Ученые разработали искусственный нейрон для ИИ, который работает как живой мозг

Исследователи Инженерной школы USC Viterbi (США) разработали искусственные нейроны, которые физически копируют электрохимические процессы живых клеток. Вместо того чтобы просто имитировать мозг в программе, они построили устройство, которое функционирует по тем же биологическим принципам, открывая путь к радикально более эффективному ИИ.

Потенциал действия в наших нейронах работает так: клетка активно обменивается ионами (в основном калия и натрия) через мембранные каналы. - это создает электрохимический градиент, накопление которого и приводит к генерации импульса. Конечно, компьютеры, даже современные, так не умеют и работают исключительно на электронах - по сравнению с химией мозга это очень простая логиа.

Команда из USC под руководством профессора Джошуа Янга (Joshua Yang) взяла за основу именно ионный принцип. Они создали так называемый "диффузный мемристор" - компактное устройство, где носителем заряда выступают не электроны, а ионы серебра. Двигаясь в специальной среде, эти ионы позволяют устройству накапливать заряд и повторять динамику живого нейрона.

И получается, что это практически революция. Потому что все существующие ИИ - это все равно программы, которые, по сути, "притворяются" нейросетью (а работают на обычном кремниевом чипе). Новая разработка - это аппаратный нейрон (хоть и на другой химической базе). И он обладает ключевыми свойствами живой клетки:умеет накапливать сигналы и "срабатывать" только при достижении определенного порога (а потом, как и положено, уходить в период покоя).

Если эксперимент завершится удачно, будут решены две главные проблемы современного ИИ:
- Энергоэффективность: Наш мозг потребляет около 20 Вт. Суперкомпьютеры, обучающие ИИ-модели, - мегаватты. А вот новая ионная технология стремится к биологической эффективности.
- Размер: Чтобы сымитировать один нейрон сегодня требуются сотни транзисторов. Новый дизайн позволяет уместить функциональный нейрон на площади, сопоставимой всего с одним транзистором.

Для нас это означает, что ИИ-диагностика (анализ КТ, УЗИ, гистологии) сможет проводиться мгновенно - прямо в самом томографе или цифровом микроскопе.

#ИИвМедицине #Биоинженерия
👉 Подписаться на ИИ в медицине

Anthropic запустила ИИ-платформу для клинических испытаний

Компания Anthropic представила Claude for Life Sciences - специализированную платформу для ускорения разработки лекарств.

Во время тестов система уверенно превзошла человека в понимании лабораторных протоколов и набрала 0,83 балла (у специалистов получилось максимум 0,79).

Claude интегрирован со специализированными научными платформами Benchling, PubMed, 10x Genomics и Synapse. Исследователи получают данные напрямую из лабораторных и медицинских систем (не надо ничего переносить, копировать и тп.).

ИИ анализирует научную литературу, формулирует гипотезы, обрабатывает геномные данные и готовит черновики регуляторных документов.

Что в результате?
Практика показала, что Claude for Life Sciences сократила время подготовки документации клинических исследований с примерно 10 недель до 10 минут. Ученый, который демонстрировал результат, наглядно сравнил два плана дозирования препарата: модель сделала это за полторы минуты, вместо нескольких дней, которые потратил человек-профессионал. Claude извлек данные из Benchling, создал таблицы и сгенерировал отчет.

Крупнейшие производители лекарств Sanofi, AbbVie и Genmab уже объявили, что внедряют платформу для поиска новых лекарств и разработки противораковой терапии.

"Мы хотим, чтобы значительная часть всех исследований в науках о жизни проходила с помощью Claude, как сегодня происходит с программированием", - заявил Эрик Кодерер-Абрамс, глава биологического направления Anthropic.

Эксперты подчеркивают: ИИ в целом не сократит срок клинических испытаний (сейчас они занимают около трех лет) новых лекарств, потому что там много процессов. Но ускорит рутинную аналитику и подготовку документации, что освободит ресурсы для запуска параллельных исследований. Представители разработчика вообще уверены, что скоро без ИИ-ассистента не сможет работать ни одна индустрия.

#ИИвМедицине #Фарма #Биотех #РазработкаЛекарств
👉 Подписаться на ИИ в медицине

FDA разрешает обновлять ИИ-программы без перерегистрации

FDA, придумало, как ускорить внедрение новых ИИ-технологий в клиниках без того, чтобы снова проходить весь путь регистрации программы. Сейчас во всем мире программа, в код которой внесены изменения, считается новой и требует новой регистрации, и для многих разработчиков это такая головная боль (и расходы), что проще оставить как есть и не обновлять уже зарегистрированную программу. А технологии развиваются с такой скоростью, что это практически бессмысленно.

Поэтому в США решили отменить эту норму и разрешить вносить изменения в ИИ-разработки, которые зарегистрированы как медизделия, без перерегистрации. Правда, для этого придется показывать, как именно программа принимает решения.

Давайте рассмотрим на примере ИИ, который умеет находить признаки заболевания в МРТ-снимках. Программа разработана, зарегистрирована - работает в клиниках. Но потом этому же ИИ дали еще 1000 новых снимков для обучения, чтобы результат был точнее. И раньше, чтобы зарегистрировать это обновление, компании приходилось заново проходить всю процедуру одобрения в FDA с нуля (как будто они представили новую разработку).

Теперь FDA предлагает "План заранее определенных изменений". Фактически это такая "дорожная карта", когда разработчик сообщает - "мы планируем обучать наш ИИ на новых данных вот так, и он будет улучшаться вот в этих рамках". И если эксперты FDA одобряют такой план, то когда обновление реализовано, его надо просто заявить, ничего уже не регистрируя.

