В настоящее время искусственный интеллект набирает все большую популярность, находя применение во всех сферах общественной жизни. Несмотря на непрерывное развитие и широкое применение, на сегодняшний день не существует единой интерпретации определения искусственного интеллекта [1-3]. В большой степени это может быть связано с тем, что, как отмечают в своей работе Стюарт Рассел и Питер Норвиг, «искусственный интеллект – широкая область знаний» [4]. Согласно определению Oracle Corporation, искусственный интеллект – универсальный термин, обозначающий приложения, выполняющие сложные задачи, которые ранее требовали участия человека [5]. Несмотря на отсутствие универсального определения понятия искусственного интеллекта, с каждым годом появляется все большее количество исследований, связанных с применением ИИ в различных областях знания. Такая трансформация затронула и медицину. Современные технологии модернизируют сферу здравоохранения, открывая новые возможности диагностики и лечения пациентов, разработки лекарственных препаратов и обработки медицинской информации.

Значимым прорывом применения искусственного интеллекта в медицине стало исследование, опубликованное в июле 2024 года [6]. Исследователи описали в статье подход на основе машинного обучения для прогнозирования антимикробных пептидов (АМП) в глобальном микробиоме, что, в свою очередь, позволило создать AMPSphere –  ресурс с открытым доступом для ускорения разработки антибиотиков. Представленное исследование является актуальным в свете растущей резистентности патогенных микроорганизмов к уже существующим антибиотикам. Ученые применили методику случайных лесов для обнаружения антимикробных пептидов (АМП) среди большого массива коротких открытых рамок считывания. Использованный метод показал положительные результаты: наиболее активные АМП оказались эффективными в борьбе с инфекциями на мышиной модели. Таким образом, данная научная работа является примером эффективного использования методов машинного обучения и больших массивов данных для решения глобальной проблемы антибиотикорезистентности в области медицины и фармацевтической промышленности.

Большое значение в сфере здравоохранения имеет точное прогнозирование, позволяющее медицинскому специалисту принять правильное врачебное решение в условиях ограниченного времени [7,8]. В феврале 2024 года группа исследователей представила статью, описывающую новый фреймворк MED-Prompt, основанный на технологиях обработки естественного языка [9]. В архитектуре фреймворка заложено использование предварительно обученных моделей, специализированно настроенных на медицинское прогнозирование. В научной работе ученые отмечают, что данная технология демонстрирует высокие показатели скорости, качества и эффективности при тестировании на широко известном наборе данных MIMIC-III, содержащем в себе клинические записи пациентов. Авторы выделяют значимость фреймворка MED-Prompt для развития сферы персонализированной медицины и медицинского прогнозирования, отмечая, однако, необходимость дальнейшего изучения и совершенствования представленной технологии.

Важным направлением применения технологий искусственного интеллекта в сфере здравоохранения является внедрение мультимодальных моделей. В мае 2024 года исследовательская лаборатория искусственного интеллекта Google опубликовала исследование, описывающее новое поколение специализированных медицинских мультимодальных моделей Med-Gemini [10]. Семейство моделей объединяет в себе способность к распознаванию и обработке текста, изображений и видеоматериалов, возможность использования Интернет-источников, а также способность к адаптации к специфике медицинских данных благодаря возможности дообучения модели. Помимо этого, одной из наиболее значимых отличительных черт Med-Gemini выступает способность к анализу больших объемов электронных медицинских карт, позволяющая распознавать редкие симптомы и диагнозы. Авторы отмечают высокие показатели эффективности Med-Gemini на значимых контрольных точках, применяющихся в современной медицине, однако Google отмечает, что на данный момент моделям требуется доработка, одним из аспектов которой является «ограничение результатов поиска более авторитетными медицинскими источниками» [11]. Таким образом, семейство моделей Med-Gemini имеет большой потенциал внедрения в повседневное применение их в медицинской практике.

Несмотря на значительные достижения в разработке и внедрении технологий искусственного интеллекта в сферу здравоохранения, следует помнить, что эти процессы влекут за собой необходимость разрешения различных моральных и правовых вопросов. В первую очередь это связано с тем, что спецификой медицинской сферы является ответственность за жизнь и здоровье человека, возложенная на медицинского специалиста.

Использование искусственного интеллекта в качестве системы поддержки принятия врачебных решений ставит вопрос об ответственности за возможную медицинскую халатность, связанную с ошибками или сбоями в работе системы [12]. Более того, многие представленные на сегодняшний день модели были обучены на неспецифичных для медицинской области данных, вследствие чего есть основания для сомнений в актуальности и точности предоставляемых ими ответов [13]. Возникает и этическая дилемма, связанная с трансформацией модели взаимоотношений «врач-пациент», обусловленная появлением третьей стороны взаимодействия – искусственного интеллекта [12, 14].

Применение технологий ИИ, несомненно, затрагивает проблему обеспечения конфиденциальности данных [15]. Особенно остро этот вопрос встает в сфере здравоохранения в контексте соблюдения врачебной тайны [16, 17]. Необходимость обработки больших массивов медицинских данных для грамотного обучения моделей и хранения персональной медицинской информации сопряжена с повышением риска нарушения конфиденциальности, утечки информации и использования ее в мошеннических операциях, что, в свою очередь, влечет за собой необходимость создания дополнительных норм правового регулирования [18-20].

Подводя итоги, следует сказать, что технологии искусственного интеллекта имеют большой потенциал внедрения в повседневную практику специалистов системы здравоохранения. Непрерывное развитие сферы искусственного интеллекта, появление большого количества научных исследований, возрастающий интерес медицинских специалистов приближают эру повсеместного использования ИИ в медицинской отрасли. Уже сегодня разработано большое количество разнообразных технологий с использованием искусственного интеллекта, способствующих повышению точности диагностики и эффективности лечения, упрощению получения медицинских консультаций, сокращению экономических и временных затрат, а также оптимизации фармацевтической промышленности. Однако на данный момент такие технологии все еще нуждаются в доработке, а их использование требует тщательного контроля со стороны специалистов.