ИИ в России

Ученые разработают оптическую ИИ-систему для диагностики рака

Приволжский исследовательский медицинский университет, НИУ ВШЭ и Сколтех создадут мультимодальную систему биомедицинской визуализации на основе фототермической и флуоресцентной микроскопии. Российский научный фонд выделил на проект 250 млн рублей, работы рассчитаны до конца 2030 года. Разработка объединит оптическую платформу и программный комплекс с алгоритмами ИИ для выявления патологических изменений тканей. Систему планируют использовать, в частности, для исследования опухолей молочной и предстательной желез. На заключительных этапах технологию протестируют на послеоперационных образцах опухолевой ткани и биопсийном материале, а результаты сопоставят с данными традиционного морфологического исследования.

Регуляторы рассмотрят возможность внедрения ИИ в медико-социальную экспертизу

Правительство РФ утвердило план мероприятий по реализации Стратегии развития производства промышленной продукции реабилитационной направленности до 2030 года. Документ включает более 30 мероприятий, в том числе проработку возможности внедрения ИИ в процессы медико-социальной экспертизы и разработки индивидуальных программ реабилитации и абилитации людей с инвалидностью. Технологии могут использоваться при признании граждан инвалидами и определении их потребности в мерах социальной защиты и реабилитации. Ответственными за проработку этого направления назначены Минтруд, Минцифры, Минздрав, Росздравнадзор и региональные органы власти.

«СберМедИИ» и ЦНИИОИЗ будут совместно исследовать эффективность медицинского ИИ

«СберМедИИ» и Центральный научно-исследовательский институт организации и информатизации здравоохранения Минздрава РФ (ЦНИИОИЗ) 2 ноября на конгрессе «Национальное здравоохранение» в Москве заключили соглашение о сотрудничестве. Одним из основных направлений совместной работы станут исследования качества медицинских ИИ-решений и эффективности их внедрения. Партнеры намерены оценивать влияние цифровых инструментов на работу медорганизаций и врачей, а также определять условия их применения с учетом потребностей специалистов и пациентов. Кроме того, стороны планируют разрабатывать образовательные программы по ИИ для руководителей медорганизаций.

Создана ИИ-система для прогнозирования риска отека головного мозга

В России при поддержке Фонда содействия инновациям разработали интеллектуальную систему прогнозирования вероятности развития отека головного мозга на основе клинических показателей пациента. Программа использует нейросетевую математическую модель – многослойный персептрон – и позволяет рассчитывать церебральное перфузионное и среднее артериальное давление, определять категорию риска и оценивать влияние отдельных показателей на результат. Предполагается, что разработку можно будет применять для поддержки принятия врачебных решений в неврологии, нейрохирургии, реанимации и интенсивной терапии, а также в научно-исследовательской деятельности.

Исследования и инновации

Врачи предпочли 95% выписных эпикризов, подготовленных ИИ

Исследователи из Университета штата Нью-Йорк в Стони-Бруке (США) оценили применение большой языковой модели для подготовки выписных эпикризов после длительных госпитализаций. В исследовании, опубликованном в npj Digital Medicine, сравнили документы, созданные ИИ и медицинскими специалистами, по 60 госпитализациям продолжительностью от 7 до 21 дня. В 95% случаев врачи предпочли сгенерированные ИИ варианты, которые получили более высокие оценки за качество, читаемость, точность и полноту информации. При этом ошибки встречались в обоих типах документов, а существенных различий в оценке их потенциального вреда выявлено не было. Авторы подчеркивают необходимость проверки и подтверждения ИИ-эпикризов врачом перед внесением в медицинскую документацию.

Исследователи предложили учитывать скрытые расходы при оценке стоимости медицинского ИИ

Специалисты Дартмутского колледжа и медицинского центра Dartmouth-Hitchcock (США) предложили пересмотреть подход к оценке стоимости внедрения ИИ в здравоохранении. В работе, опубликованной в PLOS Digital Health, авторы рассмотрели три модели оплаты медицинского ИИ: по фактическому использованию, подписке или корпоративной лицензии и при локальном размещении алгоритмов. Исследователи рекомендуют учитывать не только платежи поставщикам, но и расходы на вычислительную инфраструктуру, техническое сопровождение, обучение персонала, клиническую валидацию и контроль работы алгоритмов. Экономическую целесообразность технологий предлагается оценивать с учетом их влияния на нагрузку врачей, время обработки исследований и пропускную способность медорганизаций.

Риски и ограничения

Аналитики: 12,4% студентов-медиков и ординаторов загружали данные пациентов в ИИ-сервисы

Исследователи из Ярославского государственного медицинского университета опросили 1 283 студентов и ординаторов и выяснили, что 12,4% из них загружали данные реальных пациентов в ИИ-сервисы, причем 1,2% – в идентифицируемом виде. Ввод деидентифицированных клинических текстов в облачные ИИ-системы считают допустимым 61,5% респондентов, а 55,1% не знают, как их организация регулирует применение ИИ. При этом осведомленность о рисках не исключает небезопасного поведения: 22% загружавших данные признают подобные действия недопустимыми. Авторы исследования, опубликованного в журнале «Пациентоориентированная медицина и фармация», предлагают внедрять организационные ограничения, защищенные ИИ-решения и дополнительные меры информационной безопасности.

Ученые: точность и экономия времени не гарантируют безопасного внедрения генеративного ИИ в клиниках

Специалисты Шестой больницы Нинбо и Народной больницы при Университете Нинбо (Китай) проанализировали 17 исследований применения генеративного ИИ в административных и клинико-административных процессах медорганизаций. Работа опубликована в Frontiers in Medicine. Авторы выяснили, что повышение точности и сокращение времени выполнения задач не всегда сопровождаются улучшением безопасности и клинических результатов. Так, в одном из исследований при проверке 356 записей, подготовленных ИИ-системой, пропуски обнаружили в 18% случаев, галлюцинации – в 11,5%, а потенциально серьезный вред при отсутствии исправлений – в 5,3%. Ученые считают, что решения о внедрении таких инструментов должны учитывать не только эффективность, но и тяжесть ошибок, нагрузку на персонал и долгосрочные результаты использования.

Обзор: на запрос пользователей о препаратах нейросети в 60,4% случаев опираются на официальные страницы сервисов заказа

Аналитики IT-Agency представили отчет о том, на какие источники нейросети ссылаются при формировании ответов на запросы российских пользователей о лекарствах, а также о том, какие аптеки и сервисы заказа ИИ советует в разных сценариях покупки. Так, в тройку фармритейлеров, которые нейросети называют при ответе на вопросы о здоровье, вошла интернет-аптека Apteka.ru АО «Катрен» (40,2% ответов), «Еаптека» (36,3%) и «Здравсити» ГК «Протек» (36%). При анализе только российских ассистентов к этому списку добавился агрегатор «Ютека».

Подписывайтесь на наши каналы: в MAX – Vademecum и Vademecum Live, в Telegram – Vademecum и Vademecum Live.