ИИ в здравоохранении. Дайджест Vademecum за 23–29 ноября 2025 года
ИИ в России
В Москве разработали 22 национальных стандарта для медицинских ИИ-сервисов
Заммэра Москвы Анастасия Ракова сообщила, что в столице создана комплексная система стандартизации искусственного интеллекта в здравоохранении – разработаны 22 национальных стандарта. Девять из них начали действовать в этом году, а с января 2026 года вступят в силу еще пять. Стандарты определяют правила применения нейросетей для управления в медицине, дистанционного мониторинга, прогнозной аналитики и систем поддержки врачебных решений, а также помогают снижать этические риски. Кроме того, к платформе «МосМедИИ», которая упрощает анализ медснимков с помощью ИИ, подключились более 2 тысяч медорганизаций из 74 регионов, что позволяет врачам проверять неограниченное число изображений в автоматизированном режиме.
МТС представила линейку ИИ-инструментов для фармацевтики и других отраслей
МТС и компания Rubbles представили три новых ИИ-решения – CVM-платформу для повышения эффективности маркетинга, систему Rubbles Planning Force для более точного планирования бизнес-процессов и инструмент для создания аналитических приложений под задачи конкретного заказчика. Эти продукты ориентированы на фармацевтику, розничную торговлю, производство и другие сегменты отрасли. Они помогут точнее прогнозировать спрос, упорядочивать работу с данными и увеличивать продажи, одновременно ускоряя планирование и рост производительности.
Университет Иннополис создал образовательный модуль по ИИ для медицинских вузов
Университет Иннополис представил бесплатный образовательный модуль по искусственному интеллекту для медицинских вузов – программу на 144 академических часа, которая учит работать с медданными, разрабатывать цифровых помощников и применять ИИ для поддержки клинических решений. В комплект входят материалы для преподавателей, включая рабочую программу и методические документы, что позволяет вузам быстро интегрировать курс в обучение.
Сбер разработал ИИ-программу оценки здоровья через камеру телефона
«СберЗдоровье» запустил бесплатный сервис экспресс-оценки состояния организма: ИИ-ассистент GigaDoc анализирует лицо пользователя через камеру смартфона и формирует персональный профиль рисков по девяти физиологическим показателям. На основе этих данных приложение выдает прогноз вероятности сердечно-сосудистых нарушений, диабета II типа и других состояний, а также предлагает рекомендации и возможные дальнейшие шаги. Решение построено на технологии дистанционной фотоплетизмографии и задумано как удобный инструмент самоконтроля и раннего выявления потенциальных проблем.
СибГМУ разрешили производить медицинские изделия с ИИ
СибГМУ получил аккредитацию Росздравнадзора на выпуск медизделий 3-го класса, что позволяет вузу производить и выводить на рынок устройства и программное обеспечение с ИИ. В основе направления лежит проект «Медицинские изделия нового поколения», ориентированный на создание цифровой экосистемы управляемого здоровья. Университет уже разработал ряд решений – от системы «Офтальмик+» до платформы для дистанционной нейрореабилитации «Нейро-Kinesis» и портативного спирометра «Спиро-графика».
Международный опыт
Американский разработчик «генетических ножниц» с использованием больших языковых моделей получил новый инвестиционный транш от компании Безоса
Инвестиционная компания основателя Amazon Джеффа Безоса Bezos Expeditions и американская Altimeter Capital вложили $106 млн в стартап Profluent. Компания разрабатывает крупные ИИ-модели для проектирования и экспериментальной проверки белков. В 2024 году Profluent представила OpenCRISPR-1 – первый в мире редактор генов, созданный с помощью собственной языковой модели ProGen2. Основатель и гендиректор Profluent Али Мадани отметил, что новый раунд инвестиций ускорит вывод следующих разработок, расширит возможности платформы и позволит компании выходить на новые рынки.