А важно это для всего мира, потому что FDA традиционно являются законодателями для большинства стран, и есть вероятность, что если эта модель окажется успешной (а звучит она логично), то ее возьмут на вооружение и другие регуляторы. Потому что иначе развитие ИИ-решение будет просто невозможным.

Параллельно FDA создает открытый список всех медицинских приборов, где используется ИИ - он будет открыт для любого пользователя (т.е. пациент тоже сможет проверить, используется ли ИИ в клинике, где его обследуют).

Кроме этого, ведомство требует, чтобы разработчики писали для врачей понятные инструкции: что именно и в какой момент делает ИИ, на каких данных он учился, и как его можно проверить.

И есть еще одно требование - разработчики должны убедиться, что ИИ одинаково хорошо работает для всех групп пациентов - независимо от возраста, пола, цвета кожи или места жительства.

#ИИвМедицине #РегулированиеИИ #FDA
👉 Подписаться на ИИ в медицине

Цукерберг запускает ИИ-проект, который должен к концу столетия победить все болезни

Марк Цукерберг и его супруга Присцилла Чан (напомним, что она по образованию педиатр) объявили о том, что целью их филантропической организации Chan Zuckerberg Initiative становится использование искусственного интеллекта для фундаментальных биологических исследований, которые до конца текущего столетия должны излечить, предотвратить или взять под контроль все болезни человечества.

В центре стратегии Chan Zuckerberg Biohub - их собственный исследовательский институт в Калифорнии, который должен к 2028 году в 10 раз увеличить вычислительные мощности Biohub. Супруги, ранее пообещавшие пожертвовать 99% своих акций, направят большую долю своего состояния (оцениваемого примерно в 256 миллиардов долларов) именно на это направление.

Суть в том, что вместо того чтобы годами проводить традиционные «мокрые» лабораторные эксперименты, Biohub сосредоточится на «биологии, усиленной ИИ». Цель - «проводить виртуальные эксперименты в большем масштабе и с большей скоростью, чем это возможно сейчас».

В списке уже объявленных проектов:
- Виртуальное картирование клеток: Создание цифровых двойников клеток для моделирования их поведения и реакции на болезни или лекарства;
- LLM для биологии: Разработка больших языковых моделей, которые смогут «мыслить» как биологи, понимать сложные процессы и предлагать гипотезы;
- Генетический анализ: Использование ИИ для глубокого анализа генетических последовательностей, чтобы обнаруживать заболевания на самых ранних стадиях.

Если все пойдет по плану, это кардинально ускорит цикл исследований. Если ИИ сможет точно моделировать сложные биологические системы, ученые смогут проверять гипотезы о механизмах болезней или эффективности новых препаратов не за месяцы в лаборатории, а за часы на сервере. А это уже - быстрая персонализированная медицина.

«Ускорение науки - это самый позитивный вклад, который, по нашему мнению, мы можем внести, - заявили Чан и Цукерберг на презентации в Biohub. - Поэтому мы делаем полную ставку на биологию, усиленную ИИ, в нашей следующей главе».

(То есть традиционные биологи напряглись, будет ли их профессия следующей в списке, предназначенном на сокращение?)

#ИИвМедицине #Биотехнологии #CZI #МедицинаБудущего

👉 Подписаться на ИИ в медицине

Маск пообещал нам «цифровое бессмертие» через 20 лет

Илон Маск заявил на годовом собрании акционеров Tesla, что мы находимся в «примерно двадцатилетней» перспективе от момента, когда человеческое сознание можно будет загрузить в гуманоидного робота Optimus, объединив его с нейроимплантами Neuralink. То есть сделать сознание человека бессмертным.

Пока это чистая фантазия фантастика, но еще несколько лет назад само внедрение чипа в мозг выглядело малореальным, а сейчас мы видим, что люди с тетраплегией, БАС, последствиями инсульта, которые раньше не могли сделать без посторонней помощи ничего, сейчас с помощью вживленного нейроинтерфейса умеют управлять компьютером, искусственной рукой и даже могут превращать свои мысли в речь.

Например, создан интерфейс, который позволяет женщине с тяжелым параличом говорить через цифровой аватар: ИИ декодирует мозговые сигналы в речь со скоростью до 80 слов в минуту и анимирует лицо аватара.

Но чтобы сделать то, о чем говорит Маск, нужно:
- полностью картировать трехмерную структуру мозга,
- смоделировать динамику нейронов на уровне, которого мы пока вообще не понимаем,
- дать этому мозгу хоть какие-то сенсорные ощущения.

Кроме того, это ставит перед человечеством вопрос доступности технологий (кто сможет себя клонировать?), вопросов прав и обязанностей таких «цифровых людей»,

Но если стремление к созданию бессмертных людей позволить с помощью технологий Neuralink вернуть утраченные функции смертным, это уже неплохо и оправдывает цель, правда?

#ИИвМедицине #Нейроинтерфейсы #Neuralink
#ЦифровоеБессмертие

👉 Подписаться на ИИ в медицине

Американская Medicare запускает ИИ-фильтр, который будет сам выбирать, какие операции оплачивать, а какие нет

Американская федеральная программа Medicare (там застрахованы более 66 миллионов пожилых граждан и людей с инвалидностью) запускает шестилетний пилотный проект WISeR.
C 1 января 2026 года в шести штатах анализировать запросы на дорогостоящие медицинские услуги и влиять на решение об их оплате будет ИИ.

