ИИ в здравоохранении. Дайджест Vademecum за 11–17 января 2026 года

ИИ в России

Национальный план по ИИ в социальной сфере утвердят до 2026 года

Президент России Владимир Путин подготовил перечень поручений, фактически запускающих системную госполитику по развитию ИИ, в том числе в социальной сфере, с жесткими сроками и координацией через правительство. Ключевая задача – до 1 июня 2026 года разработать и утвердить национальный план внедрения ИИ на федеральном и региональном уровнях. Дополнительно предусмотрено формирование пула отечественных ИИ-решений с финансированием и мерами поддержки, стимулирование спроса на российские модели и развитие инфраструктуры, включая центры обработки данных, что указывает на переход от деклараций к практической реализации.

Порядок автоматической передачи данных о медизделиях с ИИ в АИС Росздравнадозора предложено продлить

Росздравнадзор намерен еще на два года – до конца 2027 года – продлить действующий порядок автоматической передачи данных о работе медицинских изделий с ИИ в свою автоматизированную информационную систему (АИС). Проект изменений также расширяет состав передаваемой информации: производители и пользователи таких медизделий должны указывать тип применяемого ИИ-решения, чего ранее не требовалось. Инициатива указывает на сохранение экспериментального режима регулирования ИИ в медицине и одновременное усиление регуляторного контроля.

Исследования и инновации

Разработана ИИ-система для раннего выявления когнитивных нарушений

Ученые из Массачусетской больницы общего профиля Бригхэм представили автономную ИИ-систему для раннего выявления когнитивных нарушений на основе анализа клинической документации, которая в реальных условиях выявила 62% случаев на ранних стадиях. Решение состоит из пяти ИИ-агентов с взаимной проверкой выводов, работает на открытой языковой модели и может внедряться внутри IT-инфраструктуры медорганизаций без передачи данных во внешние сервисы. Авторы отмечают, что в клинической практике чувствительность системы ниже, чем в тестах, поэтому проект открыт для доработки и дальнейших исследований.

Ученые оценили потенциал ИИ в перераспределении наставничества для студентов-медиков

Исследователи из США отмечают, что наставничество в медицинском образовании остается дефицитным и распределяется неравномерно, хотя именно оно существенно влияет на выбор специализации, академическую траекторию и удержание врачей в системе здравоохранения. В качестве практического решения предлагается использовать большие языковые модели для анализа письменных работ и клинического мышления с целью раннего выявления потенциала и рисков у студентов. Подчеркивается, что ИИ рассматривается не как замена преподавателям, а как инструмент аналитической поддержки решений при обязательном человеческом контроле.

ИИ помог точнее выявить побочные эффекты препарата от «сухого глаза»

Исследование международной группы показало, что применение ИИ и машинного обучения позволяет точнее выявлять побочные эффекты лифитеграста – препарата от синдрома «сухого глаза» – по сравнению с традиционным фармаконадзором. На основе анализа около 4,5 тысячи постмаркетинговых сообщений за 2016–2024 годы модель обнаружила 16 значимых сигналов безопасности, в основном связанных с реакциями в месте закапывания и нарушениями вкуса, которые снижают комфорт и приверженность терапии. Авторы также указали на возможный молекулярный механизм этих эффектов и предложили концепцию автоматизированного персонализированного мониторинга рисков, подчеркнув необходимость дальнейшей клинической валидации.

Международный опыт

Регуляторы США и ЕС согласовали правила применения ИИ в разработке лекарств

Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) и Европейское агентство по лекарственным средствам совместно подготовили документ «Принципы надлежащей практики применения ИИ в разработке лекарств». Представленные правила распространяются на все этапы жизненного цикла препарата – от доклинических исследований до пострегистрационного контроля. Регуляторы определили 10 ключевых принципов, согласно которым ИИ рассматривается не как вспомогательный экспериментальный инструмент, а как источник доказательств, подлежащий тем же требованиям по качеству данных, безопасности пациентов и надежности регуляторных решений, что и традиционные фармацевтические подходы.

Illumina запустила клеточный атлас для ускорения ИИ-разработки лекарств

Американская компания Illumina запустила проект Billion Cell Atlas – масштабную базу данных генетических мутаций, рассчитанную на ускорение ИИ-разработки лекарств и ставшую первым этапом программы по созданию атласа из 5 млрд клеток. Проект реализуется совместно с AstraZeneca, Merck и Eli Lilly и охватывает реакции 1 млрд отдельных клеток более чем в 200 клеточных линиях, связанных с онкологическими, иммунными, кардиометаболическими, неврологическими и редкими заболеваниями. Атлас предназначен для проверки лекарственных мишеней, обучения ИИ-моделей и анализа биологических механизмов, которые ранее были недоступны для системного изучения, что усиливает роль данных как ключевого актива в фармацевтических ИИ-стратегиях.

Самые интересные медицинские ИИ-разработки на CES 2026

На CES 2026 медицинские ИИ-решения были сосредоточены на непрерывном анализе данных в реальном времени: «умный» туалет Vovo Neo применяет ИИ для оценки показателей мочи и поведенческих паттернов, а зубная щетка Halo от Y-Brush с модулем SmartNose анализирует летучие соединения дыхания для раннего выявления заболеваний. В целом представленные продукты показывают сдвиг медтеха от разрозненных гаджетов к системам постоянного, контекстного и превентивного контроля здоровья.

OpenAI приобрела разработчика медтехнологий за $60 млн

OpenAI, по данным анонимного источника CNBC, примерно за $60 млн приобрела медицинский стартап Torch, который разрабатывал единую базу данных для ИИ с целью объединения разрозненной медицинской информации. Глава Torch Илья Абызов заявил, что сделка позволит масштабировать технологии компании и сделать их доступными для сотен миллионов пользователей ChatGPT, в том числе при работе с вопросами о здоровье. 

NVIDIA и Eli Lilly направят $1 млрд на создание совместной лаборатории инноваций в области ИИ

Техногигант и американская фармкомпания договорились вложить до $1 млрд в создание совместной лаборатории ИИ, которая займется разработкой лекарств и внедрением ИИ по всей фармацевтической цепочке – от исследований до производства и коммерции. Лаборатория в Южном Сан-Франциско должна заработать в начале 2026 года. Она будет опираться на вычислительные платформы NVIDIA, включая BioNeMo, архитектуру Vera Rubin и специализированную «фабрику ИИ» с собственным суперкомпьютером. Проект рассчитан на непрерывную работу 24/7, генерацию больших массивов биологических и химических данных, а также развитие цифровых двойников производств.

Google ограничил использование ИИ в ответах о здоровье

Компания ограничила использование ИИ-сводок в медицинских запросах после выявления ответов, которые могли быть неточными или вводить пользователей в заблуждение. Наибольшие риски возникли при интерпретации анализов функции печени: ИИ приводил усредненные «нормальные значения» без учета возраста, пола и клинического контекста, что могло создавать ложное ощущение благополучия и влиять на решение пациентов. В Google признали, что проблема часто заключалась не в ошибках данных, а в отсутствии пояснений, поэтому такие сводки удаляют или корректируют, хотя при изменении формулировок запросов они все еще могут появляться.