С началом внедрения искусственного интеллекта в медицину общество разделилось на два лагеря: одни недооценивали технологию и относились к ней со скепсисом, другие – переоценивали и опасались потерять работу. В Пироговском Университете Минздрава России рассказали, в каких областях медицины чаще всего применяется ИИ, а также, кто несет ответственность за врачебные решения, принятые с участием алгоритмов.

«Радиология – безусловный лидер внедрения: российские системы ИИ обрабатывают более 6,4 млн исследований в месяц, сокращая время диагностики на 30-40%. В маммографии связка «один рентгенолог + ИИ» выявляет на 8,4% больше случаев рака, чем стандартное двойное чтение двумя специалистами. В патоморфологии применение нейросетевых алгоритмов позволило снизить долю ложноотрицательных диагнозов рака простаты на 70%», – рассказал кандидат медицинских наук, доцент кафедры судебной медицины имени П.А. Минакова ИБПЧ Пироговского университета, начальник отдела цифровой анатомии Пироговского университета Минздрава России Константин Крупин.

В морфологической диагностике ИИ уже стал рутинным инструментом, однако с важной оговоркой: каждая модель обучается на узком перечне нозологий, поэтому алгоритмы применяются для целенаправленного поиска конкретных изменений – по заданию врача, а не вместо него, подчеркнул специалист. Системы поддержки принятия решений работают ровно настолько хорошо, насколько качественны лежащие в их основе базы данных: надежная нейросеть требует полноценных, научно обоснованных наборов клинических данных, пригодных для машинного обучения. Именно поэтому скорость внедрения ИИ в разных разделах медицины существенно различается.

«Дискуссия об ответственности за ошибки ИИ не была надуманной – она просто опередила правовую зрелость отрасли. Сегодня позиция устоялась: ИИ является инструментом и субъектом ответственности не признается, – пояснил Крупин. – В России утвержден Кодекс этики ИИ в здравоохранении, закрепляющий, что ответственность за принятое решение остается за врачом, тогда как системы поддержки лишь ускоряют и объективизируют постановку диагноза. Сохранение за специалистом полной ответственности за диагноз и качество лечения принципиально важно: именно оно удерживает ценность профессиональных знаний и клинического мышления в системе здравоохранения».

Кроме того, до сих пор остаются отрасли, где ИИ пока не находит применения. Наиболее очевидные ограничения – психиатрия (алгоритмы не способны разграничить депрессию и тревожные расстройства, а главное – лишены подлинной эмпатии), редкие заболевания (критически малые обучающие выборки делают модели ненадежными) и любые клинически неоднозначные случаи, где диагноз неотделим от жизненного контекста пациента.

Москва, Зоя Осколкова

© 2026, РИА «Новый День»