Исследователи из США предложили создать систему управления ИИ в педиатрии
Анализ данных Управления по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA) показал значительное неравенство между направлениями: из 189 одобренных ИИ-инструментов, предназначенных для детей, почти 80% относятся к радиологии, тогда как такие области, как неврология, кардиология и неонатология, развиваются значительно медленнее. Большинство систем выполняют диагностические функции (84%), что подчеркивает смещение акцента в сторону анализа изображений, при этом терапевтическое и мониторинговое применение пока развито минимально.
Почти все продукты были одобрены по стандартной процедуре 510(k), которая основана на сравнении с уже существующими устройствами. Такой подход ограничивает возможность внедрения принципиально новых решений и создает риск применения «взрослых» моделей к детским пациентам без достаточной проверки их безопасности и точности.
Авторы подчеркивают, что педиатрический ИИ требует особого подхода к управлению – с учетом возрастной динамики, сложности получения согласия, редкости данных и высокой цены ошибок. Среди ключевых принципов – прозрачность алгоритмов, объяснимость решений, вовлечение родителей и пациентов, справедливое использование данных и обязательный постмаркетинговый контроль. Для этого предлагается формировать многоцентровые исследовательские сети, использовать федеративное обучение для защиты персональных данных и внедрять систему постоянного мониторинга поведения моделей после их реализации.
Исследователи призывают государственные органы, фонды и медицинские организации стимулировать разработку и адаптацию этически выверенных детских ИИ-решений. В числе предложений – создание альтернативных регуляторных механизмов для инновационных продуктов, разработка специализированных метрик оценки точности и безопасности в педиатрии, а также формирование стимулов для компаний, инвестирующих в ИИ-инструменты, улучшающие долгосрочные результаты детского здоровья.
По мнению авторов, внедрение педиатрикоцентричного управления ИИ позволит обеспечить не только безопасность и эффективность технологий, но и выстроить доверие между разработчиками, врачами и семьями пациентов.
Вопросы регулирования и безопасности ИИ становятся ключевыми не только для педиатрии, но и для всей медицинской сферы. По данным другого обзора, опубликованного исследователями из Индии, ключевым направлением развития технологий в здравоохранении становится мультимодальный ИИ, объединяющий геномные, клинические и визуальные источники данных. Авторы проанализировали публикации и патенты, представленные в базах PubMed, Google Scholar и SciFinder с 2010 по 2025 год, и показали, что такие системы способны ускорить открытие лекарств, повысить точность диагностики и приблизить переход к персонализированной медицине.
Анализ данных Управления по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA) показал значительное неравенство между направлениями: из 189 одобренных ИИ-инструментов, предназначенных для детей, почти 80% относятся к радиологии, тогда как такие области, как неврология, кардиология и неонатология, развиваются значительно медленнее. Большинство систем выполняют диагностические функции (84%), что подчеркивает смещение акцента в сторону анализа изображений, при этом терапевтическое и мониторинговое применение пока развито минимально.
Почти все продукты были одобрены по стандартной процедуре 510(k), которая основана на сравнении с уже существующими устройствами. Такой подход ограничивает возможность внедрения принципиально новых решений и создает риск применения «взрослых» моделей к детским пациентам без достаточной проверки их безопасности и точности.
Авторы подчеркивают, что педиатрический ИИ требует особого подхода к управлению – с учетом возрастной динамики, сложности получения согласия, редкости данных и высокой цены ошибок. Среди ключевых принципов – прозрачность алгоритмов, объяснимость решений, вовлечение родителей и пациентов, справедливое использование данных и обязательный постмаркетинговый контроль. Для этого предлагается формировать многоцентровые исследовательские сети, использовать федеративное обучение для защиты персональных данных и внедрять систему постоянного мониторинга поведения моделей после их реализации.
Исследователи призывают государственные органы, фонды и медицинские организации стимулировать разработку и адаптацию этически выверенных детских ИИ-решений. В числе предложений – создание альтернативных регуляторных механизмов для инновационных продуктов, разработка специализированных метрик оценки точности и безопасности в педиатрии, а также формирование стимулов для компаний, инвестирующих в ИИ-инструменты, улучшающие долгосрочные результаты детского здоровья.
По мнению авторов, внедрение педиатрикоцентричного управления ИИ позволит обеспечить не только безопасность и эффективность технологий, но и выстроить доверие между разработчиками, врачами и семьями пациентов.
Вопросы регулирования и безопасности ИИ становятся ключевыми не только для педиатрии, но и для всей медицинской сферы. По данным другого обзора, опубликованного исследователями из Индии, ключевым направлением развития технологий в здравоохранении становится мультимодальный ИИ, объединяющий геномные, клинические и визуальные источники данных. Авторы проанализировали публикации и патенты, представленные в базах PubMed, Google Scholar и SciFinder с 2010 по 2025 год, и показали, что такие системы способны ускорить открытие лекарств, повысить точность диагностики и приблизить переход к персонализированной медицине.
