Искусственный интеллект всё активнее меняет медицину. Цифровые технологии позволяют отслеживать состояние человека в реальном времени и выявлять угрозы ещё до появления симптомов, смещая фокус от лечения к профилактике. Однако ИИ не сможет заменить врача, поскольку сочувствовать, объяснять и брать на себя ответственность умеет пока только человек.
О том, как искусственный интеллект сегодня применяется в клинической практике, разработке лекарств и поддержке врачебных решений рассказала на лекции в Ельцин Центре в Екатеринбурге 7 мая кандидат физико-математических наук, руководитель лаборатории «Цифровые технологии в общественном здоровье» университета ИТМО Анна Андрейченко.
Лекция Андрейченко «Код здоровья: как ИИ переписывает медицину» продолжила совместный цикл Ельцин Центра и ИТМО «Естественные проблемы искусственного интеллекта», где технологии искусственного интеллекта рассматриваются с социально-прикладной точки зрения — через их влияние на образование, медицину, общество и этику.
Нам кажется, что вычислительная машина создаёт что-то новое, но на самом деле это просто очень хорошая статистика. Различные модели искусственного интеллекта в медицине напрямую зависят от данных, на которых обучены. И чем качественнее и обширнее эти накопленные данные, тем точнее будет итоговый ИИ, отмечает лектор.
— Во главе угла стоят цифровые данные, но основная проблема сегодня в том, что данные в медицине до сих пор не всегда нужного качества, — подчеркнула Андрейченко. — Лучшие результаты медицинский искусственный интеллект сегодня показывает там, где задача узкая, данные цифровые и повторяемые, а результат легко поддаётся проверке. И, конечно же, обязательно должен присутствовать человеческий контроль.
Именно поэтому главной зоной применения ИИ в медицине стала лучевая диагностика. Медицинские снимки — КТ, МРТ, рентген — оцифрованы с самого начала и хранятся в едином стандарте DICOM, который рентгенологи и производители оборудования приняли добровольно ещё в 80-х годах прошлого века. В итоге был создан единый, хорошо структурированный массив данных, пригодный для обучения алгоритмов.
Из всех ИИ-продуктов, получивших официальные регистрационные удостоверения, 75 процентов созданы именно для радиологии. Автоматическая сортировка очереди снимков, выделение срочных случаев, отсев исследований без патологии — в этих рутинных задачах искусственный интеллект в медицине уже доказал свою эффективность.
— Тем не менее, ИИ — это не глаз человека. Он не смотрит на картинку в целом, он лишь ищет статистически значимые паттерны в тех данных, на которых был обучен. Изменилась популяция или аппарат — модель может сломаться незаметно для всех, — предупреждает лектор. — В любом случае, искусственный интеллект играет вспомогательную роль. Он снижает нагрузку, повышает точность, но не заменяет клинического суждения врача, который несёт ответственность за итоговое решение.
Использование ИИ открывает сегодня и совершенно новые возможности в диагностике. Так, снимок глазного дна — быстрая, безопасная и широкодоступная процедура, которую традиционно используют офтальмологи и диабетологи, — оказался куда информативнее, чем предполагалось. Исследователи проанализировали обширные архивы этих изображений и обнаружили, что алгоритм способен находить в них признаки, коррелирующие с нейродегенеративными заболеваниями, патологиями сердечно-сосудистой системы и головного мозга.
— Машина смотрит иначе. Врач глазами этого не видит не потому, что невнимателен, а потому что эти корреляции существуют только в числовых данных, недоступных человеческому восприятию, — подчеркнула Андрейченко. — Доктор не имеет возможности анализировать каждый снимок на все патологии, поскольку его задача конкретна, а алгоритм такого ограничения лишён.
Исследование, недавно проведённое в Южной Корее с участием более полумиллиона человек, показало, что по обычному рентгену грудной клетки алгоритм научился определять биологический возраст человека. Сравнивая его с актуальным возрастом, система предсказывает риски и оценивает динамику старения.
