Искусственный интеллект всё активнее внедряется в здравоохранение, однако говорить о том, что он способен заменить врача, пока преждевременно. Сегодня нейросети помогают быстрее анализировать медицинские изображения, повышают точность диагностики и снижают вероятность ошибок, но окончательное решение по-прежнему принимает специалист. При этом существуют направления, где возможности искусственного интеллекта остаются серьёзно ограниченными, а ответственность за диагноз и лечение полностью сохраняется за врачом. О том, какую роль ИИ уже играет в современной медицине, где его применение действительно эффективно и почему клиническое мышление человека остаётся незаменимым, рассказывает Крупин Константин Николаевич, к.м.н., доцент кафедры судебной медицины имени П.А. Минакова ИБПЧ Пироговского университета, начальник отдела цифровой анатомии Пироговского университета Минздрава России.
С началом внедрения ИИ в медицину общество разделилось на два лагеря: одни недооценивали технологию и относились к ней со скепсисом, другие — переоценивали и опасались потерять работу. Одновременно возник закономерный вопрос об ответственности за врачебные решения, принятые с участием алгоритмов. По мере накопления практического опыта границы применимости ИИ постепенно прояснились.
Где ИИ реально помогает врачам
Радиология — безусловный лидер внедрения: российские системы ИИ обрабатывают более 6,4 млн исследований в месяц, сокращая время диагностики на 30–40%. В маммографии связка «один рентгенолог + ИИ» выявляет на 8,4% больше случаев рака, чем стандартное двойное чтение двумя специалистами. В патоморфологии применение нейросетевых алгоритмов позволило снизить долю ложноотрицательных диагнозов рака простаты на 70%.
В морфологической диагностике ИИ уже стал рутинным инструментом, однако с важной оговоркой: каждая модель обучается на узком перечне нозологий, поэтому алгоритмы применяются для целенаправленного поиска конкретных изменений — по заданию врача, а не вместо него. Системы поддержки принятия решений работают ровно настолько хорошо, насколько качественны лежащие в их основе базы данных: надёжная нейросеть требует полноценных, научно обоснованных наборов клинических данных, пригодных для машинного обучения. Именно поэтому скорость внедрения ИИ в разных разделах медицины существенно различается.
Об ответственности
Дискуссия об ответственности за ошибки ИИ не была надуманной — она просто опередила правовую зрелость отрасли. Сегодня позиция устоялась: ИИ является инструментом и субъектом ответственности не признаётся. В России утверждён Кодекс этики ИИ в здравоохранении, закрепляющий, что ответственность за принятое решение остаётся за врачом, тогда как системы поддержки лишь ускоряют и объективизируют постановку диагноза. Сохранение за специалистом полной ответственности за диагноз и качество лечения принципиально важно: именно оно удерживает ценность профессиональных знаний и клинического мышления в системе здравоохранения.
Где ИИ пока не находит применения
Наиболее очевидные ограничения — психиатрия (алгоритмы не способны разграничить депрессию и тревожные расстройства, а главное — лишены подлинной эмпатии), редкие заболевания (критически малые обучающие выборки делают модели ненадёжными) и любые клинически неоднозначные случаи, где диагноз неотделим от жизненного контекста пациента.