Проблема, которую Центры Medicare и Medicaid Services (CMS) пытаются решить - это колоссальный перерасход и выявленные многочисленные эпизоды страхового мошенничества. По данным регулятора, до четверти расходов в здравоохранении США тратятся впустую или на процедуры с сомнительной пользой.
Цель эксперимента - создать максимально независимый фильтр, который проверяет правильность назначения за счет страховой дорогостоящих процедур типа имплантации нервных стимуляторов, артроскопии, пластики с использованием заменителей кожи и т.п.

Работать это будет так:
- врач делает назначение - через платформу одного из шести IT-подрядчиков (среди них, кстати, Cohere Health, Innovaccer и Humata Health);
- ИИ мгновенно проверяет, соответствует ли случай установленным критериям покрытия Medicare и одобряет соответствующие (там целый ряд критериев);
- если запрос спорный, неполный или не соответствует правилам, ИИ направляет его живому врачу-эксперту и потом еще раз проверяет его решение.

Те клиники, у кого меньше всего спорных вопросов, получат «золотую карточку» и освобождение от проверок в немногочисленных сложных случаях.

Проект уже вызвал целый шквал комментариев и требований его отмены.
Защитники закона уверены, что протестуют те, кого такое решение лишает незаконного заработка.

Но посмотреть на результаты такой модели крайне интересно! Потому что это же и есть прямая задача для ИИ - проверить соответствие запроса критериям, выделить те, что не вызывают вопросов, и не тратить на это рабочее время сотрудников-людей, которые в это же время будут решать нестандартные кейсы (и, конечно, учить ИИ, который в случае успешного эксперимента возьмет на себя и более сложные задачи).

А мы с вами сможем изучить результаты эксперимента и учитывать в своих проектах.

#ИИвМедицине #ИИновости

👉 Подписаться на ИИ в медицине

Американская сеть клиник заменила линейных медсестер ИИ-няньками

Крупная американская сеть клиник Sentara Health разворачивает «виртуальных медсестёр» и «AI-нянек» в 12 своих больницах (это больше 1 700 палат). Задача новой платформы ThinkAndor - бороться с хроническим дефицитом медсестёр и следить за пациентами, чтобы они не падали и не вредили себе.

Обычно для наблюдения за пациентами с высоким риском падения или дезориентацией выделяется персональная сиделка (то есть отдельный сотрудник для каждого пациента). Это очень дорого, требует огромного кадрового ресурса и ведет к быстрому выгоранию персонала.

Теперь клиника хочет поручить это ИИ: в палатах установлены камеры и системы двусторонней связи, программа в режиме реального времени анализирует видеопоток, и если пациент пытается встать без помощи, выдернуть катетер или покинуть палату, подается сигнал оператору в едином командном центре. Оператор сразу же начинает разговаривать с пациентом и при необходимости направляет к нему дежурную медсестру или врача.

Кроме этого, ThinkAndor (она работает на базе доученных моделей OpenAI) интегрируется с ЭМК и работает поверх привычных корпоративных инструментов. Виртуальные медсёстры (удаленные операторы при поддержке ИИ) также берут на себя рутинные задачи, не требующие физического контакта: первичный опрос при поступлении, сверку назначений, подготовку к выписке

Но и это не все - ИИ слушает все переговоры персонала с пациентом в палате и формирует черновики записей в ЭМК, экономя медсестрам часы ручного ввода данных.

Результаты, которые приводят Andor Health и Sentara, впечатляют (хотя пока это только внутренние, метрики): 50% снижения падений пациентов, 70% экономии на расходах на персональных сиделок и высвобождении до 3,5 часов рабочего времени медсестры за одну смену.

#ИИвМедицине #ИИмедсестра #ИИновости

👉 Подписаться на ИИ в медицине

Израильский производитель лекарств Teva открывает AI-стартапам доступ к своим лабораториям и производству

19 ноября 2025 года Teva Pharmaceutical Industries объявила о запуске программы Teva Rise - она дает доступ внешним разработчикам к интеграции своих алгоритмов и биотехнологических решении непосредственно в цепочку R&D и производственные процессы компании.
Teva приняла решение отойти от практики разработки всех инструментов внутри компании и открыла доступ к своей инфраструктуре для ряда конкретных технологических задач:

- Доклиника: Organ-on-a-chip. Решения для внедрения микрофлюидных платформ в процесс тестирования биопрепаратов. Это моделирование реакции человеческих тканей.

- Клинические исследования: AI-дизайн протоколов. Применение предиктивных моделей на базе исторических данных и RWD (Real World Data). Алгоритмы должны выявлять недостатки в дизайне клинического исследования еще до набора пациентов - например, корректировать критерии включения/исключения, чтобы снизить риск провала в II и III фазах.

- Цифровая медицина: Софт для сопровождения пациентов, получающих инъекционные препараты длительного действия. Задача ИИ здесь - мониторинг состояния, контроль лечения и анализ поведенческих паттернов.

- Производство: Оптимизация цепочек поставок, выявление слабых мест, простоев, поломок.

Фактически перед нами уникальная возможность для AI-команд - валидировать свои технологии не на синтетических датасетах, а на реальных задачах.

Победители отбора получат доступ к обезличенным данным пациентов, результатам прошлых испытаний и лабораторному оборудованию.

А главная цель - найти новые возможности, реализовать идеи, на старте отсеять заведомо провальные проекты и перераспределить ресурсы. Ну а в результате - получить новые эффективные лекарства и уменьшить стоимость их разработки.

#ИИвМедицине #PharmaAI
👉 Подписаться на на ИИ в медицине

В США запустили израильско-американский проект гибридной AI-клиники

Крупнейшая медицинская сеть штата Нью-Йорк Northwell Health и израильско-американский технологический стартап K Health объявили о создании совместного предприятия для запуска сервиса Northwell Primary Care Now. Это платформа, которая объединила проект специализированного клинического ИИ и физическую медицинскую инфраструктуру. Цель заявлена уже привычная нам - бесшовный доступ к врачам в режиме 24/7.

