AI для врачей: интеллектуальные помощники для медика

Если вы когда-нибудь сидели в очереди в районную поликлинику и замечали, что врач смотрит в монитор дольше, чем на вас — это не равнодушие. Это МКБ-10. Это поле «жалобы», которое не принимает больше 200 символов. Это система, которая зависла в момент, когда нужно открыть карту. Это направление, которое надо распечатать, подписать и занести в другой журнал.

На 30 пациентов в день такое множится на 30. Примерно половина приёма — это не медицина. Это канцелярия.

McKinsey считал, что российские врачи отдают документообороту около 60% рабочего времени. Верить McKinsey необязательно — достаточно спросить любого участкового.

Вот отсюда и возник настоящий интерес к ИИ в медицине. Не от красивых питч-деков на форумах, не от венчурного оптимизма — а от усталости конкретных людей, которым надоело быть операторами базы данных с медицинским дипломом.

Анализ медицинских изображений

Это самое зрелое направление. Нейросети обучены на сотнях тысяч снимков и умеют находить на КТ, МРТ и рентгене то, что человеческий глаз может пропустить — особенно при высокой нагрузке или усталости в конце смены.

Care Mentor AI

Ссылка: carementor.ai

Умеет разбирать рентгенограммы грудной клетки и распознавать более 450 признаков патологий — от туберкулёза до пневмонии. В больнице им. Боткина через неё проходит до 200 снимков в день, и то, на что раньше уходило 40 минут, теперь занимает десять. Но интереснее другое: система сама расставляет приоритеты. Снимок с признаками острой патологии не ляжет в общую стопку — он окажется первым. Для рентгенолога, который разбирает сотню исследований подряд, это не мелочь.

«Третье мнение» 

Ссылка: thirdopinion.ai 

Работает с разными типами изображений — КТ, МРТ, рентген, маммография, гистология. В онкологии её применяют для поиска злокачественных клеток на цифровых препаратах: патоморфолог смотрит стекло, система — параллельно. Точность по пневмонии — около 91%. Зарегистрирована Росздравнадзором, то есть прошла не только маркетинговую, но и регуляторную проверку.

Цельс 

Ссылка: celsus

Анализирует маммограммы, рентгенограммы и КТ грудной клетки и головного мозга. По данным клиник, где система уже работает, время на чтение и описание снимков сокращается примерно вдвое. Есть ещё одна функция, которую часто не замечают в описаниях: Цельс проверяет назначения на совместимость препаратов. Это не диагностика, это страховка от ошибок, которые случаются не от незнания, а от усталости.

Документация и административная нагрузка

Если спросить у практикующего врача, что его изматывает сильнее всего — ответ почти всегда один: бумаги. Выписки, эпикризы, протоколы осмотра, коды МКБ, направления. ИИ научился снимать именно эту нагрузку.

Smartica.AI

Ссылка: smartica.ai

ИИ-ассистент, который записывает консультацию врача с пациентом на аудио, транскрибирует разговор с распознаванием медицинских терминов, а затем автоматически формирует документы: анамнез, диагноз, рекомендации. Плюс функция «второго мнения» — система помогает проверить поставленный диагноз и план лечения. Есть бесплатный доступ для ознакомления. Полностью соответствует требованиям ФЗ-152 о персональных данных.

СберМедИИ 

Ссылка: sbermed.ai

Сбер зашёл в медицину не с одним продуктом, а сразу с экосистемой. СберМедИИ — это несколько инструментов: анализ снимков, подсказки по диагнозам, поддержка при принятии клинических решений.

Есть одна функция, которая нравится врачам больше всего. Пациент ещё в очереди — а система уже разговаривает с ним: задаёт вопросы про жалобы, давность симптомов, хронические заболевания, принимаемые препараты. К моменту, когда человек заходит в кабинет, в карте уже есть заполненный анамнез. Врач не тратит первые пять минут на «на что жалуетесь» — он сразу работает с информацией.

Второй инструмент называется журналом критических отклонений. Когда данных много, а в крупной клинике их очень много, легко не заметить, что у пациента из третьего кабинета показатели вышли за опасную границу. Система отслеживает это автоматически и выводит такие случаи отдельно, чтобы они не потерялись в общем потоке.

DeepScribe AI

Ссылка: deepscribe.ai

Работает по похожей схеме: врач ведет прием в обычном режиме, говорит вслух — система в реальном времени формирует текст и подставляет его в нужные поля документации. По данным компании, врачи сокращают время на заполнение бумаг почти вдвое.

Heidi

Ссылка: heidihealth.com

Специализируется на преобразовании речи пациента и врача в структурированный текст медицинской документации. Активно используется рядом российских клиник через международный доступ.

Предиктивная аналитика и поддержка клинических решений

Это, пожалуй, самое интересное с точки зрения медицины будущего — возможность предсказать болезнь до её появления, не угадать, а рассчитать вероятность на основе реальных данных пациента.

Webiomed 

Ссылка: webiomed.ru

Первая в России система ИИ для здравоохранения, зарегистрирована Росздравнадзором как медицинское изделие. Разработана компанией «К-Скай», резидентом Сколково. Платформа анализирует электронные медкарты, результаты анализов, данные о хронических заболеваниях, факторах риска, образе жизни — и на этой основе прогнозирует вероятность развития более 6000 заболеваний со средней точностью около 80%. Поддерживает оценку рисков по 40+ заболеваниям, выявляет подозрения на онкологию в горизонте 1,5 лет. Внедрена в 28 субъектах РФ. В поликлиниках Ямало-Ненецкого округа использование системы позволило снизить смертность от инфарктов на 15%.

Вместо вывода

Никто не боится, что Excel заберёт работу у бухгалтера. Но когда появился Excel — бухгалтеры нервничали.

С ИИ в медицине примерно то же самое, только громче, потому что ставки выше.

Рентгенолог никуда не денется. Но вместо того чтобы час вглядываться в один снимок КТ, он будет за этот час смотреть их восемь — и на каждом у него будет готовая разметка подозрительных участков, которую он либо подтвердит, либо отклонит. Участковый не перестанет вести пациентов с гипертонией, но система заранее скажет ему, у кого из них риск инфаркта вырос за последние три месяца — и он успеет отреагировать до, а не после.

Это не про замену. Это про то, что врач наконец делает врачебную работу, а не сидит в восемь вечера и добивает эпикризы.

Единственное, что меняется — врачу теперь нужно уметь не доверять машине безоговорочно. Алгоритм ошибается. Он ошибается предсказуемо и системно, а не так, как ошибается уставший человек, — но всё равно ошибается. Понимать, когда доверять выводу, а когда перепроверить — это и есть новый профессиональный навык. Не сложнее, чем научиться читать ЭКГ. Просто другой.