Применение искусственного интеллекта в здравоохранении уже давно перестало быть чем-то необычным. Сегодня мировой рынок ИИ в медицине оценивается в $22 млрд, а в России его объем достигает 12 млрд рублей. По прогнозам аналитиков, к 2030 году эти показатели вырастут в разы. О том, как новые технологии трансформируют работу ученых, врачей и опыт пациентов, – в материале GxP News.

Зона роста

К 2030 году мировой рынок ИИ в здравоохранении вырастет в 6,5 раза – с $22 млрд до $130-160 млрд. Аналогичная динамика ожидается и в России: с 12 млрд рублей в 2024 году до 78 млрд рублей к 2030-му. Такой рост обусловлен не только технологическим прогрессом, но и растущим спросом на инновации со стороны и врачей, и пациентов. Об этом говорится в совместном исследовании компании «Яков и Партнеры» и группы клиник «Медси». Результаты в распоряжении редакции.

«Искусственный интеллект в здравоохранении давно стал частью реальной клинической практики. Если раньше его применяли в основном для анализа медицинских изображений и предсказательной аналитики, то с конца 2022 года благодаря генеративным моделям нового поколения возможности ИИ значительно расширились, – отмечает консультант «Яков и Партнеры» Никита Власов. – Сегодня ИИ не только анализирует снимки, но и работает с анамнезом, формирует персонализированные рекомендации и взаимодействует с пациентами как цифровой ассистент».

В этих условиях крупнейшие игроки уже меняют подходы к взаимодействию клиник и клиентов, подчеркивает эксперт. Например, компания Hippocratic AI представила маркетплейс цифровых врачей, консультирующих по вопросам послеоперационного ухода и приема препаратов. А Microsoft в партнерстве с Nuance запустила Dragon Copilot ‒ систему, экономящую врачу до 7 минут на каждом приеме за счет автоматической фиксации ключевых элементов диалога с пациентом в реальном времени.

«На российском рынке также появляются решения, готовые к масштабному применению. В рамках нашего исследования проанализировано более 80 ИИ-продуктов. Наибольший потенциал показали четыре направления: цифровые ассистенты, модули клинической сводки, помощники врача и системы экспертного контроля. В ближайшие 5 лет эти группы продуктов могут сформировать в России рынок с потенциалом в 65 млрд рублей», ‒ прогнозирует Никита Власов.

Опытный образец

Но уже и сегодня ИИ плотно взаимодействует с отраслью. Одним из наиболее ярких примеров применения ИИ в здравоохранении может служить опыт российских офтальмологов. Как рассказал директор ФГБНУ «НИИГБ им. Краснова» Юсеф Юсеф на V Международном форуме «Офтальмогеронтология – инновационные решения проблем», сегодня такие технологии активно применяются для диагностики, мониторинга и лечения заболеваний сетчатки. По его словам, ИИ-технологии будут только набирать популярность с учетом того, что проблемы с сетчаткой чаще встречаются у пожилых людей, а население стремительно стареет.

Как подчеркивает Сергей Жданов, директор Центра индустрии здоровья Сбербанка, ИИ в целом меняет саму парадигму медицины. По его словам, уже к 2029 году AI-агенты станут такой же обыденностью, как смартфоны. Без ИИ невозможен и переход к персонализированному подходу в лечении, считает генеральный директор НМИЦ им. Алмазова Евгений Шляхто. Об этом он сообщил в рамках Петербургского медицинского инновационного форума. В основе этой новой модели лечения лежит не универсальная терапия, а точная, индивидуализированная стратегия лечения, основанная на анализе больших объемов данных, включая генетическую информацию.

«Безусловно, внедрение такого подхода требует существенных вложений в инфраструктуру, но результатом этой работы станет повышение точности диагностики и эффективности лечения и снижение затрат», – добавил эксперт.

Одним из подтверждений того, что за персональной медициной и нейротехнологиями будущее, стала и недавняя работа доктора Дмитрия Чебанова (Memorial Sloan Kettering Cancer Center) и его команды под руководством профессора Куэйда Морриса. Они представили систему на базе ИИ, способную создавать цифровых двойников пациентов с редкими видами рака. Эти виртуальные профили компенсируют дефицит реальных данных и позволяют разрабатывать методы лечения, которые ранее были невозможны. Алгоритмы, обученные на синтетических пациентах, показали выдающиеся результаты: точность диагностики некоторых редких опухолей превышала показатели аналогичных систем, обученных на реальных данных, более чем в 10 раз.

ИИ-риски

В России на сегодняшний день более 40% ИТ-решений в медицине содержат ИИ, сообщали ранее в «Сколково». При этом число стартапов, связанных с нейротехнологиями, продолжает расти, как и их выручка. По словам директора Центра биомедицинских технологий фонда «Сколково» Камилы Зарубиной, ежегодный прирост в деньгах в этой области составляет более 35%.

В мировом разрезе этот тренд также ярко выражен: только за первые 2 месяца 2025 года объем инвестиций в медицинские стартапы с ИИ превысил $2 млрд, что почти достигло уровня всего I квартала 2024 года ($2,8 млрд). При сохранении текущей тенденции совокупные вложения в цифровое здравоохранение к концу года могут достичь $25-30 млрд, прогнозируют в «Яков и Партнеры».

Вместе с этим здравоохранение остается одной из самых сложных сфер для внедрения ИИ. «Ошибки здесь могут повлечь не только репутационные, но и реальные риски для жизни пациентов», ‒ отмечает Никита Власов.

«Генеративные модели подвержены уязвимостям: они могут искажать данные, бескритично воспринимать вводную информацию и не распознавать контекст. Эти риски можно снизить с помощью тестирования, настройки инструкций и дообучения, однако такие процессы требуют времени и значительных ресурсов», ‒ добавил эксперт.

Ближайшие 3-5 лет станут определяющими для отрасли, полагает он. Те, кто первыми выведут на рынок клинически валидированные решения, получат устойчивое преимущество и зададут новую планку качества медицинской помощи.

«Поэтому компаниям, работающим с медицинскими ИИ-решениями, важно выстраивать стратегию с учетом нескольких ключевых факторов. Прежде всего необходимо планировать инвестиции и управлять ожиданиями инвесторов, ориентируясь на реальные сроки вывода продукта на рынок, получения статуса медицинского изделия и постепенного роста клиентской базы. Кроме того, критически важно контролировать всю цепочку создания продукта, уделяя особое внимание качеству данных, используемых для обучения моделей», ‒ посоветовал Никита Власов.

Неотъемлемой частью стратегии, по его словам, должно стать и создание площадки для тестирования решений. Это позволит получать разностороннюю обратную связь, включая мнения врачей различных специализаций.