В основе модели - проприетарный ИИ-алгоритм от K Health, который первым контактирует с пациентом: проводит подробный опрос, собирает анамнез, анализирует симптомы. Алгоритм обучен на реальных медицинских данных (более 2 миллиардов параметров) и клинических рекомендациях. Основная цель тут – автоматизация рутинного сбора информации, чтобы к моменту общения пациента с врачом уже был готов структурированный отчет о текущем состоянии со всеми возможными диагнозами, анамнезом и т.п.

Когда информация собрана, решается вопрос о способе консультации. Это может быть дистанционно (если не нужен личный осмотр) или с визитом в клинику - тогда ИИ сам записывает пациента на прием, причем часто на ближайшее время.

Разработчики говорят, что им первым удалось объединить цифровой и физический путь пациента в единую экосистему. Ну и особо подчеркивают, что никаких, собственно, медицинских задач ИИ не решает, а только освобождает врачу время и уменьшает очереди.

Мы видим, что это уже тенденция. Как некоторое время назад сначала компьютер, а потом медицинские информационные системы стали стандартом работы, так и ИИ-подготовка к визиту становится почти незаменимым действием (ну и модели с каждым обновлением все умнее и делают все меньше ошибок).

#ИИвМедицине #ЦифровоеЗдоровье #МедицинаБудущего #NorthwellHealth #KHealth

👉 Подписаться на ИИ в медицине

ИИ-тренер по профилактике диабета оказался эффективнее профессионала-человека

ИИ-программа профилактики диабета показала такие же клинические результаты, как и классические группы, которые вели профессиональные тренеры. Но главное - ИИ-решение смогло привлечь больше людей, и удержало их в программе гораздо дольше. И это не реклама, а опубликованные по всем правилам результаты научного иследования.

Сейчас только в США с предиабетом живут около 98 миллионов взрослых. И если не принимать мер, то 70% из них заболеют диабетом 2-го типа. И время, чтобы регулярно посещать занятия программ профилактики находят далеко не все.

А вот ИИ оказался намного более удобным коучем.
В исследовании участвовали 368 человек с предиабетом и лишним весом. Участников случайным образом направили либо в стандартную удаленную группу с живым коучем, либо в полностью автоматизированную ИИ-программу в виде мобильного приложения, разработанного Sweetch Health. Обе группы работали в реальных условиях в течение 12 месяцев.

Задача ИИ была - выступить персональным, круглосуточным и неутомимым коучем. Система построена на алгоритме обучения с подкреплением - это когда ИИ постоянно анализирует данные, поступающие и при взвешивании, и с носимых трекеров, оценивает поведение и питание пациента.

Все рекомендации ИИ-коуча строго персонифицированы - напоминания о прогулке, похвалы за прогресс, советы по изменению рациона и т.п. Причем одна из сопутствующих задач - быть еще и психологом, делать это интересно.

Результаты:
По главному клиническому показателю - достижению целей по снижению веса и повышению активности - ИИ и человек почти равны: 31,7% в ИИ-группе против 31,9% в группе с людьми.

Но вот при оценке вовлеченности Ии победил с большим отрывом:
Из зачисленных в группу ИИ заниматься начали 93,4% (у обычного тренера - 82,7%), а завершили программу и достигли результата - 63,9% участников с ИИ-коучем (50,3% в группе с человеком).

Уже решено, что эксперимент будут продолжать.

#ИИвМедицине #ПрофилактикаДиабета #КлиническиеИсследования 👉 Подписаться на ИИ в медицине

ИИ заставляет клиентов страховых компаний вести здоровый образ жизни (или платить больше)

Одна из крупнейших компаний медицинского страхования Vitality запустила проект активной профилактики - Vitality AI.
Он использует генеративные модели Gemini и технологическую базу Vertex AI от Google для анализа огромного массива данных, чтобы выдавать каждому застрахованному персональные рекомендации (и контролировать их выполнение).

База данных аккумулирует более 2800 параметров: от данных об активности, сне и питании - до результатов анализов и заключений специалистов. Роль ИИ здесь - проанализировать эти данные и выдать персональный план профилактики - в виде понятных и исполнимых инструкций: сколько есть и пить, сколько спать, как заниматься спортом, какие плановые обследования пройти.
Для тех, кто выполняет рекомендации, страховка становится существенно дешевле.

За тестовый период уже удалось на 19% увеличить количество плановых проверок, что позволило выявить целый ряд заболеваний на ранней стадии (и страховой это будет значительно дешевле, чем если бы заболевание обнаружили через несколько лет).

Похожая схема работает и у американской страховой компания Aetna (входит в CVS Health) – там во все каналы общения с пациентом внедрен генеративный ИИ-ассистент, который помогает быстро найти ответы на вопросы и определиться с набором плановых обследований.

Правда, такая схема актуальна только для государственного страхования или для очень длинных договоров, когда компания гарантированно знает, что вылечить пациента сейчас (т.е. потратить на него деньги) дешевле, чем не заметить заболевания, но через 5 или 10 лет потратить на его лечение в 10-20 (а иногда 100 или 1000) раз больше. Ну и это именно тот случай, когда такая экономия – абсолютно    в интересах пациента – и если ИИ выявил, что вам надо больше спать, то вы будете или соблюдать рекомендации и больше спать (что пойдет вам на пользу), или больше платить за страховку.

