Врач из машины

Сфера здравоохранения стремительно меняется: не успели войти в привычку онлайн-диалоги с врачом, как его место занимает чат-бот с искусственным интеллектом (ИИ). В России медицинский ИИ наиболее успешно развивается в сфере диагностики и анализа медицинских данных, а также помогает врачам заполнять документацию и общаться с пациентами.

Медицина растет быстрее

Объем мирового ИИ-рынка растет впечатляющими темпами: по данным компании Statista, в 2024 г. глобальный рынок ИИ составил $184 млрд, что на $48 млрд, или на 35%, больше, чем в 2023 г. Аналитики прогнозируют, что этот динамичный рост продолжится и к 2030 г. рынок вырастет в 4 раза, превысив $826 млрд. Согласно исследованию Стэнфордского университета, главным драйвером рынка является промышленность. При этом, по данным Markets and Markets, медтех показывает самый высокий темп роста: мировой рынок ИИ в сфере здравоохранения в 2024 г. вырос к прошлому году на 49% и составил $14,92 млрд. К 2030 г. он достигнет $164,16 млрд, или порядка 20% от всего ИИ.

В России объем рынка в 2023 г. достиг 650 млрд руб., показав рост на 18% по сравнению с предыдущим годом, подсчитали в АНО «Цифровая экономика». По данным исследования Smart Ranking, в тройке лидеров рейтинга ведущих российских игроков по объему выручки в 2023 г. в сфере ИИ оказались многопрофильные компании, крупнейшие представители в своих отраслях: VK с выручкой 94,3 млрд руб., Yandex c выручкой 40 млрд руб. и «Газпромнефть – цифровые решения» – 22,2 млрд руб. «Однако самыми быстрорастущими стали сравнительно молодые компании, предлагающие один основной продукт, причем первые две строчки заняли поставщики ИИ-решений для медицины – компания «Медицинские скрининг-системы» с проектом платформы для анализа медицинских изображений «Цельс» (рост выручки составил 5293%) и новосибирская компания EMBLE, которая выпускает ИИ-продукт по мониторингу и ранней диагностике заболеваний животных (рост выручки – 1650%)», – отмечают аналитики Smart Ranking.

Согласно исследованию Webiomed, к концу 2024 г. в стране насчитывалось 65 разнообразных ИИ-систем для медицины и здравоохранения. Доминирует анализ медицинских изображений и цифровая диагностика (в этой группе представлено 35 решений), далее следуют анализ и ведение электронных медицинских карт (5 решений), ИИ-сервисы для пациентов и управления личным здоровьем (5 решений).

Евгений Попов, руководитель направления «здравоохранение» Центра технологий для общества Yandex Cloud, объясняет такой ландшафт тем, что для компьютерного зрения нужны хорошо стандартизированные и оцифрованные процессы. «К ним относится лучевая диагностика, которую используют для многих задач медицины, в том числе в кардиологии, исследовании головного мозга, стоматологии. Все диагностические аппараты в лучевой диагностике формируют исследования в формате DICOM (медицинский отраслевой стандарт создания, хранения, передачи и визуализации цифровых медицинских изображений и документов. – «Ведомости&»), а для их передачи и хранения используется система передачи и архивации изображений PACS. Поскольку используются одни и те же форматы данных, то это упрощает задачу их разметки для создания технологий машинного обучения», – объясняет эксперт.

Под крылом нацпроекта

Из всего многообразия существующих ИИ-решений для медицины только 28 систем зарегистрировано в качестве МИ (медицинского изделия) в реестре отечественного ПО Минцифры России, рассказал заместитель министра здравоохранения РФ Вадим Ваньков на конференции ИТМ ИИ в феврале 2025 г. Большинство связано с анализом радиологических и иных изображений, собираемых в результате компьютерной томографии, маммографии, флюорографии и рентгена, еще четыре анализируют данные электронных карт пациентов. «Применение моделей ИИ позволяет повысить качество и точность медицинских услуг, а также сократить рутинные процессы в работе врача, тем самым освободив время на сложные кейсы», – отмечает Денис Швецов, генеральный директор медицинской компании «Сберздоровье».

