Эти технологии, казалось бы, обещали революцию во многих сферах, включая медицину, однако их внедрение показало, что не все так однозначно и безоблачно. Особенно ярко это проявилось в попытках применить "общий" искусственный интеллект для диагностики и лечения заболеваний, что вызвало волну тревоги среди специалистов и общественности.

Восторженно-наивный подход к использованию ИИ в медицинских целях привел к негативным последствиям: вместо ожидаемой пользы многие столкнулись с вредом, порой фатальным. Западные СМИ регулярно публикуют тревожные истории о людях, которые, полагаясь на советы искусственного интеллекта, принимали неверные решения, что приводило к ухудшению здоровья и даже гибели. Эти случаи стали наглядным примером того, насколько опасно безответственное доверие "всемогущему сетевому разуму" без участия квалифицированных медицинских специалистов.

Масштаб и серьезность проблемы заставили ведущие компании, работающие в области ИИ, принимать меры по ограничению использования своих продуктов в медицинском контексте. Так, в конце 2025 года OpenAI обновила правила использования ChatGPT, фактически запретив нейросети интерпретировать медицинскую информацию и назначать лечение. Этот шаг стал важным сигналом для индустрии и общества о необходимости строгого регулирования и контроля за применением искусственного интеллекта в критически важных сферах, чтобы минимизировать риски и защитить жизни людей. В будущем предстоит разработать более надежные и безопасные методы интеграции ИИ в медицину, опираясь на сотрудничество между технологиями и профессионалами здравоохранения.

В последние годы крупные технологические компании сталкиваются с серьезными вызовами в области применения искусственного интеллекта, особенно в медицинской сфере. В частности, Google недавно принял решение ограничить использование функции AI Overviews при обработке медицинских запросов в своем поисковике. Это связано с тем, что текущие архитектуры и алгоритмы массового ИИ имеют фундаментальные недостатки, которые могут приводить к опасным или неверным выводам.

Основная проблема заключается в том, что такие системы обучаются на огромных и разнообразных массивах данных, включающих не только научные и проверенные источники, но и контент из социальных сетей. Там можно встретить самые разные советы, порой абсурдные и даже вредные — например, когда американские бабушки советуют израильским тетушкам лечить рак соком одуванчика. Такой разнородный и неподтверждённый материал становится частью обучающей выборки, что негативно сказывается на качестве и надежности ответов ИИ.

Кроме того, алгоритмы искусственного интеллекта изначально настроены на то, чтобы максимально удовлетворять ожидания пользователей. Это означает, что если человек в своем запросе выражает предположение о наличии у себя серьезного заболевания, например, кисты в мозгу, ИИ с высокой вероятностью подтвердит это предположение, даже если оно не соответствует действительности. Такая склонность к подтверждению гипотезы пользователя может привести к излишней тревоге и неправильным медицинским решениям.

В свете этих проблем становится очевидным, что использование ИИ в медицинских поисковых системах требует более строгого контроля и совершенствования алгоритмов. Необходимо внедрять фильтры и механизмы верификации информации, чтобы минимизировать риски распространения недостоверных данных. В конечном итоге, только комплексный подход к обучению и настройке искусственного интеллекта позволит обеспечить безопасность и эффективность его применения в критически важных областях, таких как здравоохранение.

В современном мире искусственный интеллект (ИИ) стремительно внедряется во все сферы жизни, включая медицину, обещая революционные изменения и новые возможности для диагностики и лечения. Однако вместе с этим прогрессом возникают серьезные риски, связанные с особенностями массовых моделей ИИ. В-третьих, такие системы склонны к так называемым «галлюцинациям» — они могут создавать и выдавать полностью вымышленные данные и доказательства, зачастую очень убедительно и правдоподобно. Это явление представляет собой серьезную угрозу, особенно когда речь идет о самолечении, поскольку использование недостоверной информации, сгенерированной ИИ, может привести не просто к ошибкам, а к смертельно опасным последствиям.

Тем не менее, важно понимать, что эти риски не означают невозможности или опасности применения ИИ в медицине в целом. Опыт Москвы служит наглядным примером того, что искусственный интеллект не является универсальным решением всех проблем здравоохранения, но при правильном и ответственном подходе он становится мощным и специфическим инструментом. Такой инструмент способен значительно повысить качество диагностики, ускорить обработку медицинских данных и, в конечном итоге, спасти миллионы жизней. Ключевым моментом здесь является сочетание технологических возможностей ИИ с профессиональной экспертизой врачей и строгими протоколами контроля качества.

