ИИ-ЛОР

ИИ-ЛОР 10.10.2025 00:01

Московские врачи приступили к использованию возможностей искусственного интеллекта для диагностики заболеваний уха, горла, носа. И в настоящее время это ключевая часть глубинной трансформации системы здравоохранения.

1.    Технологический аспект: как это работает?

В основе системы лежат технологии компьютерного зрения и глубокого обучения.

• Данные для обучения: ИИ-модель была обучена на огромном массиве анонимизированных эндоскопических изображений (снимков уха, гортани), которые были предварительно размечены опытными врачами-оториноларингологами. В этих разметках указывалось, где именно на снимке находятся признаки конкретного заболевания (например, покраснение барабанной перепонки, наличие гноя, новообразование на связках).
• Процесс анализа: когда врач загружает новый снимок в систему, алгоритм анализирует его, сравнивает с тем, что он видел во время обучения, и вычисляет вероятность наличия того или иного патологического признака. Система не ставит диагноз, а выявляет и ранжирует вероятные патологии, выступая в роли "второго экспертного мнения".

2.    Медицинский аспект: что это даёт врачам и пациентам?

• Повышение точности и скорости диагностики: ИИ не устаёт и не теряет концентрацию. Он способен заметить мельчайшие, едва различимые глазом изменения на изображении, которые даже опытный врач может пропустить из-за усталости или человеческого фактора. Это особенно критично для ранней диагностики новообразований гортани, где раннее выявление напрямую влияет на прогноз лечения.
• Снижение субъективности: диагностика по изображениям отчасти субъективна. Два врача могут интерпретировать один снимок с небольшими различиями. ИИ предоставляет стандартизированный, объективный анализ, основанный на данных тысяч случаев.
• Высвобождение времени врача: автоматизируя рутинную часть работы (первичный анализ снимков), система позволяет врачу сосредоточиться на более сложных задачах: общении с пациентом, сборе анамнеза, принятии итогового решения о тактике лечения и, что немаловажно, на выполнении большего количества манипуляций.

3. Организационный аспект: изменение рабочих процессов в здравоохранении.

• Эффективная маршрутизация пациентов: это один из ключевых моментов. ИИ может точно определить тяжесть состояния. Например, если система с высокой долей вероятности фиксирует острый гнойный отит или подозрительное новообразование, такого пациента можно направить к специалисту вне общей очереди. Это ускоряет оказание помощи тем, кто в ней нуждается больше всего.
• Телемедицина и помощь в удалённых регионах: в перспективе такая система, интегрированная в телемедицинские платформы, может позволить врачу в крупном центре (например, в Москве) быстро и эффективно анализировать снимки, присланные коллегами из районных больниц, где нет узких специалистов-онкологов или отоларингологов высшей категории.
• База знаний для обучения: накопленные данные и сами результаты работы ИИ (с сохранением врачебных правок) становятся бесценным учебным материалом для подготовки новых поколений врачей и повышения квалификации действующих специалистов.

3.    Этический и правовой аспект: кто несёт ответственность?

• Роль ассистента: крайне важно, что разработчики и руководители сразу подчёркивают: окончательное решение всегда за врачом. ИИ — это инструмент, как, например, оториноскоп с набором воронок, только более сложный. 
• Ответственность за диагноз: юридическая ответственность за поставленный диагноз и назначенное лечение полностью лежит на враче. Он обязан критически оценивать рекомендации ИИ и принимать взвешенное решение.
• Конфиденциальность данных: работа с медицинскими изображениями требует строжайшего соблюдения правил защиты персональных данных. Все данные для обучения и работы системы должны быть обязательно анонимизированы.

Разработка московских специалистов — это яркий пример практического и взвешенного подхода к внедрению ИИ в медицину. Система не пытается заменить врача, а усиливает его возможности, беря на себя рутинную и трудоёмкую работу. 

Это ведёт к серьёзным преимуществам:

• Для пациента — более быстрая, точная и доступная диагностика.
• Для врача — мощный инструмент-помощник и освобождение времени для сложных задач.
• Для системы здравоохранения — повышение общей эффективности, пропускной способности и качества медицинской помощи.

Также читайте актуальный материал на тему: https://rg.ru/2025/09/02/reg-cfo/sobianin-rasskazal-o-novoj-ii-razrabotke-medikov-dlia-diagnostiki-lor-zabolevanij.html