Ранний взгляд: как ИИ научился видеть то, что врачи не замечают. будущее наступило.. будущее наступило. диагностика.. будущее наступило. диагностика. диагностика болезней.. будущее наступило. диагностика. диагностика болезней. диагностика рака.. будущее наступило. диагностика. диагностика болезней. диагностика рака. здоровье.. будущее наступило. диагностика. диагностика болезней. диагностика рака. здоровье. искусственный интеллект.. будущее наступило. диагностика. диагностика болезней. диагностика рака. здоровье. искусственный интеллект. Машинное обучение.. будущее наступило. диагностика. диагностика болезней. диагностика рака. здоровье. искусственный интеллект. Машинное обучение. медицина.. будущее наступило. диагностика. диагностика болезней. диагностика рака. здоровье. искусственный интеллект. Машинное обучение. медицина. медицина будущего.. будущее наступило. диагностика. диагностика болезней. диагностика рака. здоровье. искусственный интеллект. Машинное обучение. медицина. медицина будущего. профилактика заболеваний.

Хроническая сердечная недостаточность приводит к нарушению оттока жидкости, из-за которого сильно отекают ноги. Это один из нескольких признаков, по которым врачи могут идентифицировать ухудшение состояния пациента. Оказалось, что искусственный интеллект действительно хорош в динамическом наблюдении за состоянием стоп — и способен помочь пациентам избежать критического состояния. 

Всем привет. Меня зовут Кирилл Пшинник, я научный сотрудник Университета Иннополис и CEO онлайн-университета zerocoder.ru. Я давно интересуюсь искусственным интеллектом и возможностями его прикладного применения — в частности, в области медицины. Сегодня расскажу о проекте, который выглядит вроде бы несложно, но может предотвратить десятки тысяч госпитализаций и сэкономить миллиарды в здравоохранении. А еще припомню несколько схожих ситуаций: о том, как ИИ уже помогает врачам и пациентам. 

Когда ИИ становится медсестрой

Исследование Национального института здоровья Великобритании (NIHR), проведенное с участием врачей из Торайского госпиталя, показало: домашний «сканер ступней» может предсказывать усугубление сердечной недостаточности за две недели до кризиса. Устройство работает как удаленный цифровой наблюдатель, предупреждающий лечащего кардиолога, что пациенту может понадобиться срочная помощь.

В чем суть? У людей с хронической сердечной недостаточностью нарушается отток жидкости, из-за чего начинают опухать щиколотки и лодыжки. Обычно это замечают уже тогда, когда ситуация становится критической. Но ИИ-система Heartfelt Technologies обнаруживает едва заметные изменения: анализируя более 1800 изображений ног в минуту, она определяет динамику накопления жидкости и сигнализирует заранее.

По сути, это виртуальная медсестра. Она не заменяет врача, но постоянно наблюдает, не требует визита в клинику и при этом не пропускает тревожных признаков.

Когда предупреждение — это лечение

В исследовании участвовали 26 пациентов. Среди тех, кто пользовался сканером хотя бы две недели до первого сигнала тревоги, три человека были впоследствии госпитализированы с обострением сердечной недостаточности. Что важно — предупреждение срабатывало за 8–19 дней до кризиса. Этого было достаточно для того, чтобы врач изменил схему лечения, увеличил дозу диуретиков или пригласил пациента на внеплановый осмотр.

Точность тоже впечатляет: устройство предсказало 5 из 6 госпитализаций. В конце исследования 82% участников захотели оставить сканер у себя — и это, пожалуй, самый убедительный результат.

Важно понимать: этот сканер не просто делает снимки, а интерпретирует их. Он использует ИИ-алгоритмы для того, чтобы выстраивать 3D-модель ступней и динамически отслеживать изменения объема. Это больше похоже на постоянную МРТ, чем на разовую фотографию. И в отличие от фитнес-трекеров или смарт-часов, которые дают очень усредненные показатели, здесь система видит физические маркеры болезни в деталях, доступных обычно только опытному врачу.

Почему это важно

Сегодня в Великобритании более миллиона человек живут с сердечной недостаточностью — и в России, кстати, эта цифра не сильно меньше: от 7% до 10% взрослого населения страдают от данного заболевания. Это не редкая патология, а массовая хроническая болезнь, одна из главных причин госпитализаций у пожилых. Каждая экстренная поездка в больницу — это не только стресс и риск для жизни, но и расходы, и длительная реабилитация. Предупреждение обострения — на вес золота, особенно если оно не требует ничего, кроме как встать утром на «умные весы».

Британский фонд сердца (BHF) уже заявил, что такие технологии будут играть ключевую роль в будущем кардиологической помощи. Это пример не «волшебного ИИ», а спокойной, рутинной, но крайне ценной цифровой поддержки.

Также стоит отметить, что речь не о массовом потребительском гаджете, а о медицинском приборе, который должен пройти сертификацию, испытания и включение в протоколы NHS. Поэтому внедрение будет идти постепенно, но с потенциалом системной трансформации.

Не только сердце

Искусственный интеллект способен анализировать не только фотографии ступней, но и всячески помогать в других областях. Компания AstraZeneca — та самая, что стояла за одной из первых вакцин от COVID-19, — разработала ИИ-модель, обученную на данных более полумиллиона человек из крупнейшего биомедицинского хранилища Великобритании. Эта система умеет распознавать «подписи» в медицинских данных — скрытые маркеры, которые в будущем с высокой вероятностью приводят к серьезным заболеваниям.

Как объясняет руководитель проекта Славе Петровски: «К тому моменту, когда болезнь проявляется клинически и человек идет к врачу, патологический процесс может идти уже много лет». ИИ видит начало этой цепочки — задолго до симптомов.

