Продолжаем изучать стэнфордский отчет AI Index Report 2025 (начало: 1, 2, 3, 4, 5, 6). Глава 5 «Science and Medicine» посвящена участию искусственного интеллекта в научных и медицинских исследованиях.

Если коротко: ИИ активно проникает практически во все сферы науки, охватывая диапазон от квантовой физики до создания новых химических веществ. И этот тренд будет только расти, открывая новые возможности и создавая новые риски.

1️⃣ ИИ продолжает ускорять научные открытия

🔸 Физика. ИИ-модели помогают анализировать данные экспериментов на ускорителях частиц.
🔸 Химия. ИИ-алгоритмы используются для расчета реакций и синтеза новых соединений.
🔸 Data science. Модели оптимизируют обработку больших массивов данных в астрофизике и экологии, например, для предсказания лесных пожаров.

Отчет также фиксирует расширение возможностей ИИ в междисциплинарных исследованиях, и прогнозирует появление виртуальных ИИ-лабораторий.

2️⃣ ИИ в медицине и биологии

В последние годы ИИ стал важным инструментом прорыва в диагностике, разработке лекарств и перспективных исследованиях по нескольким направлениям.

🔸 Протеиновый дизайн. LLM, такие как Aviary и AlphaProteo, оптимизируют последовательности белков для создания новых лекарств и материалов. 8,4% публикаций в области генерации белков основаны на применении ИИ, что в 2–3 раза выше, чем в других областях.
🔸 Картирование мозга. Проекты по созданию виртуальных лабораторий ИИ, например Virtual AI Lab, позволяют моделировать нейронные сети человеческого мозга, чтобы на их основе изучать неврологические заболевания.
🔸 Глюкозный мониторинг. LLM GluFormer применяется для непрерывного мониторинга уровня сахара в крови, улучшая лечение диабета.
🔸 Эволюционное моделирование. Модели Evolutionary Scale Modeling v3 (ESM3) и AlphaFold 3 сделали возможным предсказание изменения структуры белков, что критично для разработки терапии.
🔸 Генетика. ИИ активно применяется для изучения процессов транскрипции, трансляции и репликации ДНК/РНК.
🔸 Цитология. В 2023–2024 годах выросло количество моделей, анализирующих данные флуоресцентной и электронной микроскопии (перспектива для применения VLA), что позволяет глубже исследовать клеточные процессы.

3️⃣ Клиническая практика

С 2021 по 2024 годы США, Китай и страны ЕС значительно увеличили количество клинических испытаний с участием ИИ. Лидируют Штаты (>100 испытаний), за ними следуют Китай и Германия. Мы тоже писали о возможностях, которые открываются для ИИ в медицине.

Более 500 исследований в 2024 году показали эффективность обработки естественного языка (NLP) даже неспециализированных моделей при анализе медицинских записей. В 2024 году модель o1 от OpenAI на тесте MedQA установила новый эталонный показатель в 96,0% (+5,8% по сравнению с 2023 годом, +28,4% — с 2022-м).
Еще несколько выводов:
• GPT-4 в одиночку превосходит живых врачей (как применяющих ИИ, так и не) в диагностике сложных клинических случаев;
• ИИ лучше врачей справляется с выявлением рака и определением пациентов с высоким риском летального исхода;
• в то же время наилучшие клинические результаты достигаются при сотрудничестве ИИ и врача-человека.

Голосовые ИИ-ассистенты активно внедряются в амбулаториях и стационарах для автоматизации заказов и выдачи лекарств, кодирования и клинической поддержки в реальном времени.

Интересно, что в отчете не затронута тема удаленной и прецизионной хирургии, хотя это направление считается одним из самых перспективных и футурологичных примеров использования ИИ.

4️⃣ Риски и вызовы

Ключевая проблема, связанная с медицинским применением ИИ, касается врачебной этики и безопасности. Количество исследований по этой теме с 2020 по 2024 год увеличилось в 4 раза. Основные вопросы:
• прозрачность алгоритмов,
• защита конфиденциальных данных,
• предотвращение ошибок и галлюцинаций моделей при диагностике.

Еще один неожиданный вызов: датасеты клинических знаний для тестирования LLM, похоже, приближаются к насыщению. Назревает необходимость разработки более сложных методик оценки.

#AI #наука #медицина #тренды #аналитика #AI_index_report_2025

🚀 ©ТехноТренды