ИИ-радиолог: не заменяет, но успевает за двоих
Представьте, что каждое утро вы начинаете с горы рентгеновских снимков, и среди них — один, от которого зависит чья-то жизнь.

В Northwestern Medicine создали первую в мире систему ИИ для радиологии, которая ускоряет работу врачей, выявляет опасные состояния за доли секунды и помогает справиться с нехваткой специалистов.
Исследование, опубликованное в издании JAMA Network Open, показало: благодаря ИИ радиологи стали работать на 15,5% быстрее, а некоторые — на 40%.
Последние тесты дают еще более впечатляющие результаты — эффективность растет до 80%.
Это первый случай, когда ИИ реально повышает продуктивность, причем не только в медицине, — говорит доктор Моззияр Этемади, руководитель исследования. — Ни в одной другой сфере я не видел подобного скачка.
Система анализирует рентгеновские снимки целиком, а не ищет отдельные патологии, как большинство коммерческих аналогов.
Она составляет почти готовое заключение — на 95% точное, — которое врач может быстро проверить и доработать.
Для меня и коллег это удвоение скорости работы, — говорит радиолог Самир Аббуд. — Представьте: в экстренных случаях каждая минута на счету, а ИИ сразу выделяет критические снимки, например, с пневмотораксом (коллапсом легкого). Раньше мы тратили часы на поиск угроз, теперь система делает это за нас.
Разработчики не стали адаптировать ChatGPT или другие «тяжелые» модели — они создали собственную, обученную на данных Northwestern Medicine.
Она компактнее, быстрее и точнее, а главное — не требует гигантских вычислительных мощностей.
Больницам не нужно полагаться на IT-гигантов, — объясняет Джонатан Хуан, ведущий автор исследования. — Наш пример доказывает: даже обычная клиника может разработать эффективный ИИ.
Глобальный дефицит радиологов к 2033 году достигнет 42 000 специалистов, а нагрузка растет на 5% в год. Технология Northwestern не заменяет врачей, но помогает справляться с потоком снимков.
ИИ — инструмент, а не волшебство, — подчеркивает Аббуд. — Он учится вместе с нами, но последнее слово всегда за человеком.
Польза исследования
- Практический прорыв: Впервые ИИ не просто «помогает», а объективно ускоряет работу врачей без потери точности.
- Масштабируемость: Легкая модель на локальных данных — пример для других больниц, особенно в странах с нехваткой ресурсов.
- Спасение жизней: Автоматическое выявление критических состояний (например, пневмоторакса) сокращает время диагностики.
- Экономия: Снижение нагрузки на радиологов может уменьшить затраты на штат и переработки.
Хотя результаты впечатляют, исследование охватило только одну сеть больниц.
Неясно, как система поведет себя в клиниках с другим оборудованием или менее стандартизированными протоколами.
Кроме того, 95%-ная точность ИИ — это все же не 100%, а в медицине ошибка даже в 1% может стоить жизни.
Ранее ученые рекомендовали напомнить о врачебных ошибках всем, кто сомневавется в необходимости использования ИИ в медицине.