Анна Гусак — СЕО маркетплейса медицинских услуг budu.ru. Нейросети в медицинской диагностике уже давно не воспринимаются как нечто необычное. Врачи и пациенты привыкли, что искусственный интеллект (ИИ) может быстро распознать заболевания на снимках МРТ или КТ. Но сегодня медицина делает шаг дальше, и главным героем новой эпохи становится цифровой двойник пациента (digital twin).
Почему цифровой двойник — это важно?
Цифровой двойник представляет собой виртуальную копию реального человека. Он не просто имитирует внешний вид, а в точности повторяет уникальные физиологические параметры, историю болезней, реакции организма на лекарства и даже возможные риски. Это похоже на персональный медицинский аватар, который позволяет врачу заранее «прожить» разные сценарии лечения именно на виртуальной модели.
Один из самых известных примеров — Mayo Clinic в США, где цифровые двойники уже помогают тестировать лекарства и схемы лечения еще до того, как их получит реальный пациент. Это значит, что врач заранее знает, как организм отреагирует на терапию, и может выбрать максимально безопасный и эффективный вариант. В результате снижается риск нежелательных последствий или неэффективных препаратов.
В России эту технологию активно развивает маркетплейс медицинских услуг budu.ru. Там уже начинают создавать цифровые профили здоровья, которые хранят всю медицинскую историю человека — от лабораторных и диагностических исследований до рекомендаций врачей. Умные алгоритмы помогут анализировать изменения в организме и заранее предупреждают о рисках, советуя, когда стоит пройти дополнительные обследования. Благодаря этому пользователи смогут заметить болезнь до появления первых симптомов и вовремя принять меры.
Что еще умеет ИИ?
Помимо цифровых двойников, сейчас активно развиваются «умные ассистенты» на основе продвинутых языковых моделей (LLM). Эти технологии, такие как Med-PaLM 2 от Google, GatorTron от NVIDIA и BioGPT от Microsoft, помогают врачам не только быстро разбирать большие объемы информации, но и лучше структурировать сам прием пациента.
Например, в тысячах клиник США уже активно используется платформа OpenEvidence AI. Она помогает врачам разбираться в сложных клинических случаях, находить неочевидные связи и формировать индивидуальные планы обследования и лечения с учетом всей истории болезни пациента.
Эти умные ассистенты берут на себя большую часть рутинной работы врача: заполняют медицинские карты, готовят необходимые документы и перепроверяют информацию. В результате у врача появляется больше времени, чтобы спокойно поговорить с пациентом, внимательнее его осмотреть и принять более вдумчивые и точные решения.
Современные нейросетевые модели становятся более универсальными благодаря использованию не только реальных медицинских данных, но и синтетических или симулированных данных. Это позволяет обучать алгоритмы даже в тех случаях, когда доступных реальных данных недостаточно или они ограничены из-за конфиденциальности. В результате ИИ становится точнее и способен корректно работать в самых разных ситуациях.
Но ошибки возможны
Несмотря на успехи, ИИ не всегда идеален. В частности, системы диагностики меланомы иногда ошибаются, особенно при работе с пациентами с темным оттенком кожи, так как были обучены преимущественно на светлокожих пациентах. Это напоминает о важности постоянного контроля врача, который может увидеть контекст и нюансы, недоступные для алгоритмов.
Роль врача не исчезает, а трансформируется
Появление цифровых двойников и умных ассистентов не заменяет врача, а меняет его роль. Теперь врач становится «переводчиком» рекомендаций ИИ, специалистом, который совмещает собственную интуицию и опыт с точными и быстрыми подсказками алгоритмов. Эта новая профессия, называемая AI-enabled clinician (врач-интерпретатор решений ИИ), требует особых навыков: врач должен не только поставить диагноз, но и понять, проверить и адаптировать выводы ИИ под каждого пациента.
Что нужно для полноценного внедрения?
Несмотря на прогресс, медицина нуждается в единой инфраструктуре, которая позволит объединить данные из разных клиник и регионов. Пока внедрение таких решений ограничено отдельными учреждениями, а для полноценного распространения нужна поддержка регуляторов и создание общенациональной цифровой системы здравоохранения.
Будущее уже здесь
Цифровые двойники и умные ассистенты врача уже не фантастика, а реальность сегодняшнего дня. Эти технологии уже делают диагностику точнее, профилактику — своевременнее, а лечение — персональным и безопасным. Но при этом главным всегда останется врач, способный увидеть за цифровыми рекомендациями настоящего человека со своими тревогами, желаниями и надеждами.
Отдельное перспективное направление — превентивная медицина для людей, которые чувствуют себя здоровыми, но хотят вовремя замечать даже малейшие изменения. Здесь также активно используются LLM-модели, которые могут анализировать не только медицинские данные, но и образ жизни: питание, физическую активность, стресс, сон. Такие решения уже подсказывают людям, когда стоит отдохнуть или пройти профилактический чекап.
Этот подход превращает заботу о здоровье из вынужденной меры в повседневную привычку. В перспективе именно индивидуальные рекомендации по образу жизни, основанные на личных данных и особенностях организма, станут незаменимыми инструментами, которые помогут каждому сохранить здоровье, энергию и высокое качество жизни.
