ИИ в здравоохранении. Дайджест Vademecum за 26 апреля – 2 мая 2026 года

ИИ в России

Власти пересмотрели параметры будущего регулирования ИИ

Правительство РФ смягчило законопроект о регулировании ИИ после критики рынка: исключены ограничения на источники обучающих данных, упрощены требования к «суверенным» моделям, убраны отдельные нормы для онлайн-сервисов. Изменения затрагивают и здравоохранение, где ИИ уже применяется в практике. Ранее операторы отрасли предупреждали, что избыточные требования могут увеличить затраты на 20–40%, замедлить вывод решений и создать риски для уже внедренных медицинских систем.

СамГМУ зарегистрировал обновленный цифровой кольпоскоп

В разработке предусмотрен ИИ-модуль анализа изображений: программный инструмент ColpoHelper автоматически формирует заключение по принципу «норма или патология» на основе полученных данных. Технология используется вместе с функциями визуального осмотра, документирования и передачи изображений, включая телемедицинские консультации. Решение интегрировано в систему дистанционного мониторинга, что позволяет применять ИИ-анализ при удаленном наблюдении пациентов и в сценариях скрининга.

Исследования и инновации

ИИ выявляет рак поджелудочной железы более чем за год до диагноза

Исследователи из клиники Mayo и международных центров разработали ИИ-модель на основе радиомики (REDMOD), которая позволяет выявлять признаки рака поджелудочной железы по КТ в среднем за 475 дней до постановки диагноза за счет анализа скрытых текстурных изменений тканей. Алгоритм обучен на мультицентровых данных и демонстрирует точность около 82%, почти вдвое превосходя радиологов, особенно на ранних сроках, где выявляемость выше до трех раз. Модель полностью автоматизирована, использует сочетание разных методов и около 40 радиомических признаков. Ее рассматривают как инструмент триажа и мониторинга групп риска с потенциалом переноса диагностики на более ранний этап.

Искусственный интеллект адаптировали под разные эндоскопы

Исследователи Университетской клиники Вюрцбурга (Германия) и европейских центров предложили способ повысить точность обнаружения полипов, приводя изображения колоноскопии к параметрам конкретного оборудования с помощью нейросетевого переноса стиля. Модель EndoStyle обучена почти на 240 тысячах изображений, при этом она сохраняет анатомию, изменяя лишь визуальные параметры под используемый видеопроцессор. В тестах такие изображения оценивались как сопоставимые с оригинальными. Добавление синтетических данных в обучение снизило число ложных срабатываний более чем на 40%. Авторы считают, что подход может упростить внедрение нейросетей в эндоскопии и позволит адаптировать алгоритмы под конкретные клиники без необходимости сбора новых размеченных данных.

Международный опыт

Eli Lilly инвестирует $2,25 млрд в ИИ-разработку генной терапии

Американская фармкомпания договорилась о сотрудничестве с разработчиком Profluent для создания технологий редактирования ДНК с применением искусственного интеллекта. Партнерство сосредоточено на создании программируемых рекомбиназ – ферментов для точечного изменения генома, которые рассматриваются как перспективный подход к лечению заболеваний с множественными мутациями.

Abbott получила в США и Европе одобрение ИИ-платформы для визуализации коронарных артерий

Система Ultreon 3.0 объединяет оптическую когерентную томографию и алгоритмы искусственного интеллекта. Платформа в реальном времени анализирует структуру сосудов и с помощью ИИ помогает подбирать параметры стентирования, повышая точность и безопасность вмешательств при ишемической болезни сердца. Решение также ускоряет процедуры за счет автоматизации и высокой скорости обработки изображений.

Подписывайтесь на наши каналы в MAX: Vademecum и Vademecum Live