Цифровая трансформация медицины ускоряется с каждым годом, и всё чаще ключевую роль в этом процессе играет искусственный интеллект (AI). Автоматизация задач, помощь в диагностике, обработка изображений, предиктивная аналитика — всё это уже не будущее, а настоящее современной медицины. Чтобы понять, как именно AI интегрируется в повседневную практику врача, мы взяли интервью у доктора Алексея Громова — заведующего отделением хирургии в Инновационном медицинском центре «МедТех+». Он рассказал, как внедрил технологии искусственного интеллекта в свою клиническую рутину, с какими трудностями столкнулся и чего удалось достичь.
Как появилась идея внедрения искусственного интеллекта
Первые шаги: цифровизация и сопротивление среды
Доктор Громов отмечает, что всё началось с проблематики огромного объема визуальных данных. «Каждый день мне приходилось просматривать десятки снимков КТ и МРТ. Это отнимало часы. Я понимал: нужно что-то, что поможет фильтровать и анализировать данные быстрее», — говорит он. Сначала команда клиники внедрила стандартную PACS-систему, но вскоре стало ясно, что лишь хранилище — не решение.
После нескольких конференций и чтения кейсов международных коллег, доктор Громов решил протестировать специализированный AI-инструмент для анализа медицинских изображений — Aidoc. В 2019 году была запущена пилотная интеграция в отделении.
Сомнения коллег и доказательство эффективности
Многие коллеги восприняли нововведение настороженно: «Ты доверяешь машине решать за врача?» — вспоминал он. Однако первый же месяц показал: точность предварительного выявления патологий увеличилась на 18%, а среднее время первичной интерпретации КТ сократилось с 12 до 4 минут.
Практическая реализация: выбор инструментов и сценариев использования
Инструменты на основе AI: от изображений до прогнозирования
Сегодня в отделении доктора Громова используется сразу несколько решений. Визуальная диагностика построена на платформе Aidoc, а для оценки риска послеоперационных осложнений применяют PredictAI — модуль, анализирующий историю болезни и витальные показатели пациентов. Также внедрена система автоматического триажа пациентов по степени риска на основе IBM Watson for Health.
Взаимодействие AI и врачей: симбиоз, а не конкуренция
Громов подчёркивает: «AI не заменяет врача, он усиливает его клиническую интуицию и снимает рутинную нагрузку». Большую роль играет обучение персонала — каждый новый инструмент сопровождается курсом, обучающим как пользоваться интерфейсом и как интерпретировать выводы.
Эффекты и преимущества: как AI изменил рабочую среду
Экономия времени и повышение качества
После внедрения AI-инструментов доктор Громов отметил значительное улучшение рутинных процессов:
- Время обработки КТ/МРТ снизилось на 60%;
- Количество повторных исследований сократилось на 23%;
- Ошибки на стадии предварительной диагностики снизились на 30%;
- Время подготовки к операции сократилось в среднем на 1,5 часа.
Улучшение коммуникации с пациентом
AI помогает не только врачу, но и пациенту. Благодаря визуализациям и отчетам, сгенерированным AI, пациенты лучше понимают диагноз и принимают решения осознаннее. В отделении используются 3D-модели патологий для разъяснений перед операцией.
Сравнение ключевых показателей до и после внедрения AI
| Показатель | До внедрения AI | После внедрения AI |
|---|---|---|
| Среднее время чтения КТ (мин) | 12 | 4 |
| Кол-во повторных исследований (%) | 18 | 13 |
| Ошибки в диагностике (%) | 9 | 6 |
| Среднее время подготовки к операции | 3,5 ч | 2 ч |
| Удовлетворенность пациентов (%) | 74 | 91 |
Проблемы и вызовы: с чем пришлось столкнуться
Этика, регуляции и страхи
Громов делится, что одной из ключевых проблем стало нормативное регулирование: «В России пока нет чётких стандартов по внедрению AI в клиническую практику». Он участвовал в рабочей группе Минздрава по этическим и юридическим аспектам использования AI в медицине.
Также были проблемы с доверием пациентов — некоторые отказывались от диагностики, где принимал участие «искусственный интеллект». Пришлось вводить обязательную «AI-просветительскую работу», где медсёстры и администраторы объясняют, что именно делает технология и каковы её ограничения.
Технические трудности
Не все решения легко интегрируются в существующую IT-инфраструктуру клиник. Громов вспоминает, как однажды после обновления сервера PACS-система перестала передавать данные в AI-модуль. Это вывело из строя анализ на сутки.
AI и обучение молодых специалистов
Сейчас в «МедТех+» разрабатываются симуляторы для ординаторов, основанные на данных, собранных AI. Студенты могут тренироваться на реальных клинических случаях, моделировать принятие решений и получать обратную связь от AI.
AI не означает автоматического мышления. Доктор Громов подчёркивает: «Врач должен понимать, когда полагаться на AI, а когда — на своё клиническое чутьё». Обучение включает сценарии, где AI ошибается, а студент должен заметить расхождение.
Будущее: куда движется хирургия с AI
Громов верит: «AI станет сердцем персонализированного подхода». Уже сейчас можно моделировать прогноз восстановления пациента после операции с учётом генетики, возраста, метаболизма и социального статуса. Следующий шаг — интеграция больших массивов данных из wearables и трекеров.
В отделении рассматривают внедрение модулей AI в систему роботизированной хирургии da Vinci. Ожидается, что это позволит системе «учиться» на действиях врача и улучшать точность движений при повторных операциях.
Заключение
Интервью с доктором Алексеем Громовым — убедительное доказательство, что AI в медицине — не мода, а стратегическая необходимость. Хотя внедрение требует усилий, образования и адаптации, результат — сокращение ошибок, экономия времени и улучшение качества лечения — стоит затраченных ресурсов. Громов уверен: будущее медицины принадлежит синтезу человека и машины, где AI станет лучшим помощником, но не заменой врачу.