ИИ в здравоохранении. Дайджест Vademecum за 3
ИИ в России
Минздрав РФ подвел итоги внедрения ИИ в здравоохранение за 2019–2024 годы
В журнале «Национальное здравоохранение» опубликован обзор о развитии технологий искусственного интеллекта в российской медицине за 2019–2024 годы, подготовленный министром здравоохранения Михаилом Мурашко и его коллегами. За этот период в научных центрах Минздрава реализовано 215 проектов, утверждены 22 стандарта регулирования рынка, а общий объем инвестиций в сегмент достиг 4,7 млрд рублей, из которых 1,8 млрд рублей Москва направила на эксперимент по внедрению технологий компьютерного зрения. Завершающий раздел обзора посвящен перспективам отрасли: следующим этапом развития названы мультимодальные и языковые модели, которые смогут выполнять функции цифровых ассистентов и поддерживать врачебные и управленческие решения.
«Триколор» запустит телемедицинский сервис с нейросетевыми модулями
Компания «Триколор» представила новый сервис «Триколор Здоровье», объединяющий телемедицину и технологии ИИ. Платформа позволит пользователям получать онлайн-консультации врачей, вести историю измерений, отслеживать состояние здоровья и получать рекомендации по физическому и ментальному благополучию. На следующем этапе проект будет дополнен тремя нейросетевыми модулями: «AI-Дерматология» для раннего выявления кожных заболеваний, «AI-Психолог» для поддержки эмоционального состояния и «AI-Биомаркеры» для анализа здоровья по видеоселфи.
В Сеченовском университете создали ИИ-помощника для подготовки медиков к аккредитации
Специалисты Сеченовского университета разработали цифрового помощника «ИнфоМедика ИИ», предназначенного для обучения и подготовки врачей к аккредитации. Система на базе ИИ анализирует клинические случаи и формирует развернутые ответы с диагнозом, планом диагностики и лечения, а также рекомендациями пациенту, ссылаясь на актуальные источники из Библиотеки аккредитации университета. На первом этапе проект будет внедрен для специалистов по кардиологии, пульмонологии и урологии, после чего нейросеть адаптируют для других медицинских направлений.
Международная повестка
Microsoft создает команду для разработки медицинского «суперинтеллекта»
Microsoft создает новое подразделение MAI Superintelligence Team, которое займется разработкой специализированных систем ИИ, способных превосходить человека в отдельных профессиональных сферах, начиная с медицинской диагностики. Руководитель направления Microsoft AI Мустафа Сулейман сообщил, что компания инвестирует значительные средства и привлекает ведущих исследователей, включая Карена Симоняна, ранее работавшего в DeepMind. Проект направлен на создание так называемого медицинского суперинтеллекта – безопасных и узкоспециализированных ИИ-моделей, которые смогут ускорить постановку диагнозов, помочь врачам в принятии решений и повысить точность клинических данных.
В США создали «ИИ-судью» для проверки клинических текстов
Исследователи из Университета Висконсина (США) разработали систему «ИИ-судья» для автоматической проверки качества медицинских текстов, создаваемых нейросетями. Новый подход позволяет оценивать точность, полноту и логичность клинических сводок без участия экспертов, сокращая время анализа с 10 минут до 22 секунд. Наилучшие результаты показала модель GPT-o3-mini, чьи оценки совпали с экспертными на 82%. По мнению разработчиков, технология упростит контроль качества медицинской документации и в будущем позволит объединить создание и валидацию текстов в единую ИИ-систему.
Исследования
ИИ научился выявлять болезнь Паркинсона с точностью до 94%
Группа исследователей из Индии и США разработала веб-платформу на основе ИИ для ранней и точной диагностики болезни Паркинсона. Система объединяет данные МРТ, ОФЭКТ, биомаркеры спинномозговой жидкости и клинические показатели, определяя заболевание с точностью 93,7%, что превышает возможности традиционных методов. Модель, созданная на базе нейросети и мультимодальной GPT-4o mini, не только анализирует изображения и биохимические параметры, но и объясняет врачам логику постановки диагноза. Разработчики отмечают, что технология может помочь в раннем выявлении болезни, выборе терапии и мониторинге состояния пациентов.
Американские исследователи протестировали безопасный формат ИИ для медобразования
Исследователи из Медицинской школы Дартмута (США) протестировали формат обучения с искусственным интеллектом на основе технологии поискового дополнения (RAG), которая подбирает ответы исключительно из проверенных учебных материалов. Такая система, получившая название NeuroBot TA, использовалась более чем 180 студентами-медиками и продемонстрировала высокий уровень точности и персонализации обучения. ИИ помогал разбирать темы нейроанатомии, физиологии и клинических синдромов, становясь особенно востребованным в предэкзаменационный период. Авторы отмечают, что ограничение источников снижает объем информации, но повышает ее достоверность, делая RAG-модели перспективной основой для «точного медицинского образования», где ИИ адаптируется под индивидуальные потребности студентов.