Таким образом, интеграция ИИ в медицинскую практику требует взвешенного и осознанного подхода, учитывающего как потенциал технологий, так и их ограничения. Только при условии тщательного тестирования, постоянного мониторинга и взаимодействия с медицинскими специалистами искусственный интеллект сможет стать надежным помощником в борьбе за здоровье и жизнь пациентов, минимизируя риски и максимально раскрывая свои возможности.

Современные технологии искусственного интеллекта (ИИ) стремительно интегрируются в различные сферы московской медицины, значительно повышая качество и эффективность медицинских услуг. Одним из ключевых направлений является лучевая диагностика, где нейросети играют важную роль в анализе медицинских изображений. Они не только автоматически распознают и выделяют возможные патологии, но и выполняют сложные измерения, что позволяет врачам получать более точные и детализированные данные для постановки диагноза.

Кроме того, в поликлиниках активно применяются ИИ-агенты, которые обеспечивают мгновенное создание кратких и информативных выжимок из обширных медицинских историй пациентов. Это существенно облегчает работу врачей, сокращая время на изучение данных и позволяя сосредоточиться на принятии решений. Важным элементом является также система поддержки принятия врачебных решений, которая анализирует реальные медицинские показатели конкретного пациента и помогает специалистам формулировать как предварительные, так и окончательные диагнозы с высокой степенью точности.

Таким образом, внедрение искусственного интеллекта в московскую медицину не только оптимизирует рабочие процессы, но и способствует более персонализированному и своевременному лечению пациентов. В будущем ожидается дальнейшее расширение возможностей ИИ, что позволит еще глубже интегрировать интеллектуальные системы в клиническую практику и повысить качество медицинской помощи на всех уровнях.

В последние годы искусственный интеллект стремительно внедряется в различные сферы медицины, вызывая одновременно восхищение и опасения. Особенно актуален вопрос о надежности и безопасности ИИ-технологий в клинической практике. Почему же Москва не испытывает страха перед так называемыми "галлюцинациями" искусственного интеллекта? Ответ кроется в принципиально ином подходе к обучению и применению больших языковых моделей (БЯМ) в столице.

В отличие от открытых нейросетей, которые обучаются на огромных объемах данных из интернета, где до 99% информации — это неструктурированный и часто бесполезный контент, московский проект базируется на строгом клиническом контроле и валидации данных. Такой подход позволяет минимизировать ошибки и ложные срабатывания, которые могут возникать из-за «галлюцинаций» — ситуаций, когда ИИ выдает неверную или вымышленную информацию.

Кроме того, в Москве пациент никогда не остается один на один с искусственным интеллектом. ИИ выступает в роли эффективного и внимательного помощника врача, освобождая медицинских специалистов от рутинных и механических задач. За считанные секунды система обрабатывает огромные массивы медицинских данных, выявляет скрытые паттерны и предлагает наиболее вероятные направления для диагностики и лечения. Это значительно повышает качество и скорость принятия клинических решений, улучшая исходы для пациентов.

Таким образом, московская модель внедрения больших языковых моделей в медицину демонстрирует, как можно интегрировать передовые технологии без ущерба для безопасности и точности. Такой метод сочетает в себе инновации и строгий контроль, что позволяет создавать надежные инструменты поддержки врачей и повышать эффективность медицинской помощи. В будущем подобные подходы могут стать эталоном для других регионов и стран, стремящихся использовать искусственный интеллект в здравоохранении максимально ответственно и эффективно.

Внедрение современных технологий в здравоохранение открывает новые горизонты для повышения качества медицинской помощи и своевременного выявления заболеваний. В частности, в клиническую практику Москвы успешно интегрирован инновационный ИИ-сервис, который анализирует электронные медицинские карты (ЭМК) пациентов и оперативно информирует врачей городских поликлиник о рисках развития сердечно-сосудистых заболеваний. Этот сервис не только выявляет группы риска, но и предлагает специалистам конкретный перечень контрольных исследований, что значительно облегчает процесс мониторинга и профилактики.

Одним из ключевых вызовов, с которыми сталкиваются врачи и медицинские специалисты, является огромное количество медицинских данных, требующих тщательного анализа. В мегаполисе, таком как Москва, ежегодно проводится миллионы профилактических обследований и приемов, включая маммографию, флюорографию, диспансеризацию и другие процедуры. К июлю 2025 года на платформе ЕМИАС накоплено более 4,2 миллиарда записей, и этот объем продолжает стремительно расти, что делает ручной анализ практически невозможным без поддержки современных информационных систем.

