ИИ в медицинской диагностике — новые возможности для клиник в 2026 году

Пока вы боитесь внедрять искусственный интеллект в ваши бизнес-процессы, в медицине прямо сейчас происходит настоящая революция. Оказывается, искусственный интеллект в медицинской диагностике способен радикально повысить эффективность врачей и точность постановки диагнозов, а в ряде случаев — сделать то, на что люди в принципе не способны.

Я уже не раз писал про выгоды цифровых технологий именно для медицинских клиник. Ранее я рассматривал, зачем больнице нужно медицинское приложение, писал про пользу медицинского ИИ, и про то, как применение нейросетей улучшает работу клиник.

Сегодня я хочу обратиться к диагностике. Я считаю, перспективы применения искусственного интеллекта в медицинской диагностике огромны. Большие языковые модели (LLM), а также технологии машинного обучения (AI/ML) уже сегодня дают клиникам, их внедряющим, колоссальное преимущество. А в будущем… Впрочем, выводы я оставлю на конец статьи. Сейчас предлагаю сразу перейти к примерам.

Перспективность использования ИИ в медицине стала очевидна еще в 2020 году, когда ИИ AlphaFold показал хорошие результаты в предсказании фолдинга белка. Серьезные практические результаты в диагностике начали появляться позднее. А с расцветом LLM искусственный интеллект стал проникать в традиционно человеческую стезю: интерпретацию результатов. Впрочем, тут есть свои нюансы, о которых я расскажу ниже.

На сегодняшний день в США уже одобрено к использованию почти полторы тысячи медицинских устройств с ИИ-функциями. Только за 2025 год список пополнился 295 новыми устройствами компаний GE, Siemens, Philips и других. В России тоже есть крайне интересные проекты в сфере использования ИИ для анализа медицинских данных.

Итак, я собрал самые свежие примеры применения искусственного интеллекта (ИИ) в диагностике. Поехали!

Поиск патологий на рентгеновских, КТ- и МРТ-снимках с помощью технологий машинного обучения показывает оптимистичные результаты.

Так, масштабное исследование 2026 года по заказу FDA (Food & Drug Administration) показало, что точность ИИ в интерпретации рентгеновских снимков легочной эмболии не уступает человеку, а выводы в 98% случаев совпадают. При этом, когда ИИ в своих выводах расходился с выводами человека, экспертная комиссия чаще соглашалась с ИИ, а не с человеком.

Система для помощи в диагностике AIDOC на сегодняшний день демонстрирует точность свыше 99%. Различные решения компании уже внедряются в США и Европе. В основе системы — узкоспециализированная модель, обученная на десятках тысяч снимков.

Аналогичную систему разрабатывают и в России.

Компания Philips активно внедряет ИИ-системы непосредственно в свое оборудование: МРТ-сканеры, КТ-сканеры и аппараты УЗИ. Например, в онкологии искусственный интеллект ищет определенные паттерны на МРТ-снимке и помогает точно отрисовать контуры зон, которые должны получать лечение.

Использование ИИ в диагностике позволяет за один проход получить максимум информации, избежать трудоемкого сопоставления данных МРТ и КТ, повысить точность определения дозы облучения и в итоге увеличить эффективность лечения.

Еще примеры. В этом практическом исследовании мультимодальный ИИ показал высокую точностью диагностики кардиомиопатий на МРТ-снимках с контрастом (до 98,6%). Причем LLM еще и автоматически генерирует клинически полезные описания проведенных исследований, экономя время врача.

Для диагностики остеопороза также активно применяется радиология, в частности специфический рентгеновский анализ (двухэнергетическая рентгеновская абсорбциометрия). Нюанс в том, что не всякий аппарат умеет выполнять такое исследование. В этом проекте нашли альтернативное решение: подключить к диагностике искусственный интеллект.

ИИ позволил извлечь скрытую диагностическую информацию из обычных рентгеновских снимков и снимков компьютерной томографии. Использовались два алгоритма: первый анализировал плотность тканей с помощью глубокого обучения (Deep Learning), а второй автоматически оценивал кальцификацию коронарных артерий и сердечно-сосудистый риск по рутинным КТ грудной клетки.

В результате AI достиг высокой диагностической точности (до 90% чувствительности и 81% специфичности для выявления снижения костной массы; 94,8% чувствительности и 97,2% специфичности для оценки кальциноза).

По сути, ИИ-решение помогло выявить пациентов в группе риска, которые в ином случае просто не получили бы правильной диагностики. При этом никаких изменений в процедуру работы врача вносить не пришлось. Снимки делались как и раньше в рутинном порядке.

Следующий пример еще более показателен.

В этой работе исследователи оценивали, как AI влияет на скорость и качество описания МРТ коленного сустава в реальной клинической практике. Они провели обширное исследование в 10 радиологических центрах Швейцарии: 8 радиологов проанализировали 1285 снимков МРТ коленного сустава.

