Диагноз от ИИ — да, увольнение врача — нет: как машины помогают, но не заменяют

Модели искусственного интеллекта всё чаще демонстрируют выдающиеся результаты в медицинской диагностике. Некоторые из них в тестах показывают точность выше, чем у опытных рентгенологов. Однако вопреки ожиданиям это не снижает спрос на специалистов — напротив, число вакансий по диагностической радиологии в США в 2025 году достигло рекорда: более 1200 открытых позиций, что на 4% больше, чем годом ранее. Средняя зарплата радиологов уже превышает $500 тыс. в год, сообщает Work In Progress.

Появление ИИ в диагностике

Одной из первых известных моделей стала CheXNet, созданная в Стэнфорде. Она училась на базе более чем 100 тыс. рентгеновских снимков грудной клетки и предназначалась для выявления пневмонии. Успех CheXNet открыл дорогу множеству новых решений.

Сейчас на рынке доступны продукты Annalise.ai, Lunit, Aidoc, Qure.ai и других компаний. Эти системы помогают находить патологии на разных типах снимков и часто справляются быстрее врачей. Управление по санитарному надзору США уже одобрило свыше 700 моделей ИИ для медицинской диагностики.

Сравнение: ИИ и врачи

Почему врачи всё равно нужны

Несмотря на успехи ИИ, его возможности пока ограничены:
• Большинство систем сосредоточены на инсульте, раке молочной железы и лёгких — это лишь часть спектра заболеваний.
• Для других областей, например, шейного отдела позвоночника или щитовидной железы, решений мало.
• Модели хуже переносятся в разные клиники из-за различий в оборудовании и данных.
• Датасеты часто состоят из "чистых" случаев, что не отражает реальную практику.
• Радиологи не только читают снимки, но и общаются с пациентами, принимают комплексные решения и несут ответственность за лечение.

Советы шаг за шагом

1. Использовать ИИ как вспомогательный инструмент, а не замену врача.

2. Проверять, адаптирована ли модель под конкретное оборудование клиники.

3. Подключать врачей к процессу верификации результатов ИИ.

4. Постепенно расширять набор данных для обучения моделей, включая сложные и редкие случаи.

5. Создавать мультидисциплинарные команды: ИИ + врач + аналитик данных.

Ошибка → Последствие → Альтернатива

• Ошибка: полностью доверить постановку диагноза машине.
→ Последствие: риск ошибок и судебных исков.
→ Альтернатива: использовать ИИ как ассистента.

• Ошибка: игнорировать адаптацию к разным условиям.
→ Последствие: падение точности в других клиниках.
→ Альтернатива: тестировать систему в каждом учреждении.

• Ошибка: недооценка роли врача в общении с пациентом.
→ Последствие: снижение доверия и качества лечения.
→ Альтернатива: сохранить человека в центре принятия решений.

А что если…

А что если через несколько лет появится ИИ, способный диагностировать все заболевания по снимкам? Даже тогда врачи останутся незаменимыми — ведь диагностика это не только технический анализ, но и интерпретация в контексте истории болезни, назначение терапии и работа с людьми.

Плюсы и минусы использования ИИ

FAQ

Может ли ИИ полностью заменить радиологов?
Нет, технологии остаются вспомогательными из-за ограничений и юридической ответственности.

Какие болезни лучше всего определяют модели?
Инсульт, рак молочной железы и лёгких.

Почему тесты не всегда отражают реальность?
Данные для обучения слишком "чистые" и не учитывают редкие и сложные случаи.

Мифы и правда

• Миф: ИИ уже лучше врачей.
Правда: только в тестах; в реальных условиях точность ниже.

• Миф: врачи скоро станут не нужны.
Правда: их роль трансформируется, но не исчезнет.

• Миф: чем больше данных у модели, тем она универсальнее.
Правда: качество данных важнее их количества.

Три интересных факта

1. CheXNet обучалась на архиве из более 100 тыс. снимков и стала символом новой эпохи в радиологии.

2. Сегодня более 700 ИИ-моделей для диагностики официально одобрены в США.

3. Зарплата радиологов в 2025 году превысила $500 тыс. в год — рекорд для профессии.

Исторический контекст

• 2017 год — появление CheXNet в Стэнфорде.
• 2020-е — рост числа стартапов и медицинских решений с ИИ.
• 2025 год — рекордное количество вакансий радиологов в США и подтверждение: врачи остаются востребованными, несмотря на успехи технологий.