ИИ в России
В Москве определят подходы к кадровой политике при внедрении ИИ-ассистентов
НИИОЗММ Депздрава Москвы разработает методологию внедрения ИИ-ассистентов в клиническую практику, которая будет учитывать их влияние на нагрузку медработников и потребность в специалистах. На проект выделено 31,3 млн рублей, завершить его планируется до конца 2026 года. В основу методологии лягут исследования института за 2023–2025 годы. Результатом должны стать предложения по поэтапной интеграции языковых моделей в московское здравоохранение.
Выбран подрядчик для первой закупки по созданию центра развития ИИ в здравоохранении
ЦНИИОИЗ Минздрава РФ нашел подрядчика для создания инфраструктуры и запуска центра развития искусственного интеллекта в здравоохранении. Контракт на 517,6 млн рублей получила компания «Феррум айти груп», которая должна закупить необходимое оборудование, смонтировать его и запустить системы центра. Завершить работы планируется до конца 2026 года.
В ЕГИСЗ запустили ИИ-консультанта для технической поддержки пользователей
Консультант пока работает с четырьмя подсистемами и компонентами ЕГИСЗ, включая реестры медработников и медорганизаций, и формирует ответы на основе руководств и базы часто задаваемых вопросов. Если нейросеть не находит подходящего ответа, пользователь может уточнить запрос или перейти к оформлению обращения в техподдержку. Сервис должен сократить время решения операционных задач и снизить нагрузку на специалистов поддержки
Российским работодателям предложат ИИ-систему психологической самопомощи для корпоративных команд
Компания «Практим» планирует к 2027 году разработать прототип ИИ-системы психологической самопомощи для корпоративной среды. Проект получил 5 млн рублей от Фонда содействия инновациям. Система будет подбирать сотрудникам психологические практики на основе их состояния, запроса и истории взаимодействия, используя психолингвистический анализ и машинное обучение. Решение создадут в формате веб-приложения. Работодателям будет доступна обезличенная аналитика о состоянии команд.
В России разработают ИИ-модель для прогнозирования результатов КИ онкопрепаратов
Нейросеть создадут ученые Сеченовского университета. На проект выделено 14,7 млн рублей, из них 11,8 млн – из федерального бюджета. Модель обучат на данных завершенных КИ из баз университета, индустриальных партнеров и открытых реестров. В результате планируется создать программный модуль для планирования исследований, который сможет оценивать вероятность успеха каждой фазы исследования.
Создан ИИ-метод для восстановления пропусков в записях ЭЭГ
Ученые Саратовского госуниверситета и РЭУ им. Г.В. Плеханова разработали алгоритм на основе резервуарных вычислений для восстановления пропущенных и искаженных данных во временных рядах. Метод учитывает несколько временных масштабов сигнала и автоматически выбирает наиболее информативные интервалы для прогнозирования. В перспективе разработку планируют применять в медицинской диагностике, в частности для обработки ЭЭГ и раннего предупреждения эпилептических приступов.
Совет по профессиональным квалификациям в здравоохранении разработал проект трудовой функции медработников по использованию ИИ
Документ включает 12 трудовых действий, 14 необходимых умений и 14 знаний. Проект рассчитан на специалистов шестого уровня квалификации и выше, самостоятельно принимающих решение в ходе лечения. Его разработчики рассчитывают сформировать единые требования к использованию ИИ-инструментов в здравоохранении.
Исследования и инновации
Проведение клинических исследований предложили частично передать ИИ-агентам
Ученые из Медицинского колледжа Вейлла Корнелла (США), Гетеборгского университета (Швеция) и других научных центров представили концепцию ASTRA – системы ИИ-агентов для автоматизации проведения клинических исследований. Центральный ИИ-координатор должен управлять десятью специализированными командами, которые смогут работать с протоколами и данными, контролировать их качество, отслеживать безопасность и взаимодействовать с пациентами. Ключевые клинические и регуляторные решения предлагается оставить за специалистами, поручив ИИ преимущественно рутинные задачи.
