ИИ в здравоохранении. Дайджест Vademecum за 25–31 января 2026 года

Сегодня в обзоре – данные ВШЭ о том, почему ИИ в российском здравоохранении пока остается нишевой технологией, и опрос студентов-медиков, показавший разрыв между интересом к ИИ и реальным уровнем подготовки. Также в дайджесте – анализ ИИ-подхода к более точным прогнозам ожирения, агентные системы для подготовки больниц к экстремальной погоде, исследование о том, что медицинские ИИ-ответы Google в основном опираются на контент YouTube, а не на научные и клинические источники, и другие ключевые темы недели.

ИИ в России

ВШЭ: цифровизация здравоохранения сдерживается инфраструктурой

НИУ ВШЭ в сборнике «Индикаторы цифровой экономики: 2026» фиксирует, что ИИ в здравоохранении пока остается нишевой технологией. При общих расходах на цифровизацию в 55,6 млрд рублей ИИ используют лишь 4,1% медицинских и социальных организаций, что связано не столько с отсутствием интереса, сколько с инфраструктурными ограничениями – быстрый интернет доступен только 9% медорганизаций. Основные бюджеты по-прежнему направляются на базовую IT-инфраструктуру, без которой масштабирование ИИ невозможно.

Опрос: 44% студентов-медиков имеют базовый уровень представлений об использовании ИИ в здравоохранении

В Саратовском государственном медицинском университете им. В.И. Разумовского провели опрос студентов о цифровых компетенциях и готовности работать с ИИ в медицине. Выяснилось, что базовые знания об использовании ИИ имеют 44% респондентов, тогда как 11% не обладают ими вовсе. При этом 45% оценивают свой уровень как продвинутый, 33% хорошо знакомы с теорией и практикой применения ИИ, а 34% знают конкретные успешные примеры его использования в здравоохранении.

Исследования и инновации

ИИ помог уточнить прогноз ожирения за счет расширенного анализа питания

Группа ученых из Израиля и Австралии предложила метод NutriMatch, который с помощью больших языковых моделей объединяет и дополняет национальные базы данных о питании, устраняя их неполноту и несопоставимость. Алгоритм сопоставляет продукты из разных стран и языков и автоматически добавляет данные о витаминах, микроэлементах и биоактивных веществах, расширяя пищевые профили до более чем 150 показателей. Проверка на данных более 10 тысяч человек показала, что такие расширенные данные позволяют точнее оценивать риск ожирения и метаболических нарушений и использовать модели в разных странах без их донастройки.

Ученые предложили использовать агентный ИИ для подготовки больниц к экстремальной погоде

Специалисты из израильских исследовательских центров показали, что агентные ИИ-системы могут повысить готовность больниц к редким и нестандартным климатическим чрезвычайным ситуациям, которые учащаются на фоне изменения климата. В отличие от традиционного сценарного планирования, рассчитанного на ожидаемые кризисы, ИИ способен в реальном времени анализировать состояние инфраструктуры, оборудования, загрузку персонала и погодные данные, выявляя риски еще до их реализации. Такой подход позволяет заранее запускать превентивные меры даже при ранее не встречавшихся сценариях.

Google DeepMind запустила ИИ-инструмент для анализа генетических мутаций

Компания представила модель AlphaGenome для небольших и средних исследований. Инструмент анализирует участки ДНК длиной до 1 млн пар нуклеотидов, прогнозирует активность генов и оценивает, как мутации влияют на их включение и работу. Модель обучена на открытых генетических данных человека и мыши и предназначена для более быстрого понимания функций элементов генома и снижения потребности в лабораторных экспериментах. Первые исследования уже показывают ее практическую пользу, в том числе при анализе генетических факторов развития рака. Модель доступна бесплатно для некоммерческого использования.

Международный опыт

FDA дало разрешение на расширение показаний ИИ-платформы для классификации пациентов по заболеваниям

Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и лекарств США (FDA) одобрило расширение применения ИИ-инструмента Aidoc, добавив сразу 11 новых клинических показаний вместо ранее разрешенных трех. Система анализирует данные, уже имеющиеся в больничных базах, и помогает выявлять и приоритизировать пациентов в отделениях неотложной помощи при высокой нагрузке. Новые показания охватывают широкий круг острых состояний – от аппендицита и кишечной непроходимости до травм внутренних органов и переломов таза. По данным исследований, средняя чувствительность алгоритма по этим показаниям составила 97%. Разработчики отмечают более высокую точность и меньшее число ложных срабатываний по сравнению с узкоспециализированными решениями.

OpenAI запустила ИИ-инструмент для написания научных статей

Компания OpenAI представила бесплатный инструмент Prism для подготовки и редактирования научных публикаций. Сервис работает на базе модели GPT-5.2 . Инструмент помогает улучшать структуру и стиль статей, подбирать источники для цитирования, редактировать формулы и таблицы, а также переводить рукописные схемы в цифровой вид. Prism рассчитан на индивидуальную и совместную работу в реальном времени, снижает риск конфликтов версий и за счет автоматической проверки и ИИ-подсказок позволяет ускорить и упростить подготовку научных текстов.

В Сингапуре успешно применили метод трансферного обучения ИИ-моделей для их внедрения в страны с низким уровнем дохода

Ученые из Медицинской школы Duke-NUS показали, что адаптация уже существующих ИИ-моделей под новые страны и программы может быть эффективнее, чем разработка с нуля: после переобучения модель прогнозирования восстановления функций мозга обеспечила около 80% точности против 46% у новой модели. По мнению авторов, такой подход снижает затраты и ускоряет внедрение ИИ в системе здравоохранения стран с низким и средним доходом, где доступ к сложным диагностическим инструментам ограничен. Примеры трансферного обучения уже применяются на практике, однако эксперты подчеркивают необходимость международного надзора за безопасностью, корректностью и защитой данных при использовании подобных ИИ-моделей.

Риски и ограничения

Чат-боты возглавили рейтинг главных угроз для здоровья со стороны медицинских технологий

Американская организация по безопасности пациентов (ECRI) поставила ИИ-чатботы на первое место в списке самых серьезных технологических рисков для здравоохранения в 2026 году. Как отмечают в ECRI, несмотря на то что такие системы не регулируются как медицинские изделия и не проходят клиническую проверку, пациенты и врачи все активнее их используют. Основной риск состоит в том, что чатботы способны уверенно выдавать неверные диагнозы и потенциально опасные рекомендации. В организации подчеркивают, что ИИ может быть полезным инструментом, но без четких правил и постоянного человеческого контроля его применение создает угрозу безопасности пациентов.

Исследование: ИИ от Google использует YouTube как ключевой источник для ответов о здоровье

Аналитики компании SE Ranking выяснили, что ИИ-ответы Google по медицинским запросам в основном опираются на контент YouTube, а не на данные клиник, госорганов или научных журналов. Анализ более 50 тысяч запросов в Германии показал, что ИИ-сводки появляются в 82% случаев, при этом YouTube цитируется в разы чаще профильных медицинских источников, тогда как доля государственных и научных данных остается минимальной. Авторы считают это системной проблемой, которая на фоне роста доверия пользователей к ИИ повышает риск распространения недостоверной медицинской информации и требует пересмотра принципов отбора источников.