XIII Международный конгресс "Оргздрав" в Москве стал площадкой для обсуждения одной из самых актуальных тем современной медицины — внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранение. От теории до практики, от мифов до реальных перспектив — эксперты разбирали, как технологии меняют медицину и какие вызовы стоят перед системой. Подробнее — в материале Накануне.RU.
Медицина переживает беспрецедентную технологическую революцию. Если раньше инновации внедрялись постепенно, то с появлением глубокого обучения и вовлечением ИТ-гигантов развитие ИИ в здравоохранении ускорилось в разы. А после выхода ChatGPT в конце 2022 года ажиотаж достиг пика — сегодня о возможностях ИИ говорят даже те, кто далёк от технологий. Началась своеобразная гонка. В России зарегистрировано 39 медицинских изделий на основе ИИ, тогда как в США — уже более тысячи. Власти в РФ даже включили внедрение ИИ-сервисов в KPI губернаторов: каждый регион должен освоить как минимум три таких решения. Но за громкими заявлениями скрываются серьезные вопросы.
Врачи VS айтишники: кто должен управлять процессом?
Искусственный интеллект — мощный инструмент, но его внедрение требует не только технологий, но и продуманной стратегии, доказательной базы и главное — сохранения баланса между инновациями и безопасностью пациентов.
Ректор Высшей школы организации и управления здравоохранением Гузель Улумбекова в своем выступлении подчеркнула, что организаторы здравоохранения должны не просто знать технологии, но и предвидеть их влияние на медицину. "Мы не хотим повторения истории с оптимизацией [здравоохранения], когда нами управляли экономисты. Важно, чтобы в этот раз не только IT-специалисты руководили переменами в здравоохранении", — отметила она.
Этот посыл стал ключевым для дискуссии: врачи должны активно участвовать в разработке и внедрении ИИ, иначе технологии рискуют стать "черным ящиком", решения которого непонятны и неприменимы на практике. Улумбекова привела личный пример: несмотря на отсутствие математического образования, она погрузилась в изучение ИИ, чтобы понимать его возможности и ограничения.
"Я тонула в объемах информации, но через полгода что-то начало проясняться", — призналась она.
При этом, как рассказывают участники конгресса, IT-компаниям важно теснее сотрудничать с медиками. Сейчас в рамках федерального проекта решения на базе ИИ внедряются почти во всех регионах, а их эффективность отслеживается по объективным показателям — например, количеству выявленных патологий.
ИИ в диагностике — помощник или источник ошибок?
Президент Российского общества рентгенологов Валентин Синицын поделился практическим опытом использования ИИ в лучевой диагностике. Он отметил, что технологии уже помогают врачам, но доверять им слепо нельзя.
"Генератор создал схему сердца, где нет определенных [существующих] зон, и есть то, чего нет. Гигачат нарисовал картинку, но подписи анатомических структур были ошибочными", — рассказал Синицын.
Этот пример иллюстрирует одну из главных проблем ИИ — даже самые продвинутые модели могут генерировать неточную информацию. Синицын подчеркнул, что в диагностике крайне важно сохранять критическое мышление.
"Если врач начнет безоговорочно доверять ИИ, это приведет к катастрофическим ошибкам", — предупредил он.
Регулирование и безопасность
На конгрессе "Оргздрав-2025" заместитель министра здравоохранения РФ Вадим Ваньков поделился информацией о прогрессе и сложностях внедрения ИИ в медицину:
"Мы живем в интересное время, но разговоры об ИИ иногда напоминают предсказания из фильма "Москва слезам не верит", где главный герой говорил о том, что через 20 лет будет одно сплошное телевидение и ничего другого не будет. Мне кажется, мы периодически проходим вот такие итерации с точки зрения взрывного роста какой-либо технологии. Действительно, какое-то огромное ожидание по поводу ИИ. Но мне кажется все-таки, что пройдет время, и все займет свое место".
С 2019 года системы ИИ, участвующие в диагностике, проходят обязательную регистрацию как медицинские изделия. За это время их число значительно выросло, особенно среди решений для анализа снимков (рентген, КТ) и медицинских документов. При этом сервисы, вроде чат-ботов или голосовых помощников, остаются вне строгого контроля — они не влияют на постановку диагноза. В здравоохранении действует особый подход к регулированию:
Что внедряют?
Ключевой прорыв 2024 года — создание Центрального архива медицинских изображений и перевод данных в цифру. Это фундамент для внедрения ИИ. Вадим Ваньков рассказал о двух направлениях регулирования ИИ: медицинские изделия (требующие регистрации) и сервисы (не требующие ее). Наибольшее число зарегистрированных решений связано с анализом изображений, но генеративный ИИ пока не имеет аналогов в мире.
"Успешное внедрение требует четкой клинической задачи и понимания, как технология будет применяться", — отметил Ваньков.
Основной проблемой в медицине остается кадровый голод, который якобы может помочь преодолеть тот же ИИ. Парадокс, но не хватает специалистов, способных "объяснить" ИИ медицинские нюансы. Интеграция — 30% внедрений проваливаются из-за нестыковки с реальными процессами в больницах. Вопрос о доверии: каждый третий врач старше 50 лет избегает использовать алгоритмы. Хотя вооруженная ИИ медсестра в далекой глубинке могла бы неплохо заменять врача, но сам ИИ врача заменить не может.
