Ярослав Вилков
Интеллектуальные системы могут быть особенно эффективны в области анализа медицинских изображений. Фото Vecteezy
Искусственный интеллект (ИИ) перестает быть отдаленным будущим медицины и постепенно становится ее обычным рабочим инструментом. Его все более активно внедряют в клиниках: он помогает читать снимки, подсказывает диагнозы, разбирает результаты анализов, подбирает лекарства и ассистирует хирургам во время операций. Задача не заменить врача, а снять рутину и вовремя подсветить важные детали.
Медицина живет в условиях постоянной нагрузки: кадров не хватает, заполнение документов съедает часы, доступ к качественной помощи в регионах сильно различается. Здесь на сцену выходят ИИ-агенты – системы, которые умеют анализировать данные, строить логические выводы, учиться на примерах и работать с другими программами без постоянного контроля человека.
Такие помощники умеют не только отвечать на вопросы, но и планировать многошаговые процессы: от записи на прием и согласования расписания до обмена данными с медицинскими системами. По сути, это дежурные виртуальные ассистенты, которые следят за показателями, напоминают о лекарствах и сигналят, если видят отклонения.
ИИ-агенты берут на себя документооборот, помогают пациентам с навигацией по лечению, выстраивают расписание врачей так, чтобы меньше терять времени в коридорах, и объединяют информацию из разных источников – от истории болезней до результатов обследований.
«В области анализа медицинских изображений интеллектуальные системы демонстрируют статистически значимые результаты, – отмечает директор компании «Ингосстрах» по развитию цифровых инноваций в медицине Ксения Ивашкевич. – Например, в Массачусетской больнице общего профиля ИИ-агенты с точностью до 94% определяют легочные узелки в сравнении с 65%-ной точностью специалистов-рентгенологов, а при диагностике рака молочной железы ИИ-агенты показали 90% точности против 78% у врачей».
Персонализация лечения тоже продвинулась: системы сопоставляют генетику, анамнез и текущие показатели, чтобы предложить персональные варианты терапии. Есть случаи, когда ИИ помогал распознать редкие заболевания.
Для пациентов это круглосуточная поддержка: быстрые ответы по симптомам, напоминания о приеме препаратов, контроль самочувствия дома. Медперсоналу это дает время на сложные случаи и живое общение с людьми – то, что особенно ценят пациенты.
Есть и барьеры. Например, ИИ не принимает критических решений, он советчик, а финальную точку ставит врач. «Но при этом ИИ-агент может объяснить логику своих выводов, тем самым помочь врачу в формировании персонализированного плана лечения», – отмечает Ксения Ивашкевич.
В удаленных районах не всегда хватает связи и мощностей – но здесь помогает использование облачной инфраструктуры. Часть специалистов относится к ИИ настороженно. Снять опасения помогают обучение, понятные инструкции и демонстрация успешных кейсов, в том числе из российских клиник и международной практики.
«Успех внедрения и эффективного использования ИИ-инструментов зависит от слаженной работы руководства медицинских учреждений, врачей и сотрудников клиник, разработчиков и поставщиков ИИ-технологий, – подчеркивает Ксения Ивашкевич. – В эпоху глобальной цифровизации они становятся одним из ключевых конкурентных преимуществ на рынке здравоохранения».
В ближайшие 3-5 лет ИИ-агенты станут стандартным инструментом и для врачей, и для администраторов, уверена Ксения Ивашкевич. Они уже помогают сокращать расходы на рутину и уменьшают количество ошибок, беря на себя повторяющиеся операции и контрольные проверки. Но главный вызов – не технологии, а человеческий фактор – доверие и навыки, поэтому важны обучение и прозрачные правила применения.
«К 2030 году более 60% таких рутинных задач, как документооборот, анализ инструментальных исследований, а также мониторинг состояния здоровья пациентов и помощь в реабилитации, будет делегировано ИИ. Это позволит высвободить врачей для сложных клинических случаев и эмпатичной работы с пациентами – того, чего алгоритмы никогда не заменят», – подчеркивает эксперт.