#ИИвМедицине #ЦифровоеЗдоровье #Профилактика #VitalityAI #GoogleCloud
👉 Подписаться на ИИ в медицине

Скрининг рака груди: Microsoft открывает доступ по клику к ИИ Transpara

Нидерландская компания ScreenPoint Medical сообщила, что ее система Transpara теперь доступна без всяких интеграций - просто через сеть Microsoft Precision Imaging Network (PIN). То есть один из самых известных алгоритмов для поиска рака молочной железы теперь можно подключить к клинике буквально по клику, без долгой и дорогой IT-интеграции.

Сейчас главная проблема внедрения ИИ в медицину - это не сами разработки (их много, и качество пользователей устраивает), а именно вопрос сложности внедрения. То есть для того, чтобы пользоваться программой, клинике обычно надо плюс к маммографу поставить себе специальный софт, арендовать или купить серверы, согласовать все с IT-службой и безопасниками, подключить к рабочим местам врача и т.п.

Microsoft, купившая гиганта Nuance, решает эту задачу радикально: поскольку софт Nuance для голосового ввода уже стоит у 80% радиологов США, они решили сделать его буквально «магазином приложений», где Transpara просто становится одной из опций внутри экосистемы.

Работает это так:
- Маршрутизация: Снимки (2D-маммография или 3D-томосинтез) автоматически отправляются в защищенное облако Azure.
- Анализ: Transpara проверяет изображения и выставляет оценку риска по шкале от 1 до 10. Если балл высокий (10), система подсвечивает подозрительные участки - кальцинаты или уплотнения мягких тканей.
- Результат: прилетает обратно в рабочий интерфейс радиолога (PACS или систему отчетности) за секунды, и врач видит подсказки прямо на снимке, с которым работает, в своей привычной программе (а не в другом окне).


У Transpara уже есть FDA 510(k) и европейский CE Mark. Доказательная база показывает, что использование этого ИИ повышает точность и ускоряет работу врача, что в результате позволяет находить рак на более ранних стадиях, когда он успешно лечится.

Из минусов - зависимость от доступа в интернет и стабильности работы Microsoft.
ну и вопрос приватности, особенно в Европе с её строгим GDPR, хотя Microsoft и заявляет о полной защищенности контура.

#ИИновости #маммо #Microsoft

👉 Подписаться на ИИ в медицине

Минздрав США выпустил стратегию по всеобщему внедрению ИИ в медицине

Минздрав США вчера официально представил 20-страничную стратегию по масштабному внедрению ИИ на всех уровнях здравоохранения в стране - от эпиднадзора до клинической помощи пациентам. Причем цель документа - не какое-то большое и тяжелое внедрение, а на обучение пользователей сотням повседневных сценариев, когда с помощью ИИ можно будет где-то повышать точность, где-то экономить время сотрудников и т.п.

До этого момента внедрение ИИ в федеральных клиниках и ведомствах шло очень лоскутно - было много разных пилотов, не было единых стандартов обработки персданных. Поэтому главной задачей стратегии стала выработка этих правили координация обучения. То есть фактически всех сотрудников отрасли призывают системно делать то, что уже делают энтузиасты - использованию ИИ-ассистентов для автоматизации рутины. Начать предлагают с внутренней переписки, обработки совещаний, анализе документов, работе со статистикой.

В документе пять ключевых направлений: -
- создание системы управления рисками ИИ (governance);
- общий набор AI-инструментов для всего ведомства;
- обучение сотрудников try-first-подходу - как начать пробовать ИИ для обычных задач, которые все привыкли делать вручную;
- финансирование стандартов для исследований и разработки;
- внедрение ИИ в общественное здравоохранение и прямую помощь пациентам.

Приводятся даже примеры: как быстро реализовать персонализированные подсказки по здоровью на основе уже имеющихся медицинских записей:
На входе: электронная карта пациента, лабораторные результаты, данные страховки.
Анализ: модель ИИ ищет паттерны риска (диабет, сердечно-сосудистые болезни), сверяет с клиническими рекомендациями.
Выход: врачу и пациенту выдаются context-aware рекомендации - что проверить, какие обследования запланировать, какие меры профилактики обсудить.

Сейчас ведомство насчитало 271 активное или планируемое внедрение ИИ за 2024 финансовый год и ожидает рост числа AI-проектов еще на 70% в 2025-м.

Конечно, есть ряд но. Напомним, что ведомство уже не раз критиковали за рискованные решения с обменом чувствительными данными, например, передачу информации о пациентах Medicaid миграционным службам. Эксперты по ИИ, в том числе Oren Etzioni и Darrell West, поддерживают модернизацию, но сомневаются, что команда министра здравоохранения Роберта Кеннеди сможет обеспечить достаточные гарантии приватности, особенно при работе с агрегированными наборами данных для ИИ-аналитики. Но стратегия уверенно обещает «золотой стандарт науки» и прозрачность (правда, технических деталей и четких механизмов контроля мы в документе не нашли).

В других странах такой полноценной стратегии, которая нацелена именно на развитие ИИ в медицине, пока нет. В странах Европы, в России и в Израиле есть свои общие национальные стратегии по развитию ИИ в целом, есть программы цифрового здравоохранения и регуляторика для AI-медизделий, но "это другое". Великобритания, правда, разработала долгосрочный план «AI-насыщенной» медицины, а Еврокомиссия - политику по "надежному ИИ в здравоохранении и инфраструктуре данных". А Китай просто внедряет ИИ во всех отраслях, и в медицине в первую очередь.