На 2025-2026 годы запланировано:
"Наша цель — не гонка за технологиями, а помощь врачам. Когда алгоритм экономит время доктора — это победа. Когда усложняет работу — это брак", — резюмировал замминистра.
По данным Минздрава, к 2026 году доля медучреждений с ИИ вырастет до 45%, но живого врача это точно не заменит.
Глава Всероссийского научно-исследовательского института медицинской техники Игорь Иванов считает, что мониторинг безопасности — это не формальность, а инструмент улучшения. Если ИИ ошибся, об этом нужно сообщать немедленно. Он привел пример, когда Росздравнадзор приостановил работу одного из продуктов из-за выявленных рисков и только после доработок разрешил его использование.
Управляющий директор Центра индустрии здоровья Сбербанка Сергей Жданов в своей презентации о внедрении ИИ в здравоохранение затронул ключевую проблему — безопасность технологий. Он отметил, что ИИ в медицину пришел всерьез и надолго, но его внедрение должно быть осмысленным.
"Это не дань моде, а реальность, которая требует баланса между инновациями и безопасностью, — сказал он. — Все упирается в данные — они хранятся в медучреждениях, но их использование порождает массу юридических и технических вопросов".
Среди таких вопросов:
Перед выходом на рынок любое медицинское ПО обязано пройти технические испытания.
"Нужно подтвердить, что программа корректно работает, защищена от внешних угроз и не навредит пациентам", — пояснил эксперт. Но и здесь не всё гладко. В России за последние два года разработана серия нормативов для ИИ в медицине, что упростило процесс тестирования.
"Но далеко не все разработчики успешно проходят эту проверку", — констатировал Жданов, ссылаясь на опыт испытательного центра Института медицинской техники.
ИИ в медицине: между прогрессом и рисками
Директор по развитию Webiomed, эксперт ЦНИИОИЗ Минздрава России Александр Гусев в своем выступлении обратил внимание на важный дисбаланс: "Мы много говорим о внедрении ИИ, но почти не обсуждаем его побочные эффекты".
По данным Webiomed, 40% "выявленных" ИИ пациентов с риском диабета через год оказываются здоровыми, хотя уже успевают пройти дорогостоящие обследования. На примере предиктивных моделей (прогнозирование рисков, снижение смертности) эксперт пояснил парадокс, что чем точнее становятся алгоритмы, тем больше нагрузка на систему: растет поток пациентов, усиливается выгорание врачей и потребность в финансировании. Выявить риск — не значит автоматически его устранить.
Эксперт привел пример из практики:
"Мы создаем технологии для выявления рисков, но никто не считает, во что обходится лечение этих "предсказанных" пациентов, — заявил Гусев. — Каждый дополнительный процент точности алгоритмов увеличивает поток людей к врачам на 15-20%. Где взять ресурсы на их обследование?"
Гусев подчеркнул, что игнорирование этих проблем опасно: "Я не против развития технологий, но обидно, что мы закрываем глаза на последствия. Нужен такой же предметный разговор о рисках, как и о достижениях".
Среди проблем ИИ-диагностики:
Эксперт предложил три решения:
"Технологии должны снижать нагрузку, а не создавать новые проблемы. Мы научили нейросети находить иголку в стоге сена, но забыли подготовить систему к тому, что теперь нужно проверять каждую соломинку", — образно пояснил Гусев.
Выступление доктора медицинских наук и заместителя директора НПКЦ диагностики и телемедицины Антона Владимирского подвело важный итог дискуссии о роли искусственного интеллекта в медицине. Он призвал коллег отказаться от излишней мифологизации термина "искусственный интеллект" и сосредоточиться на сути — автоматизированном анализе медицинских данных, который уже давно является частью современной медицины.
Ключевой вывод его речи заключается в том, что ИИ не заменяет врачей, а становится их незаменимым помощником, освобождая от рутинных задач и позволяя сосредоточиться на сложных диагностических и клинических решениях. Особое внимание уделяется профилактике и массовым скринингам, где автоматизация демонстрирует впечатляющие результаты, сокращая трудозатраты врачей.
Однако для дальнейшего развития этих технологий необходимо обновление законодательства, которое до сих пор отстает от реалий цифровой медицины.
В заключение, как отмечает Владимирский, важно не бояться изменений, а воспринимать их как естественную часть прогресса. ИИ — это не чудо, а следующий логический этап эволюции медицинских технологий, который уже сегодня спасает жизни и улучшает качество здравоохранения. Будущее медицины — в гармоничном сочетании человеческого опыта и технологических возможностей.
Эксперты конгресса оказались едины в одном: ИИ — мощный инструмент, но его применение в здравоохранении должно быть осторожным, прозрачным и контролируемым. Врачам предстоит не только освоить новые технологии, но и сохранить критическое мышление — только так можно избежать ошибок и сделать ИИ помощником, а не источником угроз. Пока медсообщество делает ставку на прагматичный подход, где ИИ не самоцель, а способ повысить качество помощи пациентам.