Иллюстрация: Василина Дрозд/Vademecum

Разработан ИИ для диагностики неврологических нарушений по движениям глаз

Ученые Уральского федерального университета представили программный модуль на основе объяснимого машинного обучения для анализа движений глаз и ОСТ-изображений. При апробации на более чем 200 участниках исследователи выявили биомаркеры, позволяющие отличать здоровых людей от пациентов с постинсультными нарушениями, а пилотное исследование на 20 пациентах показало чувствительность метода к изменениям во время реабилитации. Разработку планируют применять в неврологии и реабилитологии для диагностики, оценки результатов лечения и поддержки врачебных решений. Проект получил 3 млн рублей от Российского научного фонда.

В России внедрили ИИ-ассистента для наблюдения детей с юношеским артритом

Ассистента встроили в систему дистанционного мониторинга, которой пользуются около 1,5 тысячи пациентов. Разработка Ассоциации детских ревматологов и «Яндекса» собирает недостающие данные, готовит для врача резюме обращения и черновик ответа, а случаи с «красными флагами» поднимает в начало очереди. По данным разработчиков, благодаря технологии число обращений, решенных при первом контакте, выросло на 40%. ИИ также напоминает о приеме препаратов и отвечает на типовые вопросы, но решение об изменении терапии остается за врачом. Сейчас систему тестируют на небольшой группе семей, в дальнейшем планируется научное исследование и возможная интеграция технологии в ОМС.

Правительство РФ определит перспективные ИИ-сервисы для ключевых отраслей

Комитетам, индустриальным центрам компетенций и Центру развития искусственного интеллекта поручено выбрать наиболее востребованные и перспективные ИИ-решения для ключевых отраслей экономики, включая здравоохранение. Перечни должны быть направлены в Минцифры до 25 декабря 2026 года. Параллельно власти рассмотрят меры поддержки отечественных разработок – приоритет российских ИИ-систем и больших языковых моделей при госзакупках, а также возможное увеличение грантового софинансирования особо значимых цифровых проектов с 50% до 80% от их стоимости.

ИИ может повысить точность диагностики за счет истории обследований пациента

Ученые из США предложили использовать искусственный интеллект для раннего выявления заболеваний не по отдельным результатам обследований, а по изменениям показателей конкретного человека со временем. Алгоритмы могут сопоставлять текущие данные с предыдущими снимками, анализами и клинической информацией, что потенциально позволит сократить число ложноположительных результатов при скрининге. Например, экспериментальная модель для оценки риска рака предстательной железы при использовании истории обследований повысила специфичность прогноза с менее чем 30% до более чем 90% при чувствительности около 90%. Однако эффективность такого подхода в реальной клинической практике пока не доказана: необходима независимая проверка моделей и оценка того, действительно ли более раннее выявление заболеваний улучшает результаты лечения.

ИИ-мониторинг в онкологических исследованиях может обеспечить окупаемость инвестиций до 82 раз

Исследование Центра изучения разработки лекарств Университета Тафтса оценило экономический эффект от использования ИИ-агента Medable для автоматизации административных задач в клинических исследованиях. По расчетам, применение такого инструмента может обеспечить от $7,5 млн дополнительной стоимости на фазе II до $21 млн на фазе III, сократить прямые затраты на $4,4–5,6 млн и ускорить разработку примерно на 18 недель. Основной эффект связан с уменьшением числа очных визитов и командировок, ускорением набора пациентов и закрытия баз данных. Для фармкомпании с 20 активными онкологическими программами совокупный дополнительный показатель расчетной чистой приведенной стоимости может достигать $226 млн, а с 50 показаниями – $565 млн.

ИИ научили оценивать тяжесть болезни Паркинсона по обычному видео

Ученые из Китая разработали ИИ-модель TF-Mamba для автоматической оценки двигательных нарушений по видео на основе стандартных тестов MDS-UPDRS. Систему обучили на данных 1 479 пациентов и независимо проверили еще на 450: точность оценки разных движений составила от 76,3% до 80,1%. Алгоритм анализирует амплитуду, ритм, частоту движений и признаки тремора, причем для записи достаточно обычной камеры. В эксперименте с молодыми врачами использование ИИ повысило согласованность их оценок с заключениями специалистов и сократило время анализа видео примерно на 60–70%. Авторы отмечают, что систему еще предстоит проверить в более крупных исследованиях и за пределами Китая.