GE HealthCare представила новую платформу для работы рентгенологов
GE HealthCare представила облачную платформу Radiology Workspace с модулем удаленного просмотра Genesis View – систему, которая автоматически подстраивает интерфейс под рентгенолога, выводит текущие и прошлые исследования и с помощью ИИ расставляет приоритеты по критичным случаям. Инструмент рассчитан на снижение нагрузки на специалистов и расширение возможностей удаленной работы на фоне дефицита кадров (по оценкам Американского колледжа радиологии, рутинные интерфейсные задачи занимают до 64% их времени). На фоне растущего мирового рынка визуализации компания соперничает с Philips, которая накануне представила собственный продукт для просмотра медицинских изображений.
Пекин расширил меры поддержки для разработчиков медизделий с ИИ
Пекин представил комплексную программу поддержки производителей медицинских изделий с ИИ – документ предлагает крупные гранты, компенсации и стимулирующие меры для ускорения разработки, производства и внедрения таких технологий. Власти готовы выделять до 30 млн юаней на проекты, связанные с большими языковыми моделями, и до 50 млн юаней на интеграцию ИИ-сервисов диагностики и лечения в медорганизациях, а также компенсировать регистрационные расходы компаниям, выводящим продукцию на международные рынки. Политика также предусматривает финансирование НИОКР, поддержку вывода инноваций на рынок и развитие инфраструктуры. Меры уже вступили в силу и будут действовать до конца 2028 года.
Исследования и инновации
Искажения на медснимках резко снижают точность ИИ-моделей
Ученые показали, что мультимодальные ИИ-модели заметно ошибаются, если медицинские снимки содержат даже минимальные искажения: точность падает на 3–10%, а при серьезных дефектах – почти на 30%. На реальных «плохих» изображениях ошибки только растут, причем сами модели почти не распознают низкое качество кадра и правильно отмечают его лишь в 11,5–19,4% случаев. Исследование подчеркивает: перед внедрением таких алгоритмов в медицину их устойчивость к реальным помехам нужно проверять и усиливать.
Разработана платформа для объективной оценки ИИ в диабетическом скрининге
Исследователи Лондонского университета создали первую платформу для объективной проверки ИИ-алгоритмов в диабетическом скрининге – систему, которая оценивает коммерческие решения в единых условиях и устраняет влияние разработчиков. Платформа была протестирована на 1,2 млн изображений, показала точность на уровне специалистов и позволила сравнить восемь CE-маркированных алгоритмов, где выявление случаев, требующих вмешательства, достигало 83,7–98,7%, а для умеренных и тяжелых форм – свыше 95%. Авторы подчеркивают, что инструмент одинаково корректно работает на разных этнических группах, снижает нагрузку на врачей и может лечь в основу национальной инфраструктуры, которая будет использоваться для оценки ИИ-решений в разных областях медицины.
Мнения
Опрос: 52% россиян не доверяют медицинским советам ИИ
Опрос МТС AdTech и «Ромир» среди 40 тысяч россиян показал, что нейросети для предварительного определения диагноза или подбора лекарств использует примерно каждый седьмой, но доверие к таким сервисам низкое – большинство по-прежнему предпочитают врачей. Главными рисками респонденты называют возможность ошибки, отсутствие осмотра и слабую персонализацию, тогда как среди плюсов отмечают эффективность, широкий объем знаний и доступность. Телемедицина остается маловостребованной, онлайн-консультациями пользовались лишь 5%, а при выборе лекарств люди в основном ориентируются на советы врачей и провизоров.
Эксперты указали на ключевую роль человеческого фактора при применении ИИ в хирургии
Исследователи из Великобритании показали, что влияние ИИ на решения хирургов зависит не от точности модели, а от того, как подаются подсказки: новички лучше реагируют на простой итоговый ориентир, тогда как специалисты повышают точность, когда видят тепловые карты и уровень уверенности алгоритма. В одном эксперименте начинающие врачи улучшили результат с 66% до 79%, а в другом опытные хирурги, опираясь на визуальные подсказки, достигли 92%. Авторы подчеркивают, что учет человеческого фактора и соблюдение стандартов DECIDE-AI и IDEAL критичны для безопасного внедрения ИИ и что перспективу имеют решения, адаптированные под уровень подготовки врача.