Стоит заметить, что на сегодняшний день реальная медицинская помощь определяет лишь 10-20 процентов здоровья и долголетия человека, ещё около 20 приходится на долю генетики. Остальные 68 процентов — это поведенческие факторы: курение, алкоголь, двигательная активность, сон, питание, качество окружающей среды, социальные связи.
Рассматривать организм как единое целое, а не точечно лечить отдельные органы — вот куда движется медицина, отмечает Андрейченко. Один из наиболее известных сторонников применения цифровых технологий в медицине американский учёный-кардиолог Эрик Тополь в 2025 году сделал громкое заявление. По его мнению, сердечно-сосудистые заболевания, нейродегенеративные патологии и основные формы рака начинают развиваться в организме за 20 лет до появления первых симптомов. Это меняет саму логику подхода в медицине: лечить болезнь — или на основе постоянного мониторинга данных корректировать организм, пока недуг ещё не заявил о себе?
Нынешняя медицина устроена эпизодически: пациент обращается к врачу при появлении каких-либо симптомов. Медицина будущего, которую делает возможной ИИ, — непрерывная. Данные из носимых устройств, электронные медицинские карты, снимки, лабораторные показатели, информация об образе жизни — всё это образует единую траекторию жизни пациента, и алгоритм способен анализировать её в реальном времени.
Таким образом возможен переход от доказательной медицины, основанной на усреднённых данных по группам пациентов, к персонализированной, где не выносятся общие рекомендации по протоколу, а человек с его историей, показателями и темпом старения получает конкретные индивидуальные советы по лечению болезней и корректировке образа жизни.
— В картине будущего врач будет видеть не единичный визит пациента в конкретный момент времени, а всю траекторию его жизни. Не просто симптомы, которые вы сегодня принесли, а то, как изменялось ваше здоровье на протяжении лет, — отмечает Андрейченко. — Медицина будущего — это когда мы переходим от эпизодов к непрерывному мониторингу, когда цифровые данные позволяют нам предупреждать болезнь, а не только реагировать на неё.
Носимые устройства — смарт-часы, цифровые биомаркеры, данные из сенсоров — формируют непрерывный поток информации о состоянии организма. И лишь искусственный интеллект способен превратить этот огромный поток данных в персональные рекомендации.
— Но тут стоит вопрос о приватности нашей жизни, потому что по этим показателям можно выявлять и какие-то дополнительные паттерны, которые легко использовать недобросовестно. Забота о здоровье человека может превратиться в постоянную слежку, а затем какие-то важные решения будут приниматься на основе информации о нашем здоровье и поведении. Например, в банковской системе выдача кредитов будет зависеть от того, насколько вы благонадёжны и здоровы.
Власти во многих странах мира уже начали рассматривать данные о здоровье как стратегический ресурс, и баланс между заботой и контролем остаётся одним из главных этических вопросов ближайших десятилетий.
Подводя итог, Андрейченко обозначила вектор, к которому движется медицина: от реактивного лечения симптомов — к профилактике, от усреднённых протоколов — к персонализированному подходу, от разрозненных эпизодических данных — к непрерывному мониторингу. ИИ в этой системе становится инфраструктурным слоем, пронизывающим все этапы: наблюдение, диагностику, маршрутизацию к нужному специалисту, поддержку врачебных решений.
При этом, подчёркивает лектор, ни одна из этих задач не подразумевает замены врача, но роль его при этом меняется. Из узкого специалиста, сверяющегося с клиническими рекомендациями, он превращается в человека, который интерпретирует результаты алгоритма, несёт за них ответственность и объясняет пациенту, что именно происходит и почему.
— Врач должен оставаться лидером в итоговом решении. Пациент — субъектом, а не объектом. Искусственный интеллект будет усиливать человека, а не вытеснять его. Потому что сочувствовать, объяснять, принимать на себя ответственность пока умеем только мы.
