ИИ в здравоохранении. Дайджест Vademecum за 21–27 июня 2026 года

ИИ в России

В Госдуму внесен законопроект о поддержке российских ИИ-моделей

Новая редакция законопроекта смещает акцент с регулирования применения искусственного интеллекта на поддержку российских больших фундаментальных моделей. Документ вводит категории «суверенных» и «национальных» ИИ-моделей, определяет меру их государственной поддержки и позволяет правительству устанавливать сферу обязательного использования таких решений. В то же время из проекта исключены требования об обязательном применении «доверенных» моделей в государственных информационных системах, включая здравоохранение.

Студент РТУ МИРЭА разработал ИИ-технологию генерации рентген-снимков для выявления редких патологий

Система по текстовому описанию генерирует клинически корректные рентгеновские снимки для обучения алгоритмов распознаванию редких заболеваний. По данным разработчиков, использование синтетических изображений позволило повысить точность диагностики редких патологий примерно на 9%. Кроме того, технология способна создавать снимки со сложным сочетанием признаков, которых не было в исходных обучающих данных.

ИИ от российских ученых оценит риски одновременного приема нескольких препаратов

Разработчики МАИ и РЭУ им. Г.В. Плеханова создают ИИ-модуль, который поможет врачам оценивать риск опасных лекарственных взаимодействий при одновременном назначении нескольких препаратов. Система учитывает характеристики пациента и данные о лекарствах, анализирует как прямые, так и косвенные риски их сочетания и выдает заключение по принципу «светофора». В перспективе решение планируют интегрировать в городские медицинские информационные системы, включая ЕМИАС.

Исследования и инновации

ИИ автоматизировал сверхразрешающее УЗИ

Ученые из Китая разработали систему на базе мультимодальных больших языковых моделей, которая автоматизирует проведение сверхразрешающего ультразвукового исследования – от настройки сканирования по голосовой команде врача до анализа изображений и подготовки структурированного медицинского заключения примерно за 4 минуты. Технологию успешно протестировали на данных пациентов с рядом сосудистых и неврологических заболеваний, однако перед внедрением в клиническую практику она должна пройти дополнительную проверку на более крупных выборках пациентов.

ИИ повысил точность анализа ультразвуковых исследований плода

Исследователи из Университета искусственного интеллекта им. Мохамеда бин Заида совместно со специалистами Corniche Hospital разработали первую специализированную мультимодальную ИИ-модель FetalCLIP для анализа фетального УЗИ. Система, обученная более чем на 210 тысячах пар «изображение – текст», способна распознавать стандартные ультразвуковые срезы, определять срок беременности, сегментировать анатомические структуры и выявлять врожденный порок сердца. В испытаниях она превзошла существующие решения по точности диагностики.

Разработан ИИ для более точной оценки риска внезапной сердечной смерти

Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли представили ИИ-алгоритм, который по данным стандартной электрокардиограммы точнее существующих методов выявляет пациентов с высоким риском внезапной сердечной смерти. В испытаниях модель обнаружила 86,1% пациентов, которых не удавалось определить с помощью действующих критериев оценки, а также подтвердила эффективность на независимых выборках из Швеции, США и Тайваня. По мнению авторов, технология может стать инструментом раннего скрининга и помочь врачам принимать решения о дальнейшем обследовании и профилактическом лечении.

Международный опыт

В Австралии национальный провайдер медуслуг тестирует интеграцию с ChatGPT для маршрутизации пациентов

Австралийский провайдер телемедицинских услуг Healthdirect разрабатывает ИИ-помощника на базе ChatGPT, который сможет оценивать симптомы, определять срочность обращения за медпомощью, направлять пациентов в подходящие клиники и при необходимости подключать их к медсестре. Сейчас решение проходит закрытое тестирование, а разработчики подчеркивают, что все рекомендации будут основаны на клинически проверенных данных и сопровождаться дополнительными механизмами контроля перед масштабным внедрением.

Bayer и Iambic объединяют усилия для ускорения поиска лекарств с помощью ИИ

Фармкомпания Bayer заключила соглашение с биотехнологическим оператором Iambic Therapeutics о применении ИИ-платформы для поиска новых лекарственных мишеней и разработки малых молекул против сложных биологических целей. Сделка предусматривает авансовый платеж, а также поэтапные выплаты и роялти, укрепляя стратегию Bayer по использованию искусственного интеллекта в исследованиях и разработке новых препаратов.

Xella Health запускает диагностическую платформу для женщин на основе ИИ и биомаркеров

Стартап Xella Health запустил ИИ-платформу для раннего выявления и сопровождения заболеваний, характерных для женщин, включая эндометриоз, перименопаузу и синдром поликистозных яичников. Сервис анализирует генетические, гормональные и другие биомаркерные данные, формирует персонализированный план обследования и лечения с участием врача по телемедицине. Компания уже привлекла $4,7 млн инвестиций, а в лист ожидания платформы записались около 15 тысяч женщин.

Запущена крупнейшая база данных химических реакций для ускорения разработки лекарств с помощью ИИ

Ученые Университета Мичигана открыли крупнейший набор данных, включающий более 50 тысяч химических экспериментов, который предназначен для обучения ИИ-моделей, используемых при разработке лекарств. По мнению авторов, ресурс поможет повысить точность прогнозирования химических реакций и ускорить поиск новых препаратов. Результаты исследования также показали, что никелевые и медные катализаторы в ряде случаев могут стать более доступной альтернативой дорогостоящему палладию.

Риски и ограничения

Nature: ИИ может приводить медиков к профессиональной деградации

Эмпирические исследования показывают, что регулярное использование ИИ может постепенно ослаблять профессиональные навыки даже у опытных специалистов. Так, у польских врачей-эндоскопистов после нескольких месяцев работы с ИИ-ассистентом частота выявления аденом при самостоятельном проведении колоноскопии снизилась с 28,4% до 22,4%, а исследование Anthropic показало, что программисты, использовавшие ИИ при написании кода, хуже понимали материал и допускали больше ошибок при последующем тестировании. Эксперты связывают этот эффект со снижением когнитивной вовлеченности и подчеркивают, что для сохранения профессиональных компетенций необходимо регулярно выполнять задачи без поддержки алгоритмов и критически оценивать их рекомендации.

Медицинский ИИ может раскрывать участие пациента в обучении модели

Исследователи из Германии и Великобритании выяснили, что современные медицинские ИИ-модели могут раскрывать, использовались ли данные конкретного пациента при их обучении, даже если общая оценка безопасности указывает на низкий риск. Наиболее уязвимыми оказались пациенты из недостаточно представленных групп, поэтому авторы предлагают оценивать безопасность медицинского ИИ не только по общим показателям, но и на уровне каждого пациента.

Подписывайтесь на наши каналы в MAX: Vademecum и Vademecum Live