ИИ в России
СибГМУ зарегистрировал ИИ-сервис для диагностики диабетической ретинопатии
Росздравнадзор выдал регистрационное удостоверение ИИ-сервису «Офтальмик+» для диагностики диабетической ретинопатии, разработанному Сибирским государственным медицинским университетом. Система анализирует снимки глазного дна, поддерживает Dicom-изображения, формирует тепловую карту патологических изменений и проводит исследование менее чем за 15 секунд. По данным СибГМУ, сервис уже используется в медцентрах нескольких регионов России, через него прошли более 12 тысяч пациентов. Модель обучалась на 120 тысячах изображений, а точность, чувствительность и специфичность выше 90% были подтверждены в ходе клинических исследований.
Исследования и инновации
«Профессор-кот» стал ИИ-сервисом для анализа питания по фото
Исследователи из Университета Висконсин – Мэдисон представили чат-бот Purrfessor для анализа питания по фотографиям еды. Сервис на базе мультимодальной модели LLaVA распознает ингредиенты, отвечает на текстовые запросы и предлагает рецепты или рекомендации по рациону. В тестировании на 100 изображениях точность распознавания ингредиентов составила около 90%, а качество ответов дообученной версии превзошло базовую модель. При этом авторы отмечают ограничения системы: более чем в половине ответов выявили небольшие «галлюцинации», а надежность сервиса в реальных сценариях, особенно для пользователей с диетическими особенностями, пока остается ограниченной.
Представлена новая ИИ-система для ускорения разработки лекарств
Исследователи IBM и научных центров США и Израиля представили мультимодальную ИИ-модель для разработки лекарств, объединяющую данные о белках, антителах, малых молекулах и экспрессии генов. По данным авторов, система превзошла ряд специализированных моделей в задачах прогнозирования токсичности препаратов, оценки взаимодействия молекул и проектирования антител. Точность прогнозирования проникновения препаратов через гематоэнцефалический барьер составила 95,7%, а вероятности одобрения лекарств – 98,6%.
Международный опыт
Google DeepMind разрабатывает систему с ИИ для оказания первичной медпомощи
Компания Google DeepMind представила ИИ-систему AMIE, предназначенную для поддержки пациентов и врачей на фоне ожидаемого дефицита медкадров. В тестировании на 98 реалистичных сценариях система не допустила критических ошибок в 97 случаях, а также показала высокие результаты при обработке запросов о лекарственных препаратах. В исследованиях с участием врачей и пациентов-актеров AMIE помогала выявлять симптомы, проводить осмотр и предлагать дальнейшие действия. Система не уступала врачам общей практики и превосходила их по 68 из 140 оцениваемых показателей. Как отмечают авторы исследования, эксперты по-прежнему лучше справляются с распознаванием тревожных симптомов и ведением сложных клинических случаев.
Риски и ограничения
В психиатрии с использованием ИИ редко оценивают риски для персональных данных
К такому выводу пришли исследователи из ОАЭ, Египта и Саудовской Аравии, проанализировав 35 работ об использовании ИИ в диагностике и терапии психических расстройств за 2013–2024 годы. Только около 17% исследований оценивали соответствие GDPR (общий регламент ЕС по защите данных) и другим требованиям защиты данных, а проверки на риск дискриминационных ошибок проводились примерно в 20% случаев. Авторы обзора считают, что дальнейшее внедрение таких систем потребует более жесткого контроля, прозрачности алгоритмов и регулярных проверок на безопасность и предвзятость.
Языковые модели с ИИ плохо справляются с базовыми задачами по обработке больничных данных
Исследователи Медицинской школы Икана при больнице Маунт-Синай протестировали девять больших языковых моделей на данных о 50 тысячах обращений в отделение неотложной помощи. Даже ведущие системы показали резкое снижение точности при работе с крупными таблицами медицинских данных. Так, у GPT-4o точность снизилась примерно с 95% на небольших наборах данных до менее чем 60% на крупных. По мнению авторов, для надежной обработки структурированных клинических данных языковые модели необходимо дополнять инструментами выполнения кода и проверки расчетов.
Ученые: эмпатичный ИИ показывает меньшую точность в медицинских задачах
Исследователи из Оксфордского института интернета и ряда международных научных центров пришли к выводу, что настройка ИИ-моделей на более «дружелюбное» общение может ухудшать точность ответов. Анализ более 400 тысяч ответов показал, что такие системы примерно на 40% чаще соглашаются с заведомо ложными утверждениями, особенно в эмоционально окрашенных диалогах. Если у базовых моделей доля ошибок составляла 4–35% в зависимости от задачи, то у «эмпатичных» версий она возрастала до 11–42%, а в отдельных сценариях – до 65%. Авторы отмечают, что в обычных бенчмарках различия почти незаметны, однако в реальном диалоге модели чаще избегают прямых опровержений, что может повышать риск неточных медицинских рекомендаций.
Подписывайтесь на наши каналы в MAX: Vademecum и Vademecum Live