Ученые из США разработали ИИ-калькулятор для прогноза осложнений диабета
Исследователи из Университета Мэриленда представили DCRC – ИИ-калькулятор для прогнозирования девяти осложнений у взрослых со впервые диагностированным сахарным диабетом. Модель обучили на данных более 400 тысяч человек. Система формирует ежемесячные прогнозы риска и корректирует их по мере изменения состояния пациента. В течение первого года после постановки диагноза осложнения развились примерно у трети пациентов, а за два года – более чем у 40%.
Международный опыт
В Великобритании применили ИИ в режиме реального времени при операции
В Национальной больнице неврологии и нейрохирургии при Университетском колледже Лондона впервые провели операцию на головном мозге с ИИ-поддержкой в реальном времени. Система анализировала ход удаления опухоли, расположенной рядом с гипофизом, помогала хирургам распознавать критически важные структуры мозга и обходить зоны, повреждение которых могло привести к потере зрения. По словам разработчиков, ИИ обучен на большом массиве профильных примеров, на самостоятельное изучение которых хирургу потребовались бы годы.
Одобренные в ЕС ИИ-системы для радиологии ждут допуска в США в среднем 17,5 месяца
Международная группа исследователей проанализировала 239 ИИ-систем для радиологии и выявила заметную разницу в скорости их выхода на рынки Евросоюза и США. После получения европейской маркировки CE разработкам требовалось в среднем 17,5 месяца для получения разрешения американского FDA, тогда как в обратном направлении интервал составлял 3,5 месяца. Авторы отмечают, что задержки могут быть критичны для быстро развивающихся ИИ-технологий, однако связывать разницу исключительно с работой регуляторов нельзя: на сроки также влияют стратегии производителей и особенности подачи заявок.
Риски и ограничения
Онлайн-отзывы могут научить ИИ хуже оценивать женщин-врачей
Исследователи из Университета Джонса Хопкинса с помощью больших языковых моделей проанализировали 4,1 млн отзывов почти о 227 тысячах врачей в США и обнаружили, что мужчины получали более высокие оценки по всем десяти изученным характеристикам. Авторы подчеркивают, что результаты отражают восприятие пациентов, а не объективное качество работы врачей. Подобные различия могут воспроизводиться ИИ-сервисами, обученными на отзывах, поэтому исследователи считают преждевременным использовать создаваемые ими профили врачей при найме, аттестации или страховании.
Эксперты предложили защитить отраслевые научные статьи от неверной интерпретации ИИ
Исследователи из Университета Дьюка (США), Университета Британской Колумбии (Канада) и других научных центров предложили адаптировать стандарты научных публикаций к их анализу искусственным интеллектом. Авторы предлагают добавлять к статьям машиночитаемые метаданные SIMcard с основными выводами, ограничениями и допустимым уровнем причинных заключений, а также понятное неспециалистам описание FACTS. Это должно снизить риск того, что ИИ при поиске и обобщении научных данных преувеличит результаты или неверно интерпретирует их.
Точность ИИ при самостоятельной постановке диагноза по снимкам мозга не превысила 63%
Исследователи из Турции протестировали GPT-5.2, Gemini 3 Pro и Claude Opus 4.5 на 252 случаях внутричерепных и спинальных патологий и пришли к выводу, что точности моделей пока недостаточно для самостоятельной диагностики. Без вариантов ответа лучший результат показала Gemini 3 Pro – 62,7%, тогда как при выборе из готовых диагнозов точность моделей выросла до 75,4–81%. При этом клинически значимые ошибки, способные привести к задержке диагноза или неправильному лечению, встречались в 17,8–26,9% случаев. Авторы считают, что такие модели пока могут рассматриваться лишь как инструменты поддержки врача.
Подписывайтесь на наши каналы: в MAX – Vademecum и Vademecum Live, в Telegram – Vademecum и Vademecum Live.
