Мурашко: ИИ должен стать нервной системой здравоохранения

Такое заявление сделал министр здравоохранения РФ Михаил Мурашко в своём выступлении на IV Ярмарке продуктовых разработок в сфере медицины и здравоохранения.

«ИИ необходимо выстроить как „нервную систему“ здравоохранения, действующую опережающе, а не в режиме постоянного догоняния», — отметил он.

По словам Мурашко, стране требуются интегрированные ИИ‑ассистенты и предиктивные модели, умеющие обрабатывать большие массивы данных как в поликлиниках, так и в стационарах. Такие технологии должны уметь прогнозировать риск обострений, помогать в подборе таргетной терапии и формировать персонализированные планы лечения для пациентов.

Ранее заместитель председателя Совета безопасности России Дмитрий Медведев признал, что использование ИИ для получения ответов на самые разные вопросы является удобным для всех. В то же время он предостерёг, чтобы повсеместное применение искусственного интеллекта не привело к утрате творческих способностей у людей.

Чтобы идея «нервной системы» здравоохранения стала рабочей, важны как технологические, так и организационные шаги. Практические области применения ИИ уже включают:

• раннее выявление критических состояний (сепсис, инфаркт, резкое ухудшение дыхательной функции) на основе мониторинга витальных показателей и истории болезни;
• поддержку диагностики в радиологии и патоморфологии — автоматическая предварительная разметка снимков, выявление подозрительных очагов и приоритизация исследований для врачей;
• персонализированный подбор терапии — использование данных генетики, лабораторных тестов и клинической истории для выбора таргетных препаратов;
• телемедицина и удалённый мониторинг — анализ данных носимых устройств для прогнозирования обострений хронических заболеваний и своевременного вмешательства;
• оптимизация работы клиник — планирование расписаний, управление запасами и распределение ресурсов на основе прогнозов нагрузки;
• популяционная аналитика — прогнозирование эпидемий, оценка эффективности профилактических программ и распределение вакцин.

Ключевые технологические и регуляторные требования включают создание единой инфраструктуры обмена данными (стандарты совместимости, форматы типа FHIR), качественные и репрезентативные обучающие выборки, прозрачные процессы валидации моделей и механизмы постмаркетингового мониторинга работоспособности алгоритмов в клинической практике.

Безопасность и этика должны быть в центре внедрения ИИ. Необходимы строгие меры защиты персональных данных (шифрование, ограничение доступа, аудит), методы де‑идентификации и, по возможности, применения распределённого обучения (federated learning) для уменьшения передачи чувствительной информации. Также важны требования к объяснимости решений ИИ и сохранение «человека в петле» — врач должен сохранять конечную ответственность и возможность проверить рекомендации алгоритма.

Риски внедрения — смещение показателей из‑за предвзятости данных, избыточная автоматизация и снижение клинической настороженности, уязвимости к кибератакам и юридическая неясность ответственности при ошибках. Для минимизации рисков необходимы:

• корпоративные и государственные регламенты валидации и сертификации медицинских ИИ‑систем;
• пилотные программы с контролируемой оценкой безопасности и эффективности (рандомизированные или проспективные валидации);
• непрерывный мониторинг производительности моделей, процедуры отката и обновления при ухудшении качества;
• обучение медперсонала и создание новых ролей — клинико‑диагностических дата‑менеджеров и инженеров по валидации ИИ;
• механизмы прозрачной коммуникации с пациентами и получение информированного согласия при использовании ИИ‑инструментов.

Практический план внедрения может выглядеть так: выбор приоритетных сценариев (с наибольшим клиническим эффектом), разработка и локальная валидация моделей, интеграция в рабочие процессы с участием врачей, обучение персонала, масштабирование при подтверждённой пользе и постоянное регулирование. Значительную роль играет сотрудничество государства, клиник, научных учреждений и разработчиков ПО.