Ну а мы продолжаем наши курсы по использованию ИИ врачами, медсестрами, администраторами - в решении ежедневных задач и понимаем, что это очень даже в тренде :)

#ИИ #здравоохранение #цифровоездравоохранение
👉 Подписаться на ИИ в медицине

Pfizer с помощью ИИ ищет лекарство от ревматоидного артрита

Adaptive Biotechnologies будет помогать компании Pfizer искать новые мишени для лечения ревматоидного артрита с помощью ИИ-анализа иммунных клеток. За это Adaptive может получить до $890 млн (если все пройдет успешно).

Adaptive разработала платформу, которая читает T-клеточные рецепторы (TCR) - белковые «замки» на поверхности T-клеток. Эти рецепторы распознают триггеры болезней (также как мы умеем читать отпечатков пальцев). При ревматоидном артрите часть TCR становится атакует собственные ткани организма. И суть в том, чтобы понять, какие именно TCR-сигнатуры связаны с болезнью у конкретных подгрупп пациентов, и превратить это знание в терапевтические мишени.

Работает это так: Adaptive анализирует клинические образцы Pfizer методом высокопроизводительного секвенирования, выявляет TCR, которые значительно обогащены у пациентов с РА, и передает результаты Pfizer, который берет на себя всю разработку и коммерциализацию терапий на основе этих находок.

Adaptive утверждает, что располагает крупнейшим в отрасли TCR-antigen датасетом - базой данных, где каждый рецептор связан с конкретным антигеном, который он распознаёт.

По второму соглашению Pfizer получает доступ к этой базе для обучения своих AI/ML-моделей в разработке препаратов по нескольким направлениям иммунологии. Финансовые условия по лицензии не раскрыты, но упомянуты ежегодные платежи и авансовый транш. Чед Робинс, CEO Adaptive, назвал базу «сокровищницей иммунных данных».

Врачи считают, что количество болеющих ревматоидным артритом стремительно растет, и к 2050 году будет зарегистрировано больше 30 миллионов случаев (причем женщины болеют почти в 2,5 раза чаще мужчин).

Важно, что договор у них неэксклюзивный. То есть аналогичные партнёрства возможны у других игроков. Вопрос только, насколько TCR-база покрывает разнообразие популяций и клинических фенотипов, и - самое узкое место - как это будет переведено в реально работающие препараты.

#AI #DrugDiscovery #ИИновости #Pfizer #TCR

👉 Подписаться на ИИ в медицине

На рынок выпущен первый разработанный ИИ препарат - это таблетка от псориаза Zasocitinib

Японский фармгигант Takeda сообщил об успешном завершении двух ключевых исследований (последней фазы) препарата zasocitinib для лечения псориаза. Фактически - это признание AI Drug Discovery - теперь такие препараты будут появляться быстрее.

Генезис молекулы был изначально спроектирован стартапом Nimbus Therapeutics. Takeda выкупила этот актив за рекордные $4 млрд, фактически сделав его главной ставкой своего портфеля в области иммунологии. Регистрация препарата в FDA намечена на 2026 год.

Лекарства от псориаза уже существуют на рынке. но их главной проблемой является низкая избирательность - они "задевают" соседние белки и вызывают серьезные побочки - от тромбозов до анемии.

ИИ позволил создать молекулу, которая идеально садится только на один белок - и препарат оказывает мощный противовоспалительный эффект без системной токсичности (по результатам подтвержденных клинических исследований).

Сегодня на стадиях клинических испытаний находится более 120 молекул, созданных или оптимизированных с помощью ИИ - мы ждем результатов по препаратам, которые должны помочь от целого спектра заболеваний - от фиброза и онкологии.

Zasocitinib первым из них дошел до стадии, позволяющей одобрить его к продаже, но в целом AI Drug Discovery - это вопрос нашего ближайшего будущего. Важно, что это сокращение стадии R&D еще и значительно (иногда в сотни и тысячи раз) удешевляет разработку лекарства.

👉 Подписаться на ИИ в медицине

Индийская фарма запустила ИИ-переводчик с медицинского языка на пациентский

Индийский фармацевтический гигант Bristol Myers Squibb (BMS) в партнерстве с Accenture объявил о запуске проекта Mosaic - первого в своем роде мультимедийного хаба в Мумбаи, работающего на базе генеративного искусственного интеллекта. Речь идет о создании полноценного "завода" по производству медицинского и образовательного контента, который должен радикально ускорить коммуникацию между производителем лекарств, врачами и пациентами.

Цель проекта - автоматизировать рассылку и при этом сделать ее гиперперсонализированной, чтобы каждое письмо было буквально подготовлено для конкретного пациента и учитывало все его особенности.

Объявлено, что основная задача Mosaic - превратить процесс создания информационных материалов из кустарного в промышленный. Система позиционируется как "end-to-end"- решение - то есть реализует полный цикл от выявления потребности до доставки готового текста или видео конкретному адресату.

Ключевые функциональные направления:
Анализ спроса в реальном времени: ИИ должен определять, в какой именно информации нуждаются врачи прямо сейчас (например, разъяснения по побочным эффектам новой терапии или протоколы коррекции дозировок).

Масштабируемое производство:
Генерация "пациентоцентричного" контента, что означает автоматическую адаптацию базовой информации (инструкций к препаратам, например) под разные форматы, языки и уровни подготовки аудитории.

Персонализация опыта:
Система подстраивает коммуникацию под предпочтения конкретного специалиста.

Запуск Mosaic - это часть глобальной стратегии BMS, в рамках которой компания инвестирует около 130 миллионов долларов в развитие инструментов ИИ. Ну а в Индии это оказалось начать проще и дешевле.

И все равно "черный ящик" - технические детали проекта, как это часто бывает, остались закрытыми, и для объективной оценки системы не хватает данных. Мы не знаем, используются ли проприетарные разработки или готовые решения (вроде моделей от OpenAI или Anthropic), нет информации о механизмах RAG (генерации с опорой на базу знаний) и о том, как система борется с "галлюцинациями" ИИ (это главный тормоз внедрения генеративных моделей в медицину).

