Автор: Олег Ремизов, дата публикации на сайте: 19 сентября 2026 года
Сентябрь в процессах цифровизации медицины выдался насыщенным. В Барселоне прошёл ERS, самый большой респираторный конгресс в мире, в Сеуле завершился WCLC по раку лёгкого, впереди ещё будет EASD в Милане и ESMO в Мадриде. Я с удовольствием прочитал и посмотрел все материалы, которые успели выйти по первым двум, и делал это с одним конкретным интересом, так как меня интересует не новая молекула, а цифровизация и ИИ в медицине, а именно то, как алгоритмы меняют работу врача и маршрут пациента, какие новые технологии и подходы появляются и как меняется мир в этой сфере. И итоговый мой вывод получился совсем не про технологии.
Точность выросла, уверенность нет
На ERS была отдельная сессия про цифровые инструменты вторичной профилактики, и открывала её г-жа Эми Чан из Оклендского университета. Она презентовала информацию по двум исследованиям. В первом ИИ-интерпретацию спирометрии проверили больше чем на тысяче пациентов первичного звена по Австралии, и алгоритм дал 84% чувствительности и 86% специфичности против классического клинического диагноза. Во втором, уже рандомизированном, 234 клиницистам дали ИИ-поддержку при чтении спирометрии. Точность диагностики у них выросла, но уверенность в собственном решении не выросла вообще. Вот эта развилка и есть, на мой взгляд, главный результат. Мы привыкли мерить ИИ чувствительностью и AUC, а получается, внедрение упирается совсем в другое. Врачи получают подсказку, соглашаются с ней и при этом не начинают больше доверять ни инструменту, ни самим себе. Для всех, кто создает или поддерживает цифровые продукты для врачей, это прямое указание, в какую сторону смотреть, а именно не в метрики моделей, а в то, как подсказка встроена в решение и что врач чувствует после неё. Я об этом уже писал в тексте «Врач больше не гуглит», и сентябрьские результаты эту мысль только подтвердили.
Когда ИИ сработал, а ничего не изменилось
Г-жа Чан показала и обратную сторону, где рандомизированное исследование LungIMPACT, опубликованное в этом году в Nature Medicine, проверяло ИИ-приоритизацию рентгенограмм грудной клетки. Рентгенологи стали описывать снимки быстрее, а время до диагноза и частота направлений для пациентов никак не сдвинулись. В исследовании телемониторинга при ХОБЛ и астме пациенты получили больше консультаций, больше визитов и больше зафиксированных обострений, чем на обычном ведении. А систематический обзор больше сотни приложений для астмы нашёл лишь 3% таких, где пациент реально мог себя мониторить. Вывод у неё на конгрессе получился простым, что ни одна технология не работает в изоляции, ей по-прежнему нужны врачи и люди, и подход сверху вниз здесь не работает. Я это узнаю по своей работе. Цифровой инструмент, который не встроен в день врача и в маршрут пациента, живёт ровно до конца пилотного бюджета или срока, какой бы красивой ни была его результативность.
Что подтвердилось
При этом сводить всё к скепсису было бы нечестно, потому что подтверждённых примеров цифровизации на ERS хватало. Написал кратко и приложил ссылки, может быть, вам будет интересно самостоятельно посмотреть.
- Исследование INCA-SUN показало, что биофидбек, когда используются цифровые ингаляторы, улучшает приверженность лучше, чем традиционное обучение пациента.
- Обновлённый GOLD 2026 впервые называет альтернативы спирометрии, которые активно изучаются. Это анализ дыхательных звуков, осциллометрия и детекция летучих органических соединений.
- Модели машинного обучения на данных первичного звена уже стратифицируют риск. В одной из них обострение астмы в течение года случалось у каждого третьего в группе высокого риска и у одного из шестнадцати в группе низкого.
- Скрининг рака лёгкого перестал быть пилотным проектом. SOLACE подготовил рамочный гайдлайн, который должен лечь в основу большого общеевропейского документа, а национальные программы уже работают в Хорватии, Чехии, Англии и с октября запускаются в Польше.
- ИИ-скоринг слизистых пробок на КТ превращает снимок из диагностического инструмента в тераностический. Высокий исходный балл предсказывал больший эффект от биологической терапии, а это уже вопрос выбора последующего лечения, а не только описания.