Как выяснилось, при поддержке ИИ время описания снимка сократилось на 13-17%. Причем ИИ не только ускорял бумажную работу врачей, но и часто выявлял патологии, которые люди пропускали. Например, у одного пациента с остеопорозом ИИ не только автоматически внес в отчет кисту Бейкера и нестабильный разрыв мениска, но и обнаружил хондральное повреждение с отеком костного мозга, которое первоначально пропустил радиолог.

Однако не могу не отметить крайне важный момент в этой работе. Дело в том, что максимальный рост эффективности и снижения временных затрат достигался только тогда, когда AI был глубоко интегрирован в рабочий процесс врача. Когда это был «прицеп», с которым нужно было работать отдельно (такой вариант тоже тестировали), результат был прямо противоположным: врачи тратили больше времени на каждый снимок.

Использование искусственного интеллекта в медицинской диагностике не ограничивается анализом снимков. Классическое УЗИ тоже становится намного эффективнее при содействии современных нейросетей.

Например, компания GE представила аппарат УЗИ со встроенными ИИ-функциями. Возможности ИИ здесь используются прежде всего для автоматизации рутинных этапов УЗИ-исследования:

• система сама распознает анатомию;
• предлагает нужные срезы;
• автоматически делает измерения и аннотации;
• заполняет отчет и проверяет полноту исследования.

Все это снижает количество ручных действий и ускоряет обследование, одновременно уменьшая вариабельность результатов между операторами. Например, AI-модули SonoLyst и SonoBiometry автоматически измеряют параметры плода, а SonoCNS помогает стандартизировать оценку мозга плода по 3D-данным.

А вот еще более интересный вариант использования ИИ в эхо-диагностике, тоже от компании GE. Здесь AI используется как «умный ассистент» для выполнения эхокардиографии. ИИ-система Caption Guidance в реальном времени анализирует изображение и подсказывает оператору, как двигать и поворачивать датчик, чтобы получить качественное УЗИ сердца.

ИИ показывает на экране пошаговые инструкции, оценивает качество изображения, автоматически сохраняет лучший стоп-кадр и может запускать автозахват, когда качество достигает нужного уровня. Главная цель — позволить даже менее опытным пользователям быстро и уверенно выполнять УЗИ сердца, снижая зависимость от уровня подготовки оператора. Такие ИИ востребованы в неотложной медицинской помощи для быстрой оценки степени риска для пациента.

ИИ можно использовать не только врачам, но и пациентам. Я говорю о сервисах анализа снимков рентгенологии и данных УЗИ. Например, сервис CTRead позволяет проанализировать любой снимок буквально за пару долларов. Обученная на тысячах реальных снимков ИИ-модель способна сделать описание исследования за пару минут без посещения врача. Которого, впрочем, рекомендуется все же посетить.

В этой области в последние пару лет тоже наметился колоссальный прогресс именно в сфере применения искусственного интеллекта.

Традиционный подход к эндоскопии заключается в записи видео, получении образца ткани и последующем анализе. С ИИ все иначе. В одном исследовании записывали видеоэндоскопии пациентов в ближнем инфракрасном излучении, чтобы отслеживать динамику кровотока с флуоресцентным красителем. Затем на этих видео обучали ML-модели распознавать паттерны перфузии (микроциркуляции кровотока), связанные с раком.

В результате обученный ИИ смог автоматически классифицировать ткани просто по особенностям их микроциркуляции и флуоресцентной динамики. Т.е. ИИ может различать доброкачественные и злокачественные опухоли прямой кишки в реальном времени прямо во время эндоскопической операции, без необходимости ждать гистологию.

В Японии, в Национальном Раковом Центре ИИ-систему помощи в эндоскопической диагностике внедрили еще несколько лет назад. Но описанное выше решение — это принципиально новый уровень.

Стартап Prevenotics разработал систему Venotics-G для повышения точности гастроскопии при выявлении рака желудка, дисплазии и кишечной метаплазии. Систему обучили на 16 000 эндоскопических изображений, и протестировали ее на 1584 эндоскопических кейсах в формате как отдельных изображений, так и видео.

Затем шесть молодых эндоскопистов сначала интерпретировали исследования без AI, а через неделю — с ИИ-подсказками. Результат показал, что ИИ существенно улучшает диагностику: общая точность выросла примерно с 75% до 87%, а наибольший эффект был для дисплазии и кишечной метаплазии — состояний, которые особенно часто пропускаются врачами.

Искусственный интеллект в медицине — это эффективная диагностика, но важнее, что с его помощью можно не только найти болезнь, но и предотвратить ее. Направление предиктивной медицины сейчас является одним из приоритетных, в том числе и в России.

Давайте посмотрим, что ИИ может здесь.

В 2026 году было завершено масштабное исследование с участием 200 тысяч пациентов. Задача ИИ была — попытаться выявить ранние признаки риска ишемического инсульта. Данные по ЭКГ пациентов за 10 лет и данные по числу инцидентов среди них стали основой для обучения нейросети.