Непонятно и как организован human-in-the-loop - контроль человеком.

Но в целом такое решение, которое позволит системно и понятно объяснять пациенту - как принимать лекарства, какие бывают побочные эффекты и как их оследить, на что надо обращать внимание, рассказанные доступным языком (а там задействованы простые схемы, карточки, как для малышей в детском саду, и т.п.), вполне здравая идея.

У нас один из главных вопросов - где грань между медицинским просвещением и маркетингом, цель которого, лекарство продать?

#ИИвмедицине #BMS #Accenture #Mosaic #HealthTech #Фармацевтика
👉 Подписаться на ИИ в медицине

В США запущен AI-ассистент Dot, который может заменить пациентам колл-центр и регистратуру

Included Health (крупнейшая американская healthcare-платформа) объявила о запуске Dot - персонализированного AI-ассистента, который помогает пациентам ориентироваться в медицине и консультирует по любым вопросам: от выбора оптимальной страховки до формирования маршрута лечения. Причем в компании заявляют, что не ставилась задача заменить врача или сотрудника. Цель разработки - сориентировать пациента по открытой и официальной информации, в которой просто сложно разобраться, а в случае необходимости уже подключается человек.

После анализа процессов (проводил анализ, конечно, ИИ) выяснилось, что главная боль пациентов не само лечение, а поиск информации о том, что входит/не входит в страховку, сколько в итоге будет стоить лечение, куда бежать в первую очередь и т.п.

Ну а у клиники такой неподготовленный пациент отнимает массу времени на непрофильные задачи, приводит к отмене визитов, отказам страховых компаний в оплате.

Как работает Dot
- Ассистент получает доступ к данным о страховании, выставленных счетах и медицинской истории конкретного пользователя (в рамках платформы Included Health).
- Dot объясняет условия страховки, помогает найти врача в сети страховой компании, подсказывает следующий шаг (онлайн-консультация, очный визит, специалист).
- Подготовка к визиту: Dot готовит чек-листы, вопросы врачу (которые пациенту надо не забыть задать), организационные детали.

При "красных флагах" (например, психиатрических симптомах, опасности для здоровья и т.п.) ассистент мгновенно (буквально за минуты) подключает живого клинициста.

Компания подчеркивает, что за последний год система обработала уже миллиарды запросов, и сейчас речь идет не о пилоте, а о масштабируемом сервисе.

Клиникам Dot представлен как медицинский ассистент, но в первую очередь выгода чувствуется в том, что резко снижается количество звонков с вопросами про условия страховки, пациенты приходят на прием с нужными документами, данными и вопросами, меньше переносов (потому что пациент случайно записался не к тому специалисту) и отмен.

То есть по сути это - автоматизация работы, которую сейчас делают регистратура, колл-центр и персональные менеджеры.

Как это часто бывает, Included Health не раскрывает, какие именно большие языковые модели используются, как устроены ограничения (guardrails) и проводится ли обучение на пользовательских данных (хотя, обладая достаточным опытом в отрасли, мы почти всегда предполагаем точно). Также остается тонкая грань между "навигацией" и персонализированным медицинским советом - компания решает ее через обязательную эскалацию к клиницисту, но юридические детали зависят от клиники, штата и т.п.

Но в целом это подтверждение тренда, о котором мы говорили еще два года назад - в первую очередь будет автоматизирована рутина. И, видимо, в ближайшие год-два мы будем наблюдать за сокращением колл-центров и регистратуры в клиниках, и в страховых компаниях.

#ИИвмедицине #PatientNavigation #DigitalHealth #HealthTech
👉 Подписаться на ИИ в медицине

FDA обяжет маркировать медицинские устройства с языковыми моделями внутри

FDA - главный регулятор самого влиятельного медтех-рынка) перед самым Новым годом инициировала обсуждение новых стандартов маркировки медизделий. Речь идёт о выделении устройств, которые используют базовые модели ИИ, включая большие языковые модели (LLM) и мультимодальные системы.

До сих пор для регулятора и покупателя почти любой продукт с ИИ шёл под общим ярлыком "алгоритм на базе машинного обучения". А для врачей и отделов закупок это тот самый "чёрный ящик", когда пользователь не понимает, имеет он дело с жёстко обученной нейросетью (как для поиска патологий на снимках) или с гибкой, но менее предсказуемой генеративной моделью.

Сейчас состав продукта хотят сделать прозрачным, чтобы если внутри системы "под капотом" работает LLM, информация об этом была прямо отражена в документации и интерфейсе.

Мы в целом давно ждали этого шага, так как специфика работы с такими моделями принципиально иная, и это надо учитывать при управлении рисками. Ну и для таких изделий принцип clinician-in-the-loop (т.е. валидация врачом) станет не рекомендательным, а обязательным, а для нас с вами это открывает новые возможности - поэтому надо учиться работе с ИИ. Например, появится новая медицинская специализация - оценка выданного ИИ вероятностного прогноза, к которому да, нужно относиться с долей здорового скепсиса (но помнить, что по тестам этот прогноз сейчас точнее, чем решения врача средней квалификации).

#FDA #LLM #регуляторика #безопасность #медтех

👉 Подписаться на ИИ в медицине

В США подан первый иск за использование AI без согласия пациентов

Sharp Healthcare (крупная сеть клиник в Калифорнии) столкнулась с первым иском за использование AI, что может стать прецедентом для всей отрасли. Пациент обвинил организацию в использовании системы фонового документирования (ambient AI documentation) без получения явного информированного согласия. В центре скандала оказалась технология компании Abridge - одного из лидеров рынка медицинских ИИ-скрайбов.