- Из поздних абстрактов прочитал, что каждый дополнительный час ночного использования CPAP оказался связан со снижением общей смертности на 13%. Данные здесь обсервационные, но получены ровно из того потока данных, который создают подключённые устройства.
Сеул. Конкуренция ушла из алгоритма
На мероприятии WCLC президент IASLC назвал ИИ среди ключевых тем конгресса, а в программе уже были практические воркшопы по ИИ-приложениям и цифровой патологии. Но самое интересное для меня собралось вокруг скрининга. Алгоритм Sybil из MIT оказался точнее Lung-RADS в годовом прогнозе риска рака по подозрительным узелкам. А применённый к обычным кардиологическим сканам коронарного кальция, он предсказывал риск рака лёгкого на пятнадцать лет вперёд и у курящих, и у некурящих. Конечно, это удивительные результаты, когда один снимок начинает работать сразу на несколько нозологий, и границы между терапевтическими областями становятся не такими явными.
Интересную мысль озвучил корейский радиолог Ку Джин Мо из Сеульского национального университета. Корея в 2019 году включила скрининг рака лёгкого в национальную программу, и теперь там готовы снизить пороги по возрасту и стажу курения, из-за чего популяция, по его оценке, может вырасти вчетверо. А добавив сюда количество доступных в Корее данных, представляю, как улучшится диагностика. Сейчас меньше чем у одного из ста обследованных находят рак, и врач тратит основное время на подтверждение отсутствия болезни, и вопрос получается, по его словам, давно не в точности детекции, а в том, как ИИ встраивается в наш рабочий процесс. И ещё одна интересная работа с WCLC, когда 6 ИИ-систем сравнили с экспертами по решениям в метастатическом раке лёгкого с драйверными мутациями на шестнадцати случаях. Лучшая модель совпала с экспертами с коэффициентом 0,63, но сами эксперты разошлись между собой в трёх случаях из шестнадцати. Эталон, с которым сравнивают ИИ, сам получается не устойчив. И тогда уверенность врача перестаёт быть психологией и становится частью методологии.
А что в России
Наша картина рифмуется с этим неожиданно точно. Московский эксперимент по компьютерному зрению в лучевой диагностике идёт аж с 2020 года. Я смотрю за его результатами буквально каждые полгода. Через него на сегодня, сентябрь 2026 года, прошло больше двухсот ИИ-сервисов, около семидесяти уже работают у московских врачей в регулярной практике, а на его основе появились национальные стандарты и межрегиональная платформа для других регионов. Точность здесь измеряется миллионами снимков, и в мире мало сопоставимых проектов такого масштаба.
А вот у нас уверенность врача закреплена совершенно с другой стороны. В июне министр здравоохранения назвал цифру в 57 зарегистрированных медизделий с ИИ и тут же добавил, что этого недостаточно и хочется видеть комплексные решения. С мая действует приказ Росздравнадзора об автоматической передаче данных о работе медизделий с ИИ в надзорную систему, и он рассчитан до конца 2027 года. В это же время ректор Высшей школы организации и управления здравоохранением Гузель Улумбекова говорит прямо, что обработка заключения, подготовленного ИИ, часто требует от врача большего напряжения, чем самостоятельная работа. Это ровно та же развилка, что в Барселоне. Алгоритм точнее, а врачу получается работать тяжелее.
Что с этим делать
Для себя я сейчас вынес три обновлённых рабочих концепта. Мерить внедрение не точностью модели, а тем, изменился ли маршрут, то есть время до диагноза, частота направлений, приверженность. Проектировать не подсказку, а усиление уверенности врача, а это объяснимость, право не согласиться без трения и место в его рабочем процессе. И думать не инструментами, а маршрутами, как это формулировали в Сеуле, от детекции узелков к управлению скрининговым путём.
На следующей неделе я еду на Конгресс РКО в Екатеринбург, о котором писал ещё в августе, и посмотрю, как та же история выглядит в кардиологии. А потом EASD и ESMO, где ИИ уже заявлен отдельными крупными сессиями. Так что к теме вернусь.
Личное мнение автора. Материал носит информационный характер, не является медицинской рекомендацией и не отражает позицию работодателя.