Нове дослідження Гарвардської медичної школи та медичного центру Beth Israel Deaconess показало, що сучасні моделі штучного інтелекту в окремих сценаріях перевершують реальних лікарів у точності первинної діагностики. Це ще не переворот у медицині, але вже суттєвий зсув у бік все активнішого застосування ШІ. Про тенденції використання штучного інтелекту у медицині читайте у матеріалі УНН.
Одразу зауважимо, що мова у матеріалі піде не про "індивідуальну консультацію" пацієнта з чатом GPT чи іншою подібною системою – від чого ми наполегливо просимо утриматися, а про наукові розробки, які поступово знаходять практичне застосування у клінічних умовах.
Онкологічна діагностика – найбільша сфера застосування
Минулого року група дослідників з Корейського інституту матеріалознавства (KIMS) розробила оптичний біосенсор, здатний виявляти слідові кількості ДНК ракових клітин у крові з високою чутливістю, що дозволяє ранню діагностику раку. Дослідники вважають, що сенсор має вищу чутливість ніж звичайна біопсія.
У дослідженні, опублікованому на початку 2026 року заявляється, що китайські системи DAMO GRAPE від Alibaba RuiPath від Huawei продемонстрували високу діагностичну точність і вже використовуються в клінічних умовах. Вказується, що DAMO GRAPE для скринінгу раку шлунка перевершила радіологів-людей, досягнувши чутливості 85,1% та специфічності 96,8%. Окрім виявлення, моделі машинного навчання все частіше використовуються для прогнозування ефективності лікування та результатів лікування пацієнтів.
Додамо, що Управління з контролю за продуктами харчування та лікарськими засобами США (FDA) схвалило понад 70 пристроїв, пов’язаних зі штучним інтелектом, причому 54,9% зосереджені на радіології. З них найбільша кількість систем спрямовані на загальне виявлення раку, а також на виявлення раку молочної залози. Застосовуються АІ-асистовані технології і під час скринінгів, зокрема, на рак шийки матки. Поступово запроваджуються подібні системи і в Україні, зокрема для аналізу КТ-знімків.
АІ та роботизована медицина
Ще одна сфера, в якій широко застосовується штучний інтелект, – хірургія. Наприклад, системи можуть аналізувати рухи хірурга під час операції та видавати аналіз щодо ефективності і покращення його дій. Дослідження демонструють, що АІ-асистована хірургія скорочує час проведення операції майже на чверть.
Найбільш відомою у світі є роботизована хірургічна система Da Vinci компанії Intuitive Surgical (США), яка дозволяє хірургу виконувати малоінвазивні операції через кілька невеликих розрізів (0,5–1 см) замість великого розтину. Поступово ця система навчається на базі отриманих наборів даних та підвищує свою ефективність.
Перинатальна медицина – від серцебиття плоду до прогнозування дати пологів
Штучний інтелект у цій галузі медицини допомагає розпізнавати аномалії в розвитку плоду під час УЗД, а також розпізнає передлежання плаценти під час проведення МРТ.
У березні 2026 року американська компанія Ultrasound AI отримала від FDA реєстрацію на технологію Delivery Date AI. Ця технологія проявляє високу точність з прогнозування дати пологів, орієнтуючись виключно на стандартні знімки, зроблені під час УЗД. Подібні ШІ-системи також допомагають лікарям аналізувати набори даних та виявляти патерни, які вказують, наприклад, на ризик надмірної маси плоду.
В Україні, як розповів УНН завідувач Кафедри госпітального акушерства і гінекології та післядипломної освіти Національного медичного університету ім. Богомольця, професор, заслужений лікар Дмитро Говсєєв, також починають застосовувати АІ-асистовані дослідження, які допомагають, зокрема, виявляти ризик передчасних пологів.
ШІ-системи дають можливість прогнозувати ризик передчасних пологів навіть за мінімального набору даних. Поєднання традиційних методів діагностики з новітніми моделями дає дуже високий результат у прогнозуванні. Це дає час та можливість лікарям пролонгувати вагітність та зберегти життя дитині
– пояснює лікар.
За його словами, доволі активно АІ використовується і у кардіотокографії – дослідженні серцебиття плоду, що допомагає виявити дистрес плоду (дискомфорт плоду, що викликаний, наприклад, нестачею кисню).
Водночас Дмитро Говсєєв наголошує, що кінцеву відповідальність за здоров'я пацієнта несе лікар, а сучасні системи дослідження – додаткові інструменти, а не заміна спеціаліста.