Среди болезней, которые можно распознать заранее: болезнь Альцгеймера, хроническая обструктивная болезнь легких, почечная недостаточность и другие сложные диагнозы. Это не просто теория: речь о точном прогнозировании за годы вперед.

Когда ИИ видит то, что пропустил человек

Одна из ключевых проблем современной диагностики — «слепые зоны». Даже опытные специалисты пропускают до трети микроаномалий на МРТ или рентгене, особенно в условиях перегрузки. Именно здесь ИИ может стать усилителем, а не заменой.

Например, в недавнем исследовании британские ученые натренировали модель на МРТ-сканах более 1100 пациентов с эпилепсией. Результат: система обнаружила 64% мозговых поражений, которые не увидели опытные радиологи. Как выразился руководитель проекта доктор Конрад Вагстайл, «это как найти один символ на пяти страницах черного текста — машина справляется лучше, потому что не устает и не теряет внимания».

Похожая история произошла с анализом инсультов. Две университетские лаборатории обучили ИИ на 800 снимках и протестировали на 2000 новых пациентов. Выяснилось, что алгоритм точнее врачей в два раза — и, главное, умеет определять, сколько времени прошло с момента удара. Это критически важно: если инсульт случился менее 4,5 часов назад — можно применять мощные терапевтические и хирургические методы. А если позже — риски возрастают в разы. Успеть вовремя — значит дать пациенту шанс.

Переломы, которые уже не будут пропускать

Даже в экстренной медицине ИИ начинает помогать. По данным британской NICE, до 10% переломов врачи в скорой помощи не замечают при первом осмотре. При этом специалистов по рентгену не хватает, а те, которые есть, перегружены.

ИИ может взять на себя первичный скрининг снимков и «отсеивать» очевидно здоровые случаи, фокусируя внимание врачей там, где действительно есть риск. Это не просто экономия времени — это снижение числа повторных приемов и ускорение постановки диагноза.

ИИ-медики в России

Однако не Западом единым — в России тоже всячески внедряются и тестируются ИИ-системы для помощи пациентам и облегчения жизни врачам. В Сеченовском университете разработали и зарегистрировали первое в России медицинское изделие на основе ИИ для предоперационного планирования операций на почках — Sechenov.AI_nephro. 

Задача системы — помогать хирургам точно оценивать анатомию почки и опухоли еще до начала операции. Всего за несколько минут врач получает 3D-модель зоны вмешательства, включая сосуды, чашечно-лоханочную систему и соседние структуры. А главное — может выполнить «виртуальную» резекцию, сохранив максимум тканей.

Исторически операция по удалению опухоли сопровождалась удалением всей почки. Сегодня, благодаря подобным технологиям, до 90% вмешательств заканчиваются сохранением органа, что стало новой нормой в клинической практике.

Ранее создание таких моделей занимало сутки и требовало команду из трех специалистов. Сейчас достаточно загрузить КТ и выделить зону интереса — нейросеть сама все остальное сделает: распознает сосуды, мочеточники, опухоль, вены, паренхиму, создаст маски и визуализирует анатомию в 3D.

А в уфимской клинике Inspectrum Clinic разработали ИИ-систему для ускоренного профосмотра. Решение позволяет пройти полный медосмотр всего за 1 час, при этом выявляя в 4 раза больше скрытых диагнозов, чем раньше. 

Теперь профосмотр перестал быть формальностью — с помощью ИИ он стал ранней диагностикой заболеваний, способной предотвратить потерю трудоспособности. Система самостоятельно обрабатывает биоматериалы и данные осмотра, выдает заключение о профпригодности и указывает потенциальные риски по десяткам направлений.

По словам основателя клиники Сергея Хомутова, раньше диагноз «годен» ставился «на автомате», но теперь врачи действительно видят проблемы еще до того, как они проявятся — особенно это критично для работников вахты, медицины, сферы услуг и опасных производств.

Проблемы с доверием

Однако не все так просто. Опросы показывают: только 29% людей готовы доверить ИИ даже базовый медицинский совет. Но более 70% не возражают, если ИИ разгрузит врачей от рутинных задач. Это логично: мы не против технологии — мы против ошибки.

Поэтому регулирование — вопрос очень важный. В Великобритании это зона ответственности MHRA, в США — FDA, в России — Росздравнадзора. Кстати, сеченовский Sechenov.AI_nephro уже прошел аккредитацию, так что будущее выглядит достаточно позитивно. 

Сегодня искусственный интеллект в медицине — это реальный инструмент, который помогает врачам и спасает жизни. Мы наблюдаем не одиночные прорывы, а системное движение: от домашних сканеров, предупреждающих об отеках, до нейросетей, которые визуализируют опухоль в 3D до операции, и платформ, превращающих рутинный профосмотр в полноценную диагностику.

Все эти примеры объединяет одна идея: ИИ не заменяет врача, но усиливает его. Он не берет на себя принятие решений, но помогает принять их вовремя. Да, остаются вопросы доверия, прозрачности и регулирования — и это нормально для любой технологии, которая быстро проникает в чувствительную сферу. Но, как показывает практика, там, где ИИ уже работает, пациенты живут дольше, диагнозы ставятся раньше, а врач успевает больше.

И, возможно, самое важное — ИИ возвращает медицине ту самую профилактическую функцию, о которой давно мечтали: не лечить, когда поздно, а предупреждать, пока еще есть время. И если для этого нужно, чтобы алгоритм посмотрел на ваши ноги, мозг или снимок легких — почему бы и нет. Главное, чтобы он смотрел внимательно, и чтобы его контролировал настоящий врач.

Автор: kpshinnik

Источник

Rambler's Top100