ИИ в России
Минздрав РФ подвел итоги внедрения ИИ в здравоохранение за 2019–2024 годы
В журнале «Национальное здравоохранение» опубликован обзор о развитии технологий искусственного интеллекта в российской медицине за 2019–2024 годы, подготовленный министром здравоохранения Михаилом Мурашко и его коллегами. За этот период в научных центрах Минздрава реализовано 215 проектов, утверждены 22 стандарта регулирования рынка, а общий объем инвестиций в сегмент достиг 4,7 млрд рублей, из которых 1,8 млрд рублей Москва направила на эксперимент по внедрению технологий компьютерного зрения. Завершающий раздел обзора посвящен перспективам отрасли: следующим этапом развития названы мультимодальные и языковые модели, которые смогут выполнять функции цифровых ассистентов и поддерживать врачебные и управленческие решения.
«Триколор» запустит телемедицинский сервис с нейросетевыми модулями
Компания «Триколор» представила новый сервис «Триколор Здоровье», объединяющий телемедицину и технологии ИИ. Платформа позволит пользователям получать онлайн-консультации врачей, вести историю измерений, отслеживать состояние здоровья и получать рекомендации по физическому и ментальному благополучию. На следующем этапе проект будет дополнен тремя нейросетевыми модулями: «AI-Дерматология» для раннего выявления кожных заболеваний, «AI-Психолог» для поддержки эмоционального состояния и «AI-Биомаркеры» для анализа здоровья по видеоселфи.
В Сеченовском университете создали ИИ-помощника для подготовки медиков к аккредитации
Специалисты Сеченовского университета разработали цифрового помощника «ИнфоМедика ИИ», предназначенного для обучения и подготовки врачей к аккредитации. Система на базе ИИ анализирует клинические случаи и формирует развернутые ответы с диагнозом, планом диагностики и лечения, а также рекомендациями пациенту, ссылаясь на актуальные источники из Библиотеки аккредитации университета. На первом этапе проект будет внедрен для специалистов по кардиологии, пульмонологии и урологии, после чего нейросеть адаптируют для других медицинских направлений.
Международная повестка
Microsoft создает команду для разработки медицинского «суперинтеллекта»
Microsoft создает новое подразделение MAI Superintelligence Team, которое займется разработкой специализированных систем ИИ, способных превосходить человека в отдельных профессиональных сферах, начиная с медицинской диагностики. Руководитель направления Microsoft AI Мустафа Сулейман сообщил, что компания инвестирует значительные средства и привлекает ведущих исследователей, включая Карена Симоняна, ранее работавшего в DeepMind. Проект направлен на создание так называемого медицинского суперинтеллекта – безопасных и узкоспециализированных ИИ-моделей, которые смогут ускорить постановку диагнозов, помочь врачам в принятии решений и повысить точность клинических данных.
В США создали «ИИ-судью» для проверки клинических текстов
Исследователи из Университета Висконсина (США) разработали систему «ИИ-судья» для автоматической проверки качества медицинских текстов, создаваемых нейросетями. Новый подход позволяет оценивать точность, полноту и логичность клинических сводок без участия экспертов, сокращая время анализа с 10 минут до 22 секунд. Наилучшие результаты показала модель GPT-o3-mini, чьи оценки совпали с экспертными на 82%. По мнению разработчиков, технология упростит контроль качества медицинской документации и в будущем позволит объединить создание и валидацию текстов в единую ИИ-систему.
Исследования
ИИ научился выявлять болезнь Паркинсона с точностью до 94%
Группа исследователей из Индии и США разработала веб-платформу на основе ИИ для ранней и точной диагностики болезни Паркинсона. Система объединяет данные МРТ, ОФЭКТ, биомаркеры спинномозговой жидкости и клинические показатели, определяя заболевание с точностью 93,7%, что превышает возможности традиционных методов. Модель, созданная на базе нейросети и мультимодальной GPT-4o mini, не только анализирует изображения и биохимические параметры, но и объясняет врачам логику постановки диагноза. Разработчики отмечают, что технология может помочь в раннем выявлении болезни, выборе терапии и мониторинге состояния пациентов.
Американские исследователи протестировали безопасный формат ИИ для медобразования
Исследователи из Медицинской школы Дартмута (США) протестировали формат обучения с искусственным интеллектом на основе технологии поискового дополнения (RAG), которая подбирает ответы исключительно из проверенных учебных материалов. Такая система, получившая название NeuroBot TA, использовалась более чем 180 студентами-медиками и продемонстрировала высокий уровень точности и персонализации обучения. ИИ помогал разбирать темы нейроанатомии, физиологии и клинических синдромов, становясь особенно востребованным в предэкзаменационный период. Авторы отмечают, что ограничение источников снижает объем информации, но повышает ее достоверность, делая RAG-модели перспективной основой для «точного медицинского образования», где ИИ адаптируется под индивидуальные потребности студентов.
