ИСП РАН | Институт системного программирования им. В. П. Иванникова РАН
IT и технологии · 4 июня 2026 г.
В рамках ПМЭФ-2026 проходит сессия «Искусственный интеллект и здравоохранение: старт да... — 4 июня 2026 г. в 15:47:19.010
В рамках ПМЭФ-2026 проходит сессия «Искусственный интеллект и здравоохранение: старт дан, как извлечь пользу?». 🗯 Главные тезисы Арутюна Аветисяна, директора ИСП имени В.П. Иванникова РАН: ✔️ Приоритет — массовый скрининг населения с помощью ИИ. Пример: медизделие для автоматического анализа ЭКГ (одно из 57 зарегистрированных) позиционируется не для замены врача, а для тотального скрининга от рождения до взрослых с целью раннего выявления проблем. Уже есть контракт с Японией. ✔️ Проблема сбора данных для ИИ. Для создания онковакцины нужны данные 100 000 уникальных пациентов. Пока обучение идёт на открытых международных базах. Создан консорциум из 20 организаций, но отсутствуют единый ЦОД и единые СОПы. ✔️ ИИ не заменит врача. Замена процесса (внедрение ИИ) значительно дороже и сложнее, чем кажется разработчикам. Нужны регуляторные «песочницы» для тестирования в реальных больницах и механизмы отката (например, если уволен персонал). ✔️ Эффективная модель: ИИ отсекает 80% данных, оставшиеся 20% проверяет врач. Нельзя полностью заменять человека вероятностными алгоритмами. ✔️ Ранняя диагностика кардинально меняет результат. На примере меланомы: на ранних стадиях лечение дешёвое и эффективное, на поздних — лекарства за десятки миллионов рублей при низкой эффективности. ✔️ Скрининг в регионах даёт высокие результаты. В Орловской области при скрининге кожных заболеваний с помощью ИИ выявляется от 2% до 10% случаев рака (плоскоклеточный, меланома) каждый раз. ✔️ Колоссальные затраты на поздние стадии рака увеличивают продолжительность жизни всего на 3 месяца. Ранняя диагностика с ИИ позволяет не просто продлить жизнь, а сохранить качество жизни и работоспособность. ✔️ Нельзя создавать базы данных «в никуда». Базы должны формироваться в рамках конкретных прикладных проектов (например, разработка вакцины). Иначе внедрение откладывается на 3–5 лет. Нужно собирать данные в реальных проектах и делать их доступными для широкого круга. ✔️ Высокая точность ИИ критически важна (до 99,9%), чтобы не завалить систему здравоохранения ложноположительными диагнозами. ✔️ Скрининг должен опираться на неинвазивные методы — аудио, видео, носимые девайсы. Такие устройства уже дёшевы (китайские аналоги $20–30), их можно массово распространять, передавая данные в передовые медицинские центры. #НОП