Персонализированная медицина уже давно перестала быть лишь теоретической концепцией и стала эффективным инструментом. Ранее лечение подбиралось методом проб и ошибок, в то время как сегодня система предлагает варианты еще до первого приема у врача. Ключевое отличие заключается в объеме информации и скорости ее обработки – в этом контексте пересекаются большие данные, алгоритмы и автоматизация. Подробнее о персонализированной медицине и внедрении технологий в эту сферу рассказал IT Speaker операционный директор КРЕДО.ТЕХ («КРЕДО») Егор Кашка.
От цифрового следа – к миллионам записей
Основой персонализированной медицины является простая концепция: для того чтобы подобрать лечение для конкретного пациента, необходимо понимать, как болезнь проявляется у тысяч подобных людей. Поэтому все начинается с цифрового следа. Цифровизация помогает преодолеть проблему фрагментарности – долгое время данные хранились в разрозненном формате и на бумажных носителях. Сегодня же ситуация кардинально изменилась.
Практически все медицинские учреждения страны подключены к единой информационной системе здравоохранения. В одном контуре аккумулированы сотни миллионов электронных записей, доступных для ретроспективного анализа в рамках федерального проекта «Создание единого цифрового контура в здравоохранении».
Система предоставляет исследователям возможность формировать репрезентативные группы даже для редких заболеваний и выявлять закономерности, которые ранее терялись в объеме данных. Например, как определенный генотип реагирует на дозировку или какие факторы ускоряют развитие хронического процесса.
Слепые зоны под контролем
Однако просто наличие данных недостаточно, так как их массивы необходимо уметь интерпретировать. Именно здесь требуется алгоритмический анализ. Это особенно заметно в лучевой диагностике. Рентгенолог может просмотреть за смену десятки снимков и пропустить микроскопическое затемнение на границе легкого. Машина же не испытывает усталости: она сравнивает новый снимок с миллионами предыдущих, ищет отклонения от нормы и немедленно подсвечивает области, требующие внимания.
Такой подход уже начал применяться на практике. В 2025 году в Москве ИИ-системы помогли обработать более 14,4 млн лучевых исследований, а к началу 2026 года – свыше 17 млн. В настоящее время такие сервисы используются в 43 клинических направлениях и способствуют выявлению признаков широкого спектра патологий.
Нет данных – нет ИИ: как кризис датасетов меняет правила игры для бизнеса
Важно отметить, что алгоритм не ставит диагноз, а выступает в роли дополнительного взгляда. Врач получает уже размеченные материалы и предоставляет клиническую оценку, а не занимается рутинным перебором пикселей. Это снижает вероятность диагностических ошибок и позволяет выявлять заболевания на ранней стадии.
При этом возможности ИИ не ограничиваются только анализом изображений. Алгоритмы обучаются и начинают предсказывать риски до появления явных симптомов. Они обнаруживают скрытые взаимосвязи между различными показателями, которые человеческий мозг не может удерживать в оперативной памяти одновременно.
Структура вместо хаоса
Влияние ИИ и автоматизации заметно не только на этапе диагностики, но и в процессе принятия решений. Ранее врачам приходилось собирать разрозненные результаты обследований пациента вручную. Теперь системы упорядочивают данные в одном месте, формируют предварительные заключения и выделяют критические отклонения.
Эффект такой автоматизации подтверждается в приложениях исследований. Предварительная разметка компьютерной томографии сокращает среднее время интерпретации почти на 30%, медианный показатель падает еще сильнее. На первый взгляд это кажется чисто техническим показателем, но на практике это позволяет принимать больше пациентов без потери качества. Очереди движутся быстрее, назначения становятся более точными, система перестает функционировать в режиме экстренных ситуаций и переходит к плановому сопровождению.
Автоматизация снижает когнитивную нагрузку: врач тратит силы не на поиск информации, а на анализ. Структурированные данные исключают возможность упустить важное исследование в почте или бумажной папке.
Это напрямую влияет на скорость назначения терапии и снижает риск ошибок со стороны врачей, вызванных усталостью и человеческим фактором. Когда рутинные операции делегированы программному обеспечению, специалист получает возможность сосредоточиться на дифференциальной диагностике, где опыт и интуиция все еще незаменимы.
Персонализация через ДНК
Большие данные и автоматизация содействуют более быстрой принятии решений, а геномика делает эти решения поистине индивидуальными. Когда у врача есть доступ к генетическому паспорту пациента, он видит не просто набор симптомов, а биологическую карту. Например, специалист понимает, почему один препарат вызывает побочные эффекты, а другой работает более точно.
Названы главные барьеры внедрения ИИ-агентов в России
Совсем недавно такие возможности были эксклюзивной услугой: полное чтение генома стоило как хороший автомобиль и требовало месяцев для расшифровки. Однако ситуация изменяется. Цены снижаются, а качество растет: к октябрю 2025 года в России было сообщено о создании базы из 100 тыс. секвенированных геномов, а средняя стоимость полногеномного анализа сегодня составляет около 80-100 тыс. рублей.
Персонализация постепенно перестает быть привилегией отдельных центров. Центры данных объединяют результаты генетических тестов с клиническими исходами, позволяя быстро определять схемы лечения.
Врач vs. алгоритм
С развитием таких систем все чаще возникает вопрос: не заменит ли машина врача? Ответ простой: она «разгрузит его руки». Согласно опросам, почти 60% медиков положительно оценивают внедрение цифровых инструментов. Они отмечают снижение административной нагрузки и возможность сосредоточиться на сложных случаях.
Когда рутинные задачи берет на себя алгоритм, у врача появляется возможность для диалога, объяснения схемы лечения и более глубокого понимания состояния пациента. Автоматизация устраняет барьеры, большие данные предоставляют контекст, ИИ указывает направление, а врач принимает окончательное решение. Кроме того, снижение нагрузки напрямую влияет на текучесть кадров и вероятность выгорания.
Счет машине – слово врачу
Персонализированная медицина перестает быть утопией и становится стандартом практики. Данные накапливаются, алгоритмы учатся, процессы ускоряются – все это не исключает человеческий фактор, а возвращает его в центр внимания.
Когда система берет на себя вычисления, у специалиста остается важнейшее – понимание пациента. Именно в этом сочетании технологий и эмпатии возникает устойчивая модель оказания помощи, которая уже начинает действовать. Технологии возвращают медицину к ее изначальной цели – помогать конкретному пациенту, а не просто закрывать отчеты. Для дальнейшего развития необходимо создать пространство, сохраняя баланс между технологическими возможностями и клинической экспертизой.
Т1 сэкономил 1 млрд рублей на ИИ-генерации кода