AI/ML модель показала хорошую прогностическую способность, превосходящую традиционные метрики оценки риска. Проще говоря, врач теперь может за 10 лет до инсульта предупредить пациента о степени риска.

А вот пример диагностического ИИ из другой области медицины. Ключевая роль AI здесь — раннее выявление скрытых паттернов воспалительной активности, которые невозможно надежно оценить визуально по снимку КТ.

ИИ-модель способна спрогнозировать эффективность терапии уже через 4 недели после ее начала, тогда как традиционная длительность лечения — полгода. Врач получает результаты раньше и может быстрее скорректировать лечение, если пациент не отвечает на лекарства.

Одно из самых простых для внедрения и при этом эффективных направлений медицинских ИИ. Справочники и ассистенты врачей, ориентированные на медицинскую специфику, быстро и точно дают ответы на запросы врача, тем самым облегчая диагностику.

Работает это так. Локально на серверах компании развертывается LLM с RAG-системой. Нейросеть обучается на медицинских документах, протоколах обследований и проверенных источниках, таких как PubMed или Cochrane Review. Поэтому, когда врач делает запрос в такую LLM, та формирует ответ только из достоверных сведений, а не выдумывает несуществующие болезни и способы лечения. Подробно о том, что такое RAG и как его внедрить в бизнес, я уже писал.

Примером такого цифрового помощника в здравоохранении является система AtlasGPT. Платформа позиционируется как специализированный медицинский ИИ-ассистент, поддерживающий больше 30 специализаций.

Основные плюсы:

• ответы строго из клинической практики доказательной медицины;
• быстрое создание сводных отчетов и суммирование информации;
• генерация медицинской документации (выписок, справок, медицинских заключений);
• поддержка принятия решений.

Еще раз подчеркну, что «гражданские» языковые модели для этой задачи не годятся. Как показывают недавние исследования, ИИ-чатботы дают неверные медицинские советы в половине случаев (т.е. по сути, выбирают ответ случайно). И это еще одна причина, почему просто примотать скотчем искусственный интеллект к диагностике — это плохая идея. Нужно обязательно разобраться в процессах и интегрировать ИИ максимально плотно и гармонично.

Похожую систему представил стартап Hathr.ai. К базе данных ИИ на основе RAG подключаются карточки пациентов, записи врачей, медицинские источники. Дополнительно врач может загрузить любые документы: выписки из других клиник, снимки, кардиограммы и т.д.

Затем врач просит ИИ составить анамнез заболевания, сделать предварительные выводы и сформировать шаблоны медицинских документов.

У Siberian.pro есть аналогичный кейс. Только мы разработали специализированный ИИ-ассистент для главного врача клиники. Его задача — сверять документы, составленные специалистами клиники, на соответствие медицинским протоколам и стандартам лечения, что экономит главврачу десятки часов в месяц.

Если теперь сделать следующий шаг, то вполне можно представить универсальную ИИ-систему, объединяющую разрозненные документы в единый контекст, доступ к которому есть у всех врачей. Такое своеобразное информационное поле, но не в метафизическом смысле Вернадского, а в практическом.

И такие системы тоже существуют! Например, Phenoml — это конструктор, из которого можно собрать множество агентских систем, коллективно собирающих то самое информационное пространство вокруг пациента. А врач затем может просто спросить: «Что происходило с пациентом за последние полгода?» — и AI соберет отчет со ссылками на реальные данные.

Самое интересное — они делают ставку не просто на RAG по документам, а на понимание логики медицины: развитие состояния пациента, влияние смены терапии, динамика анализов, связи между диагнозами и т.д.

То есть диагностический ИИ видит не набор сканов и выписок, а историю болезни как последовательный процесс. Такие комплексные решения уже называют клинической операционной системой. И это, я считаю, очень важный шаг к полной цифровизации медицины в будущем.

В статье я охватил оба направления использующиеся в медицинской диагностике: машинное обучение и языковые модели. Это совершенно разные виды ИИ, решающие разные задачи. Подробнее о том, что внедрять, куда внедрять и с какой целью, я описывал в своей статье про внедрение ИИ на Хабре. Почитайте, там подробно все раскрыто.

В среднем, внедрение решения на базе LLM будет стоить значительно дешевле системы AI/ML, а развернуть его можно быстрее. Так, решение на базе языковой модели (например, Яндекс GPT на возможностях MWS или китайские опенсорс модели) для помощи в постановке диагноза и работы с документами или же простой ИИ-ассистент врача будет стоить от 1 млн. рублей.

Комплексные решения, охватывающие множество врачебных специализаций, различные формы документов, медицинские медиаданные (например, для описаний эндоскопических снимков), будут стоить около 2-3 млн. рублей.

Стоимость решений на основе машинного обучения или глубокого обучения начинается от 8-10 млн. руб.