«Умная сортировка» для рентгенолога: как ИИ помогает врачам обрабатывать снимки
В российских регионах искусственный интеллект все чаще становится помощником врачей-рентгенологов. В Ростовской области нейросеть обработала более 135 тысяч медицинских исследований.
В Ростовской области искусственный интеллект стал рабочим инструментом. С его помощью врачи обработали более 135 тысяч результатов лучевых и инструментальных исследований. Почти в каждом третьем случае алгоритмы обнаружили признаки патологий. Нейросеть почти 50 тысяч раз указала на отклонения, которые требовали пристального внимания медиков.
Система работает как «цифровой ассистент», который отделяет снимки с подозрением на патологию от снимков с условной нормой. При этом нейросеть дает лишь предварительное описание, окончательный же диагноз всегда ставит человек. Министр здравоохранения Ростовской области Наири Варданян подчеркнул: «Вовремя замеченное отклонение в здоровье пациента – возможность своевременно начать лечение».
Где применяют ИИ
Технология применяется для обработки результатов лучевой и инструментальной диагностики: КТ, МРТ, рентгенографии, флюорографии. Врачам больше не нужно тратить время на рутинное описание исследований, в которых нет признаков заболеваний. ИИ берет эту часть работы на себя, позволяя специалистам сосредоточиться на сложных случаях, где есть реальная угроза здоровью.
В итоге скорость обработки медицинских данных растет, пропускная способность диагностических кабинетов увеличивается, а пациенты быстрее получают заключения. При этом точность диагностики не снижается, а стандартизация, наоборот, повышается.
Таким образом, современные технологии становятся надежным инструментом, обеспечивающим рост качества диагностики. Особенно это важно в регионах, где есть дефицит врачей-рентгенологов и высокая нагрузка на диагностические отделения. Конечно, ИИ не решает проблему нехватки кадров, но позволяет имеющимся специалистам работать эффективнее.
Откуда взялась технология
Москва стала крупнейшей площадкой для отработки медицинского ИИ в России. С 2020 года в столице развивается эксперимент по внедрению компьютерного зрения в лучевую диагностику.
К 2025 году алгоритмы проанализировали уже 14 миллионов исследований, а число направлений применения выросло до 39. Именно этот опыт лег в основу региональных внедрений.
Платформа «МосМедИИ» предоставляет врачам из регионов доступ к ИИ-сервисам для интерпретации КТ, МРТ и рентген-снимков. Ростовская область – один из регионов, где эта технология прижилась и показывает реальные результаты. По отдельным направлениям точность алгоритмов превышает 95%, что сопоставимо с лучшими мировыми аналогами.
Масштабы и перспективы
В 2025 году Росздравнадзор зарегистрировал 48 медицинских программ с искусственным интеллектом. Рынок переходит от отдельных пилотов к формированию регулируемого сегмента медицинского софта. С 1 января 2025 года начал действовать ГОСТ по испытанию систем ИИ в лучевой диагностике. Это необходимо, чтобы проверять качество и безопасность алгоритмов, поскольку окончательное решение в медицине остается за врачом.
Главная перспектива внутри России – расширение ИИ-сервисов в региональной медицине. Врачи из 72 регионов уже используют ИИ для анализа медицинских изображений.
Среди первых, кто подключился к системе, Воронежская, Московская, Калининградская, Липецкая, Челябинская области и Ямало-Ненецкий автономный округ. Активнее всего технологии применяют в Краснодарском крае, Нижегородской, Воронежской, Челябинской, Волгоградской областях и Башкортостане.
На Сахалине, например, с помощью платформы «Третье мнение» провели уже почти 80 тысяч исследований. А в январе 2025 года в 20 регионах России по ОМС прошло 245 тысяч рентгеновских и флюорографических исследований с использованием ИИ. Технология стремительно расширяется за пределы отдельных городов и становится частью межрегиональной цифровой инфраструктуры здравоохранения.
Мировое значение и экспортный потенциал
Российский опыт внедрения ИИ в лучевую диагностику уникален по масштабу. Нигде в мире не тестировали такое количество алгоритмов в реальной клинической практике и не встраивали их в повседневную работу на уровне целых регионов.
Экспортный потенциал заключается не столько в продаже готовых решений, сколько в передаче методологии. Как организовать процесс, как интегрировать ИИ в существующую инфраструктуру, как обучать врачей работать с алгоритмами. Это может быть востребовано в странах, где только начинают внедрять медицинский ИИ.