Работа с постепенным внедрением МИ с ИИ в лечебные учреждения России ведется по нескольким направлениям. В рамках нацпроекта «Здравоохранение» стартовал ведомственный проект «Внедрение технологий искусственного интеллекта», согласно которому в каждом субъекте РФ должно быть внедрено и применяться на практике не менее трех МИ с ИИ. По словам Ванькова, в 2024 г. в 85 регионах внедрили более 400 единиц МИ. Наибольшей популярностью пользуется анализ состояния органов на основе данных цифрового архива медицинских изображений.

Обрабатывать электронные документы с помощью ИИ-помощника также можно, например, на платформе дистанционного анализа лучевых исследований «МосмедИИ». По данным Минздрава, к платформе подключилась уже 1000 организаций.

Не только рутина

В период пандемии COVID-19 технологии анализа медицинских изображений с помощью компьютерного зрения пришли на помощь в оценке степени поражения легких. Сейчас участники медицинского сообщества расширяют диапазон проблем, решение которых можно поручить ИИ. В НМИЦ онкологии им. Н. Н. Блохина считают важным не только работать с широко распространенными нозологиями, но и повышать общий уровень ИИ-экспертности равномерно по стране для специфических диагнозов. В сентябре центр готовится регистрировать систему, позволяющую на основе КТ-исследований определять природу новообразований в почках. «В неспециализированных медицинских учреждениях, где объем вариативности онкозаболеваний не такой большой, как у нас, наблюдается разный уровень точности в диагностике новообразований в почках из-за схожести признаков злокачественной и доброкачественной опухолей, ошибки достигают 20%, – рассказывает Тигран Геворкян, заместитель гендиректора по реализации федеральных проектов НМИЦ онкологии им. Н. Н. Блохина. – Наша задача – разработать ИИ-продукт, который хотя бы на уровне специалиста федерального центра позволит определить вероятность наличия злокачественной опухоли и поможет избежать необоснованной операции».

Дополнительная сложность в обучении ИИ-моделей заключается в том, что информация о состоянии здоровья пациента защищена законом о персональных данных. Чтобы передать ее третьим лицам, нужно разрешение каждого обследуемого. Сеченовский университет совместно с Yandex Cloud активно работает над проблемой обмена данными. «В 2024 г. мы провели эксперимент, используя федеративный подход. Этот способ подразумевает, что базу данных выгружать никуда не надо, алгоритм для обучения загружают в систему учреждения», – объясняет Филипп Копылов, директор Института персонализированной медицины Сеченовского университета. Исследователи создали нейросеть, которая по электрокардиодиаграммам выявляет фибрилляцию предсердий – одну из самых распространенных патологий сердца. «Для обучения использовалось два независимых набора данных с ЭКГ: от Сеченовского университета и от Института системного программирования РАН. Оба партнера провели раунды обучения на своей стороне, а затем передали результаты в общий контур», – добавляет Попов.

Посоветоваться с ИИ

Команда Callibri зафиксировала, что интернет-чаты стали вторым по популярности каналом связи пациентов с клиниками после телефонного звонка. С развитием больших языковых моделей, таких как YandexGPT или GigaChat от «Сбера», многие компании начали внедрять у себя сервисы с их применением.

Например, в конце 2024 г. в приложении «Сберздоровье» стал доступен AI-помощник, который может дать ответы на множество медицинских вопросов, подсказать, к врачу какого направления лучше обратиться, проверить совместимость препаратов, рассказать о базовых дозировках и многое другое. «Помощник работает на базе нейросети GigaChat, которая успешно сдала экзамен Первого московского государственного медицинского университета им. И. М. Сеченова по специальности «лечебное дело», – отмечает Швецов. За первые два месяца после запуска к нему обратились 55 000 раз. &