XVIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2026

Современные технологии искусственного интеллекта занимают центральное место в цифровой трансформации здравоохранения. В настоящее время происходит переход от традиционной модели оказания медицинской помощи к персонализированной, предиктивной и профилактической медицине на основе данных. Внедрение ИИ-систем позволяет не только повысить эффективность диагностики, но и оптимизировать процессы управления медицинскими организациями.

Современные технологии позволяют применять глубокое обучение в гистологической диагностике [2]. Алгоритмы ИИ позволяют с высокой точностью анализировать микроскопические изображения тканей, выявляя патологические изменения на ранних стадиях. Точность диагностики при использовании ИИ-систем достигает 92-96%, что превышает показатели традиционных методов.

Искусственный интеллект оптимизирует работу медицинских учреждений через автоматизацию документооборота, управление расписанием приемов и распределение ресурсов. Интеллектуальные системы помогают снизить административную нагрузку на медицинский персонал.

Основными направлениями развития ИИ в здравоохранении являются:

1. Создание комплексных диагностических систем

2. Разработка предиктивных моделей для профилактики заболеваний

3. Интеграция с интернетом медицинских вещей

4. Развитие систем поддержки врачебных решений

Одним из наиболее перспективных направлений применения ИИ в медицине является анализ медицинских изображений.

Рисунок 1 – Направления использования ИИ в здравоохранении

Современные системы компьютерного зрения на основе сверточных нейронных сетей демонстрируют исключительную эффективность в обработке рентгеновских снимков, данных компьютерной и магнитно-резонансной томографии, ультразвуковых исследований, а также микроскопических изображений гистологических препаратов.

Алгоритмы глубокого обучения способны выявлять патологические изменения с точностью, часто превышающей человеческие возможности - показатели достигают 92-96% для различных диагностических задач.

Это позволяет обнаруживать заболевания на самых ранних стадиях, когда традиционные методы диагностики могут быть недостаточно эффективны [1]. Особенно значительные успехи достигнуты в области онкологической диагностики, где ИИ-системы не только идентифицируют опухолевые образования, но и определяют их характеристики — размеры, форму, структуру, степень инвазии в окружающие ткани.

Применение искусственного интеллекта открывает новые горизонты в развитии персонализированной медицины. Анализ больших данных медицинских карт с помощью передовых алгоритмов машинного обучения позволяет разрабатывать индивидуальные схемы лечения, учитывающие уникальные особенности каждого пациента - генетическую предрасположенность, анамнез, образ жизни и ожидаемую реакцию на терапию [3].

ИИ-системы демонстрируют высокую эффективность в прогнозировании ответа на различные методы лечения, включая фармакотерапию, лучевую терапию, хирургические вмешательства.

Это позволяет оптимизировать выбор терапевтической стратегии и минимизировать риск развития нежелательных побочных эффектов. Особенно перспективным является применение ИИ в онкологии, где персонализированный подход к лечению позволяет значительно повысить его эффективность.

Следующим этапом является создание интеллектуальных ассистентов, которые не только предоставляют диагностическую информацию, но и предлагают обоснованные терапевтические рекомендации, учитывающие индивидуальные особенности пациента и последние достижения медицинской науки.

На рисунке 2 представлены фундаментальные принципы безопасности и новые вызовы, появляющиеся с внедрением искусственного интеллекта в медицинскую сферу деятельности человека.

Рисунок 2 – Принципы безопасности и обязанности

Выделяют следующие проблемы использования ИИ в сфере здравоохранения.

1. Одним из наиболее сложных вопросов является распределение ответственности за ошибки, допущенные ИИ-системами.

Необходимо определить степень ответственности разработчиков алгоритмов, медицинских организаций и врачей, применяющих интеллектуальные системы в клинической практике.

2. Прозрачность и объяснимость решений

Проблема «черного ящика» - невозможности понять логику принятия решений сложными нейронными сетями - представляет серьезный вызов для внедрения ИИ в медицину [4],

Врачи и пациенты должны иметь возможность понять, на основании каких данных и по каким критериям система пришла к тому или иному выводу.

3.Риск алгоритмической дискриминации

Существует опасность заложения в алгоритмы скрытых предубеждений, которые могут приводить к неравенству в качестве медицинской помощи для различных социальных, демографических или этнических групп. Необходимо разработать методы выявления и устранения таких смещений.

Конечно, технологии искусственного интеллекта открывают принципиально новые возможности для трансформации современного здравоохранения. Интеллектуальные системы демонстрируют исключительную эффективность в решении широкого спектра медицинских задач - от диагностики заболеваний до управления медицинскими организациями.

Текущий уровень развития ИИ позволяет уже сегодня существенно повысить точность диагностики, персонализировать лечение и оптимизировать процессы оказания медицинской помощи.

Однако успешная интеграция искусственного интеллекта в клиническую практику требует комплексного подхода, включающего не только технологическое совершенствование алгоритмов, но и решение этических вопросов, подготовку медицинских кадров для работы с новыми технологиями, создание адекватной нормативно-правовой базы и обеспечение необходимой инфраструктуры.

Перспективы развития связаны с созданием гибридных систем, оптимально сочетающих искусственный интеллект и профессиональную экспертизу медицинских специалистов.

Завершая отметим, что такой симбиоз позволит максимально использовать преимущества технологий, сохраняя при этом гуманистическую составляющую медицины. Дальнейшие исследования должны быть направлены на обеспечение прозрачности и объяснимости решений, принимаемых ИИ-системами, разработку надежных механизмов валидации и контроля их работы, а также на создание эффективных моделей взаимодействия между человеком и искусственным интеллектом в медицинской практике.

Список литературы:

1. Здравоохранение будущего: электронное здравоохранение [Электронный ресурс] / URL: https://cyberleninka.ru/article/n/zdravoohranenie-buduschego-elektronnoe-zdravoohranenie (дата обращения: 25.11.2025)

2. Использование искусственного интеллекта для оценки пролиферативной активности шванном [Электронный ресурс] / URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-iskustvennogo-intellekta-dlya-otsenki-proliferativnoy-aktivnosti-shvannom (дата обращения: 25.11.2025)

3. Медицинские приложения, использующие искусственный интеллект [Электронный ресурс] / URL: https://cyberleninka.ru/article/n/meditsinskie-prilozheniya-ispolzuyuschie-iskusstvennyy-intellekt (дата обращения: 25.11.2025)

4. Этические и правовые аспекты использования искусственного интеллекта в здравоохранении [Электронный ресурс] / URL: https://cyberleninka.ru/article/v/eticheskie-i-pravovye-aspekty-ispolzovaniya-iskusstvennogo-intellekta-v-zdravoohranenii (дата обращения: 25.11.2025)