Novo Nordisk и Amazon Web Services договорились о партнерстве в области ИИ для разработки лекарств

Компании расширили сотрудничество в области искусственного интеллекта: AWS станет предпочтительным облачным провайдером и ИИ-партнером фармкомпании. В Лондоне стороны создадут совместный инновационный хаб. В разработке лекарств планируется использовать сервисы Amazon Bio Discovery и Amazon Bedrock для анализа биологических, клинических, геномных и визуализационных данных, поиска терапевтических мишеней и создания новых препаратов. Кроме того, планируется внедрять ИИ-агентов в операционные процессы. По данным компаний, совместные решения уже позволили сократить время на подготовку клинической документации и повысить производительность труда 25 тысяч работников.

Google представила ИИ-систему AMIE для видеоконсультаций с врачом

Google Research и Google DeepMind развивают медицинскую ИИ-систему AMIE для проведения видеоконсультаций в реальном времени. Построенная на базе Gemini и Project Astra система может анализировать изображение и звук, проводить виртуальный осмотр и формировать диагностические выводы в ходе разговора с пациентом. В эксперименте с актерами в роли пациентов AMIE получила высокие оценки за сбор анамнеза, точность диагностики, обоснованность назначений и коммуникацию, а участники предпочли видеоконсультации текстовому формату. В то же время разработчики подчеркивают, что технология пока остается исследовательской и требует дополнительной проверки перед применением в реальной клинической практике.

ИИ-сервисы для подсчета калорий занижают энергетическую ценность блюд на треть

Ученые из США протестировали четыре приложения – MyFitnessPal, LoseIt!, CalAI и Appediet, которые с помощью ИИ оценивают состав еды по фотографии. На примере 102 приготовленных блюд выяснилось, что все сервисы в среднем занижали их энергетическую ценность на 252–345 ккал, или примерно на 33%, а содержание жиров – примерно на 30 г. Авторы исследования пришли к выводу, что такие ИИ-инструменты пока не способны точно определять калорийность по снимку, причем масштаб ошибки сопоставим с погрешностью традиционных методов оценки рациона по самоотчетам пациентов.

ИИ-инструмент QED Science отобрал 1% лучших препринтов bioRxiv, но исследователи ставят под сомнение объективность системы

Израильский стартап разработал ИИ-систему для предварительной оценки научных работ, которая проверяет обоснованность выводов, их соответствие данным и выявляет пробелы в исследованиях. В июне 2026 года алгоритм проанализировал 57 455 препринтов bioRxiv и выделил 574 работы с наиболее высокими оценками оригинальности и валидности; при отдельной проверке эксперты в 75% решающих сравнений предпочитали работы, которым система присвоила более высокий рейтинг. Однако инициатива вызвала споры из-за риска появления нового показателя научного престижа и сомнений в прозрачности ИИ-оценки, тогда как разработчики подчеркивают, что инструмент должен помогать авторам улучшать рукописи, а не заменять экспертное рецензирование.

Исследование: язык пациента может влиять на качество медицинских ответов ИИ

Международная группа ученых выяснила, что качество ответов медицинских ИИ-моделей заметно зависит от языка запроса. Наибольшее падение точности по сравнению с исходными вопросами зафиксировали для арабского языка – на 10,29%, для бенгальского показатель снизился на 7,24%, хинди – на 4,64%, а португальского – на 0,73%. Авторы связывают различия в том числе с неравномерным объемом данных на разных языках и считают, что медицинские ИИ-системы необходимо тестировать отдельно для каждого языка, расширяя многоязычные наборы данных и учитывая национальные клинические рекомендации.

Подписывайтесь на наши каналы: в MAX – Vademecum и Vademecum Live, в Telegram – Vademecum и Vademecum Live.