Доктор AI-болит: российская нейросеть превзошла по точности диагностики ИИ от Microsoft

Российский AI-помощник по здоровью на базе модели GigaChat превзошел по точности диагностики аналогичную разработку компании Microsoft. Такие результаты были получены в ходе тестов, в которых обеим нейросетям нужно было определить болезнь по данным реальных кейсов. Отечественная разработка достигла точности 93%, а американская — 85%. Сегодня в нашей стране создаются и используются десятки медицинских систем на основе ИИ, которые становятся все более совершенными. По словам экспертов, их применение позволяет снизить затраты на постановку диагноза и минимизировать количество анализов.

Медицинская диагностика с помощью ИИ

Созданный специалистами Института AIRI AI-помощник по здоровью на базе нейросетевой модели GigaChat в ходе эксперимента продемонстрировал 93% точности общей медицинской диагностики. Ранее аналогичный сервис от Microsoft в аналогичном исследовании показал результат в 85%, сообщили создатели российского продукта. ИИ нужно было определить патологию по данным реальных кейсов из авторитетного журнала New England Journal of Medicine.

Российский ИИ работал вслепую, начиная с базовых данных о пациенте — пола, возраста и симптомов. Далее модель последовательно запрашивала анализы, визуализацию и консультации, чтобы прийти к диагнозу. В среднем для диагностики машине было достаточно трех действий: получение информация от пациента — комментарий или вопрос врача — ответ пациента.

Все клинические случаи были маркированы тремя типами сложности. Искусственный интеллект отечественной разработки успешно распознал такие редкие патологии, как болезнь Уиппла, ацерулоплазминемия и метгемоглобинемия, вызванная белком расбуриказой.

— Сегодня мультиагентные системы способны уверенно разыскивать редкие, маскирующиеся патологии за пределами типовых алгоритмов приемного отделения. AI-помощник показал, что способен вовремя перестроить гипотезу, отбросив наиболее вероятную, но ложную дорогу, и делал это быстрее, чем ожидал эксперт-наблюдатель с 15-летним стажем в медицине, — рассказал «Известиям» генеральный директор Института AIRI Иван Оселедец.

В согласии звуки: ИИ настроит детские слуховые импланты за минуты

Как нейросеть поможет ускорить адаптацию маленьких пациентов с потерей слуха

Эксперимент носит пилотный характер и продолжается в данный момент. Исследователи AIRI планируют расширить выборку, включив кейсы из других медицинских журналов. Однако уже сейчас понятно, технология может применяться не только для практической медицины, но и для обучения врачей, предлагая им реалистичные симуляции сложных случаев.

— Мы видим, как мультиагентная архитектура ускоряет и улучшает процесс постановки диагноза. Особенно важно, что система демонстрирует гибкость: она пересматривает гипотезы, запрашивает дополнительные данные и даже реагирует на эмоциональную подачу клинических сценариев. В будущем это открывает двери для консилиумов, где AI станет надежным помощником врача, — сказал директор Центра индустрии здоровья Сбербанка Сергей Жданов.

AI-помощник проходит пилотное тестирование в приложении медицинской компании «СберЗдоровье». На данный момент им воспользовались уже более 160 тыс. раз.

ИИ-помощник от Института AIRI — одна из многих систем на основе искусственного интеллекта, которая создается и работает в России. Сейчас их уже десятки. Возможности нейросетевых технологий используются для анализа медицинских изображений и медицинских карт. Некоторые сервисы ориентированы на пациентов и помогают всем желающим сохранять личное здоровье. Другие предназначены для профессионалов, например для улучшения лабораторной диагностики. Существуют как универсальные программы для борьбы с патологиями различных органов и систем организма, так и специализированные решения для стоматологии, офтальмологии, нейродегенеративных и других заболеваний.

Как в России используют ИИ в медицинских целях

По словам руководителя направления здравоохранения Центра технологий для общества Yandex Cloud Евгения Попова, наиболее распространенная область применения ИИ в медицине — это компьютерное зрение в лучевой диагностике. Эта область наиболее стандартизована с точки зрения данных и процессов, они хорошо оцифрованы. Компания реализовала в этой области проект по выявлению патологий плода при беременности вместе с НМИЦ имени В.И. Кулакова.

— Также востребованными становятся сценарии на основе больших языковых моделей (LLM). Например, наш центр сделал сервис на базе YandexGPT, который ускоряет обработку документов при проведении клинических исследований, в том числе для повышения качества диагностики и разработки новых методик лечения. Решение уже применяется в НМИЦ онкологии имени Н. Н. Петрова, — сказал Евгений Попов.

Как сообщили «Известиям» в пресс-службе компании MWS AI, занимающейся созданием программных продуктов на основе нейросетей, для российских разработчиков наиболее перспективным выглядит создании ИИ-помощников, для решения в медицине прикладных задач. Еще одно направление — речевая аналитика. С помощью ИИ можно записывать разговоры между врачом и пациентом, автоматически расшифровывать их и заполнять необходимые документы. Это позволит снизить бюрократическую нагрузку на врачей.

Россия имеет шансы стать мировым лидером в области распознавания медицинских снимков, поскольку наша страна традиционно сильна в сфере компьютерного зрения, где нейросети анализируют видео и изображения, добавили в компании.

Сердечный алгоритм: ИИ диагностирует ишемическую болезнь на ранних стадиях

Медики обнаружили новые признаки патологии с помощью машинного обучения

По мнению практикующих врачей, ИИ-помощники могут быть хорошим подспорьем в их работе при условии соблюдения нескольких условий.

— Любой ИИ хорош настолько, насколько правильная информация в него вложена и насколько корректно ему задали вопрос. Такие системы дают возможность ничего не забыть и не просмотреть, чтобы врач принял взвешенное решение в ситуации, когда очень много документации и других данных, — сказал главный детский аллерголог-иммунолог минздрава Московской области Андрей Продеус.

Как отметил старший преподаватель кафедры технологий будущего Московского физико-технического института Максим Колясников, основным преимуществом применения современных ИИ-систем в диагностике становится возможность прогнозирования затрат на исследования и их минимизации за счет исключения избыточных на более ранних стадиях. В конечном итоге мы становимся ближе к идеалу, где за минимальное время и с минимальными затратами будет поставлен точный диагноз и обеспечено правильное лечение, подчеркнул он.

Вместе с тем не стоит торопиться делать серьезные обобщения на основе сравнения двух исследований, резюмировал завлабораторией анализа показателей здоровья населения и цифровизации здравоохранения МФТИ Станислав Отставнов.