Такие системы (фонового документирования) работают "внимательным слушателем" - анализируют разговор врача с пациентом и автоматически формирует медицинские заметки. Мы в своей практике часто видим, как это избавляет врачей от рутины и повышает точность документов. Казалось бы, чистая польза. Однако истец утверждает, что его разговор записывали без предупреждения, а в Калифорнии это нарушает закон о защите частной жизни - один из самых жестких в США, потому что он требует согласия всех сторон на запись частного разговора. Поэтому внедряя новые технологии очень важно правильно оформить это юридически.
Что надо не забыть:
- оформить процедуру получения согласия пациента (в разных странах по-разному - где-то достаточно предупреждения, где-то нужна подпись),
- проверить, хранятся ли записи, где и как. Сейчас есть технологии, которые удаляют записи сразу после расшифровки,
- проверить, что не пропущен шаг clinician-in-the-loop - то есть контроль врача, потому что пока ИИ-заметки - это всегда черновик, контроль полноты и правильности всех записей остается на враче.

Мы прогнозируем, что в ближайшие пару лет таких исков будет становиться все больше. Сейчас активно внедряется Nuance DAX - решение Microsoft, которое преобразует разговор врача и пациента в структурированную запись в карте; а медицинский IT-гигант Epic интегрирует такие ИИ-функции напрямую в интерфейс. Поэтому в ближайшее время сервис станет рутинным для тысяч врачей, а юристы отработают тактику предупреждений и контроля.


#ИИновости #Приватность
👉 Подписаться на ИИ в медицине

Итоги 2025 и прогноз на 2026: ИИ становится скучным (и это хорошо)

Итак, новый год набирает обороты, давайте подведем итоги и спланируем, чего мы хотим от года 2026-го.

В прошлый год мы входили с ожиданием чуда: казалось, модели вот-вот перестанут галлюцинировать и начнут сами ставить диагнозы и лечить лучше врача. Но чудо случилось не там - ИИ (к счастью) не стал думать за нас, зато в умелых руках смог забирать на себя рутину и стал идеальным ассистентом.

Подводя итоги года, мы проанализировали отчеты регуляторов и выделили главное: в 2026-м магии не будет, зато эффективность вырастет кратно.

Главное за 2025:
Фоновые ассистенты (ambient scribes). Пока футурологи спорили о высоком, эти решения тихо захватили кабинеты. Peterson Health Technology Institute называет это самой быстрой адаптацией в истории: десятки решений уже в боевом использовании. И вопреки страхам, врачи не потеряли работу, а наоборот - получили дополнительное время для того, чтобы думать, чего за них пока никто сделать не может.

Проснулись регуляторы, и давай регламентировать работу - и ИИ в целом, и ИИ в медицине. Регуляторы проснулись. Так FDA объявила, что безопасность - это основа всего жизненного цикла любого проекта на основе ИИ, если он применяется в медицине. И аналогичные правила принимают регуляторы всех стран.

Наш прогноз на 2026: три основных вектора

1. Контекст важнее промпта. Вам больше не нужны курсы промпт-инжиниринга. Будущее - за RAG (генерация с дополненным контекстом). Мы "скармливаем" ИИ обезличенные данные пациента и говорим, чем пользоваться для советов - даем ссылки на клинические рекомендации, гайдлайны, публикации (их поиском занимаются отдельные программы) - в итоге - никаких галлюцинаций, быстрый ответ, пруфы и готова база уже для ваших клинических выводов. Еще и вопросы задавать можно. NHS England уже требует ссылки на источники при любом ответе.

2. Оркестр моделей. Идеальной нейросети не существует, и если все, кто создает решения для медицины, видят, что будущее - только за совместной работой разных моделей. Одна лучше распознает устный текст, вторая - печатный, третья - пишет эпикриз, четвертая проверяет факты, и так далее. В итоге такой "цифровой консилиум" работает точнее и дешевле, чем одна даже самая продвинутая модель.

3. Агенты вместо линейного персонала. В новом году от генерации текста мы переходим к действиям. ИИ-агенты начинают сами бронировать для пациента расписание, объяснять подготовку к анализам или процедурам, подбирать врача и выставлять счет (помните, что и для пациента они могут проверить корректность вашего заключения). Правда, Joint Commission напоминает нам, что главным по-прежнему остается человек, и шансов, что human-in-the-loop в 26 году отменят, пока мало.

Что делать лично вам, если вы не хотите отстать?
Наступивший год будет определяющим - впереди будут те, кто научится применять ИИ в ежедневной работе (помните, как компьютеры вошли в нашу жизнь и во всех клиниках появились медицинские системы? Вот сейчас то же самое). И главная задача нового года - эти инструменты освоить. Ну а задача руководителей клиник - возглавить эту работу, чтобы сохранить контроль и тоже не остаться в стороне. Лучше создать свои безопасные "песочницы" для экспериментов и объяснить сотрудникам правила работы с информацией.

И да, помните про риски - в этом году нас ждет волна дипфейков: видеокружочек от врача с советами, абсолютно правдоподобный звонок от руководителя, письмо в стиле собеседника - мошенники всегда нас опережают, поэтому одновременно с освоением новой реальности придется немножко жить в цифровой паранойе.

Ну а главный вывод - мы уже в новой реальности, поэтому вперед, учимся и помним, что ИИ - всего лишь инструмент. Продуктивного нового года!
#Итоги2025 #Тренды2026 #MedTech #AI_ИИ_медицина

👉 Подписаться на ИИ в медицине