Как применяют искусственный интеллект в медицине? Какие проблемы возникают при работе с ИИ? Угрожает ли искусственный интеллект работе врача? На эти вопросы ответил выпускник физфака СГУ Александр Храмов – член-корреспондент РАН, спикер университетского лектория «Научка».
Александр Евгеньевич Храмов – руководитель НИИ прикладного ИИ и цифровых решений Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова, член-корреспондент РАН, профессор, выпускник физического факультета СГУ.
Какое место искусственный интеллект занимает в медицине сейчас?
Искусственный интеллект (ИИ) сегодня становится незаметным, но очень важным коллегой врача. Его главная задача – разгрузить специалиста, чтобы у того было больше сил и времени на помощь людям. Представьте: огромный поток снимков, которые нужно описать, берёт на себя ИИ. Он выполняет первичную, самую трудоёмкую работу за считанные секунды. Врачу остаётся лишь проверить итоговый результат и сконцентрироваться на сложных случаях, где действительно нужен его уникальный опыт.
По сути, мы перераспределяем нагрузку: машина делает то, что умеет делать эффективно и быстро (рутинный анализ данных), а человек занимается тем, что машине пока неподвластно (лечением и эмпатией). В 2023 году началось массовое внедрение ИИ в субъектах Российской Федерации, уже есть десятки зарегистрированных медицинских изделий с ИИ, и их использование становится обязательным в клиниках. Это не замена врача, а инструмент его спасения от выгорания в эпоху больших данных.
Зачем нам ИИ в медицине?
Персонализированная медицина требует обработки колоссальных объёмов информации. Речь идёт о «цифровых биомаркерах»: геномных данных, социальных условиях, фенотипах и сопутствующих заболеваниях. Раньше мы анализировали небольшие группы, сегодня же работаем с огромными массивами данных, и без ИИ здесь не обойтись.
Например, прогнозировать болезнь Альцгеймера, используя только биологические маркеры, крайне сложно. Но с помощью ИИ мы можем расширить биометрический профиль и выявлять заболевание на ранних стадиях. Конечно, есть этический вопрос: люди должны давать добровольное согласие на использование данных. Для массового скрининга необходимы два условия: качественные модели машинного обучения и большие объёмы размеченных биомедицинских данных.
Где ИИ используется в медицине?
В основном в диагностике. С помощью компьютерного зрения ИИ распознаёт снимки и анализирует их. Он способен обрабатывать сигналы, расшифровывать ЭКГ. Также ИИ решает задачу анализа текстов – заполнение электронных карт, поиск редких диагнозов в литературе.
В чём состоит задача машинного обучения нейросети?
Машинное обучение – это когда компьютер не программирует, а анализирует тысячи примеров. И первая задача – научить машину прогнозированию. Например, оценить вероятность повторных заболеваний или рассчитать, как будет прогрессировать болезнь.
Вторая задача – классификация. Машина решает задачи диагностики и скрининга. Можно классифицировать какие-то снимки, сигналы или выделять эпилептические приступы на электроэнцефалограмме.
Третья – кластеризация. Это когда мы пытаемся классифицировать какие-то наборы данных через выявление внутренних закономерностей. Обычно это используется для персонализации и открытия каких-то новых особенностей или подтипов болезней.
Конечно, современные технологии всё больше переходят на использование глубокого обучения, то есть нейросети. На входе мы подаём весь имеющийся массив данных, и на выходе получаем обученную сеть, которая будет правильно выделять те или иные особенности. Предположим, что мы даём на вход изображение лёгких, на выходе получаем диагноз – есть в лёгких патология или нет.
Какие проблемы возникают при использовании систем ИИ?
Первая – отсутствие нормального анализа систем искусственного интеллекта. Это значит, что сейчас модели имеют очень ненадёжный дизайн с точки зрения экспериментальной медицины. Огромное препятствие в том, что очень часто алгоритмы тестируются на тех же образцах, на которых они были собраны. То есть мы обучили нашу систему в одной клинике, на определённом оборудовании. А что будет, если мы перенесём нашу модель в другую клинику? Сразу упадёт качество системы, потому что она хорошо работает только в той клинике, где система была создана. Получается, что локальные решения хорошо работают, но, как только мы пытаемся обобщить результаты, всё «ломается». Это происходит из-за небольшого количества данных, так как выборка слишком мала для крупного анализа.
Вторая проблема в том, что нет работ, где сравниваются результаты искусственного интеллекта и врачей на одних и тех же наборах данных. Это происходит из-за того, что найти медиков хорошего уровня, которые готовы посвятить себя этой задаче, чрезвычайно сложно.
Новые модели должны проверяться на больших базах данных. Но простое увеличение данных не поможет решить проблему. К примеру, у нас есть сердечно-сосудистые заболевания типичного россиянина. И мы обучаем великолепную модель на нескольких сотнях тысяч человек из Москвы. Из них 3–4 человека имеют редкое заболевание. Соотношение: 200 000 и 4 человека. Абсолютное неравенство данных. Это означает, что, когда происходит столкновение с суверенитетом данных, мы, к сожалению, бессильны с точки зрения ИИ. Мы должны чётко понимать, что каких-то людей нельзя диагностировать с использованием новых технологий.
Какие проблемы возникают у врачей при использовании ИИ?
При злоупотреблении искусственным интеллектом начинается деквалификация врача. Проводили эксперименты, которые показывают, что систематическое использование ИИ снижает качество работы врача. В 2025 году было опубликовано исследование: в четырёх медицинских центрах внедрили ИИ для анализа колоноскопии. Врачи до внедрения диагностировали аденому в 28,4% случаев. А после – только в 22,4% случаях. То есть с искусственным интеллектом точность диагностики снизилась.
К сожалению, при регулярном взаимодействии с искусственным интеллектом у людей наступает атрофия когнитивных навыков. Когда мы постоянно перекладываем работу на ИИ, наш мозг перестаёт работать в каком-то направлении. Насмотренность врача падает, и постепенно люди теряют возможность независимого принятия решения.
Конечно, у этой проблемы есть решение – периодически «выключать» искусственный интеллект. К примеру, врачи неделю работают с ИИ, а неделю – без технологий. Тогда сохранится баланс.
Можно ли сказать, что ИИ угрожает профессии врача?
Нет. ИИ никогда не заменит врача. Это лишь ещё один инструмент, которым нужно научиться пользоваться. Он не позволяет хорошему врачу расслабиться, но и не угрожает его профессии. Однако врач, использующий ИИ, всегда будет в выигрыше перед тем, кто от него отказывается.
Подготовила Александра Луценко, фото Дмитрия Ковшова