит:
«У вас это заболевание»
Он говорит:
«В этих данных есть паттерны, которые часто предшествуют такому состоянию»
И это принципиальная разница.
Как ИИ «видит» ранние стадии болезней
Ранние стадии — самые сложные.
Симптомов ещё нет. Анализы — «почти нормальные». Жалобы размытые.
Зато есть слабые сигналы:
- микросдвиги показателей
- повторяющиеся отклонения «в пределах нормы»
- сочетания факторов, которые по отдельности не тревожны
Человеческий мозг плохо работает с такими вещами. ИИ — наоборот.
Примерно это выглядит так: тысячи анализов → сотни параметров → годы наблюдений → поиск повторяющихся траекторий. ИИ здесь не ищет диагноз. Он ищет путь, по которому данные начинают «уезжать» от здорового состояния.
Где ИИ уже особенно силён.
В радиологии и визуальной диагностике. ИИ отлично замечает микроскопические изменения, асимметрию , не очевидные паттерны на снимках.
Причина простая: модель «видела» миллионы изображений, а врач — тысячи.
ИИ умеет замечать мелкие изменения в анализах и лабораторных данных. Здесь ИИ особенно полезен на ранних этапах, когда значения ещё в референсах, но динамика уже тревожная или сочетание показателей нетипичное. Человек смотрит на строки, а ИИ — на многомерную картину.
Еще ИИ очень полезен в неврологии и в наблюдении за когнитивными изменениями. Важное направление последних лет это анализ речи, скорость ответов, структуры фраз, ошибок, которые человек сам не замечает. Речь может меняться раньше, чем человек осознаёт проблему.
Как это выглядит в мире.
В России уже есть десятки проектов в медтехе, использующих ИИ.
По оценкам аналитиков, рынок ИИ в медицине может вырасти более чем в 6 раз к 2030 году за счёт инвестиций и цифровизации.
Заметные игроки:
- SberMedAI — крупный российский разработчик ИИ для диагностики и поддержки врачей. Его сервисы используются более чем в 70 регионах и обрабатывают десятки миллионов исследований.
- Цельс (Celsus.ai) — платформа для анализа медицинских изображений, повышающая качество лучевой диагностики и выявляемость заболеваний.
- Webiomed и «Платформа Третье Мнение» — проекты с ИИ-системами для анализа изображений и медицинских данных.
- HealthChat.io — российский ИИ-ассистент по здоровью. Онлайн-сервис помогает пользователям разбираться в медицинской информации: анализах, симптомах и общих вопросах самочувствия без постановки диагнозов и назначения лечения.
- Lissa Health — стартап, создающий «цифрового двойника здоровья» на основе анализов, медицинской истории и данных трекеров.
- Разум-AI — решение для ускорения диагностики и снижения нагрузки на врачей с помощью 3D-визуализации и AR-технологий.
В стране формируется собственная экосистема ИИ в здравоохранении — от поддержки принятия врачебных решений до предиктивной аналитики.
США — одна из самых активных стран в развитии ИИ-медицины:
- Aidoc — ИИ-платформа для анализа рентгена, КТ и МРТ, которая помогает быстро выявлять критические состояния в реальном времени.
- Viome — биотех-стартап, продавший более 500 000 ИИ-наборов для анализа здоровья, включая данные крови, микробиома и генетики.
- Reveal HealthTech — стартап, развивающий ИИ-инструменты для оптимизации медицинских процессов.
- Adaptive Biotechnologies — компания, сотрудничающая с Pfizer для поиска иммунных маркёров и изучения аутоиммунных заболеваний с помощью ИИ.
В США ИИ уже встроен в реальные клинические процессы — от неотложной диагностики до анализа лабораторных данных.
В Европе ИИ-медицина развивается на стыке науки и стартапов:
- Owkin (Франция/США) — платформа, объединяющая клинические данные и исследования для улучшения диагностики и разработки лекарств.
- Elea (Германия) — стартап в области цифровой патологии, ускоряющий анализ срезов тканей.
На уровне систем здравоохранения активно внедряются ИИ-решения для раннего выявления заболеваний — особенно там, где важен анализ изображений и биомаркеров.
Также появляются инновации вроде AI-стетоскопов, способных обнаруживать признаки сердечных заболеваний всего за 15 секунд.
ИИ в медицине — это про внимание.
Про способность заметить слабый сигнал раньше, чем он станет проблемой.
И про то, чтобы у врача оставалось больше времени на главное — человека.