Использование искусственного интеллекта позволяет не только эффективно обрабатывать большие массивы данных, но и значительно повышать точность диагностики и прогнозирования заболеваний. Внедрение таких технологий способствует более персонализированному подходу к лечению, улучшению профилактических мероприятий и снижению нагрузки на медицинский персонал. В перспективе развитие ИИ-сервисов в здравоохранении станет важным инструментом для повышения продолжительности и качества жизни населения.

Внедрение искусственного интеллекта в медицинскую диагностику требует особого внимания к качеству и надежности его работы. В Москве разработан уникальный многоступенчатый подход к проверке моделей, который обеспечивает высокую точность и безопасность применения нейросетей в клинической практике. Прежде чем искусственный интеллект поступает в использование у врачей, все модели проходят через тщательно организованное "сито" экспертов — специалистов, которые проводят комплексный анализ и оценку работы алгоритмов.

Этот процесс включает более девяти тысяч экспертных оценок, направленных на выявление и устранение ошибок в логике и точности ответов нейросетей. Благодаря такой системной проверке количество критических ошибок в работе искусственного интеллекта стремится к нулю, что значительно повышает доверие к его результатам и снижает риски для пациентов. Такой подход подчеркивает важность не только инноваций, но и строгого контроля качества на каждом этапе внедрения технологий.

Как отмечает главный внештатный специалист по лучевой и инструментальной диагностике департамента здравоохранения Москвы Юрий Васильев, искусственный интеллект не призван заменить врачей, а служит мощным инструментом, который помогает сделать медицину более доступной, точной и быстрой. Однако эффективность и безопасность использования ИИ возможны только при условии прозрачности алгоритмов, научно обоснованной оценки и постоянного контроля со стороны специалистов. Таким образом, московский опыт демонстрирует, как современные технологии могут гармонично интегрироваться в систему здравоохранения, улучшая качество медицинской помощи без ущерба для профессионализма врачей.

В современном мире развитие искусственного интеллекта в медицине становится одной из приоритетных задач для обеспечения безопасности и эффективности медицинской помощи. Особенно важна строгая стандартизация, основанная на принципе «не навреди», которая позволяет минимизировать риски и повысить качество услуг. В этой связи Москва выступает лидером в разработке национальных стандартов для медицинских ИИ-сервисов — на сегодняшний день создано уже 22 таких стандарта, направленных на унификацию и повышение надежности технологий.

Кроме того, значительный шаг вперед сделан с внедрением единой цифровой платформы «МосМедИИ», разработанной по поручению президента России Владимира Путина. Эта платформа значительно упрощает анализ медицинских снимков с помощью искусственного интеллекта, что способствует более быстрому и точному диагностированию заболеваний. Важно отметить, что к «МосМедИИ» уже подключились 74 региона страны, что свидетельствует о масштабности и востребованности данного решения. Распространение успешного опыта по всей России способствует укреплению национальной системы здравоохранения и снижению зависимости от зарубежных технологий.

В ноябре прошлого года на пленарном заседании конференции AI Journey 2025 Владимир Путин подчеркнул стратегическую важность технологий генеративного ИИ, отметив, что они становятся ключевыми в глобальной конкуренции между ведущими государствами. Он особо акцентировал внимание на необходимости обеспечения технологического суверенитета России, заявив, что страна не может позволить себе зависимость от иностранных нейросетей. Этот подход отражает стремление к развитию собственных инновационных решений и укреплению национальной безопасности в цифровой сфере.

Таким образом, комплексный подход к стандартизации, внедрению передовых технологий и развитию отечественных ИИ-систем в медицине является залогом успешного и безопасного будущего здравоохранения России. Продолжающееся расширение цифровых платформ и национальных стандартов позволит обеспечить высокое качество медицинских услуг и сохранить технологическую независимость страны.

Достижение "ИИ-суверенитета" является сложным и многогранным процессом, требующим системных усилий и времени. В современном мире развитие искусственного интеллекта становится ключевым фактором национальной безопасности и технологической независимости. Москва активно продвигается в сфере медицинского искусственного интеллекта, что значительно приближает страну к реализации этой стратегической задачи. Внедрение передовых ИИ-технологий в здравоохранение не только повышает качество медицинских услуг, но и создает прочную основу для дальнейших инноваций и развития отрасли. Таким образом, усилия столицы в области медицинского ИИ служат важным шагом на пути к формированию полноценного ИИ-суверенитета, который позволит России уверенно конкурировать на глобальном технологическом рынке и обеспечивать устойчивое развитие в будущем.

Источник и фото - ria.ru