В настоящее время происходит эпоха стремительного развития информационных технологий, которые проникают во все сферы нашей жизни. Компьютеризация, цифровизация процессов и появление мощных вычислительных ресурсов открывают перед обществом совершенно новые горизонты, предлагая эффективные решения ранее неразрешимых задач. Информационные технологии кардинально повлияли на систему здравоохранения: они меняют облик современной медицины, предоставляя уникальные возможности для оптимизации лечебного процесса и повышения качества ухода за пациентами и улучшения диагностики. [1]

Введение методов машинного обучения (ML) в медицину открывает новые горизонты для диагностики и лечения различных заболеваний. Эти технологии позволяют автоматизировать и ускорить анализ данных, что повышает точность постановки диагнозов и делает лечение более персонализированным. Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в повседневную медицинскую практику делает диагностику более доступной и эффективной, что в конечном итоге способствует улучшению качества и продолжительности жизни пациентов. [2]

Одним из основных направлений использования искусственного интеллекта в медицине являются технологии обработки естественного языка (NLP). Они представляют собой эффективный инструмент для анализа текстовых данных, позволяющих извлекать значимую информацию из медицинских документов различного формата, таких как амбулаторные карты, выписки из стационара, экспертные заключения и научные публикации. Данный подход находит широкое применение в формировании детализированного анамнеза пациента, определении индивидуальных особенностей течения заболевания и выборе наиболее подходящей стратегии лечения, что способствует повышению качества диагностики и эффективности лечебных мероприятий. [3]

Развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) оказало значительное влияние на медицинскую диагностику, существенно расширив возможности специалистов в раннем выявлении и дифференциальной диагностике заболеваний. ИИ-системы демонстрируют высокую точность в интерпретации медицинских изображений в различных областях медицины, анализе биомедицинских данных и прогнозировании клинических исходов.

Одной из наиболее развитых областей применения ИИ является радиология, где алгоритмы глубокого обучения успешно применяются для анализа рентгеновских снимков, компьютерных и магнитно-резонансных томограмм. Например, нейросетевая модель CheXNet, обученная на более чем 100 тыс. рентгенограмм грудной клетки, по истечении всего лишь месяца интенсивного обучения продемонстрировала способность анализировать радиографические изображения с меньшей частотой ошибок по сравнению с показателями, достигнутыми врачами-рентгенологами, принимавшими участие в контрольном испытании.  [4].

Другой областью медицины, в которой успешно используются технологии искусственного интеллекта технологий является дерматология. Сверточные нейронные сети позволяют классифицировать кожные новообразования с точностью, сравнимой с уровнем опытных специалистов. Разработанная учеными нейронная сеть обучалась на уникальном наборе из 129 тысяч клинических изображений, охватывающих свыше двух тысяч разновидностей кожных заболеваний. Тестирование показало, что сеть справляется с задачей диагностики опасных типов рака кожи наравне с опытными дерматологами [5].

Не маловажный вклад вносит искусственный интеллект в области гистологии и патоморфологии. В этих сферах данные технологии используются для анализа срезов тканей при диагностике онкологических заболеваний, выявляя микроизменения, не всегда различимые при стандартной микроскопии [6].

Искусственный интеллект также применим в лабораторной диагностике: автоматизированные системы обрабатывают массивы данных анализов, выявляя аномалии и формируя предварительные заключения, тем самым снижая нагрузку на специалистов и повышая точность интерпретации [7].

В России так же идет активный процесс внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в систему здравоохранения. Одним из ярких примеров служит разработка компании «СберЗдоровье», совместно реализованная с ПАО Сбербанк и Научно-исследовательским институтом нейрохирургии имени Н.Н. Бурденко. Данная ИИ-система предназначена для анализа магнитно-резонансных томографических (МРТ) изображений головного мозга и обладает высокой степенью точности в выявлении различных патологий. Эта инновационная система способна автоматически анализировать снимки МРТ и помогать врачам диагностировать серьёзные заболевания мозга, такие как: инсульты, опухоли различной природы, а также другие нарушения мозгового кровообращения и органические повреждения [8].

Использование искусственного интеллекта в медицинской диагностике демонстрирует целый ряд значительных преимуществ. ИИ значительно сокращает время постановки диагноза, поскольку способен мгновенно анализировать снимки и выявлять аномалии, сравнивая их с обширной базой паттернов заболеваний. Также возрастает точность диагностики благодаря способности ИИ фиксировать мельчайшие детали, которые могут остаться незамеченными даже опытным специалистом. Наконец, ИИ позволяет раньше выявлять опасные заболевания, что даёт шанс начать эффективное лечение на начальной стадии и увеличить шансы на выздоровление [9].

Особенно ценно, что подобные системы снижают нагрузку на медицинский персонал, облегчая работу врачей и повышая качество медицинской помощи в регионах, где доступ к квалифицированным специалистам ограничен. Постоянное самообучение и адаптация таких систем делают их всё ближе к профессиональным стандартам лучших врачей-радиологов. Внедрение ИИ в медицинскую диагностику в перспективе значительно оптимизирует отрасль, сделав диагностику более оперативной, точной и доступной для широкого круга пациентов.

Однако, не смотря на все положительные стороны использования искусственного интеллекта в медицинской диагностике, эта технология сталкивается с серьезными этическими вопросами. Прежде всего, это касается гарантий конфиденциальности и защиты личной информации пациентов. Медицинские данные, содержащие чувствительную информацию о здоровье, подвергаются риску утечки или неправильного использования. Хотя многие ИИ-системы используют анонимизованные данные, законность их обработки остаётся предметом дискуссий, так как даже обезличенные данные сохраняют статус персональных согласно действующему законодательству [10].

Другая важная проблема связана с ответственностью за возможные ошибки, допущенные алгоритмами ИИ. В случае неправильной диагностики или рекомендованного лечения неясно, кто именно должен отвечать за нанесённый вред: производитель программного обеспечения, поставщик медицинских услуг или сам пациент. Пока законодательство большинства стран, включая Россию, не регулирует эти ситуации однозначно [11].

Третий ключевой аспект — это этичность принятия решений самим ИИ. Существуют опасения, что алгоритмы могут демонстрировать предвзятость, основываясь на неполных или искажённых данных, что ведёт к несправедливому обращению с некоторыми группами пациентов. Необходимо формировать чёткую правовую и этическую базу, обеспечивающую справедливость и равенство в доступе к качественным медицинским услугам [12].

Наконец, отношение медицинского персонала к ИИ тоже имеет важное значение. Большинство врачей приветствуют поддержку, которую оказывает ИИ, но считают, что последнее слово должно оставаться за человеком. Тем не менее, отсутствие ясных юридических рамок создаёт неуверенность и недоверие среди профессионалов.

Таким образом, хотя искусственный интеллект открывает новые возможности для улучшения качества диагностики и лечения, он также требует введения соответствующих правовых механизмов, гарантирующих безопасность и соблюдение этических норм.