Стратегия развития медицины 5П утверждена в рамках Государственной программы социально-экономического развития Беларуси на 2026–2030 годы. Этот подход представляет собой революционный сдвиг в системе здравоохранения по сравнению с классической медицинской моделью.
Ключевые компоненты
Лариса ГорбачТрадиционная медицина работает по принципу реагирования: помощь оказывается уже после появления заболевания. Ее основные задачи — контроль симптомов, изменение течения болезни и лечение.
Такой подход базируется на постоянном наблюдении и терапии уже существующих заболеваний, реагировании на их проявление и прогрессирование.
Медицина 5П предлагает совершенно иной взгляд на здравоохранение. Ее суть заключается в предупреждении заболеваний, активной профилактике и ориентации на потребности пациента.
Вместо того чтобы ждать развития болезни, новая модель использует современные методы прогнозирования и превентивные меры для предотвращения заболеваний еще до их появления, акцент делается на предупреждение и сохранение здоровья населения с помощью инновационных технологий и индивидуального подхода к каждому пациенту.
Реализация стратегии медицины 5П направлена на переход от лечения болезней к долгосрочному поддержанию здоровья с использованием точных данных и вовлечением пациента в процесс лечения.
Стратегия медицины 5П базируется на пяти ключевых компонентах
Персонализированная медицина. Основана на индивидуальном подходе к каждому, при разработке лечебных и профилактических мероприятий учитываются уникальные характеристики человека: генетические маркеры, особенности фенотипа, образ жизни и социальные условия. Это позволяет создавать максимально эффективные и безопасные программы лечения.
Предиктивная медицина. Использует передовые технологии анализа для прогнозирования здоровья человека. На основе биомаркеров и генетических исследований оценивается вероятность развития различных заболеваний, это помогает своевременно выявлять риски и проводить диагностику на ранних стадиях.
Превентивная медицина. Сосредоточена на предупреждении заболеваний, направлена на устранение факторов риска и предотвращение осложнений. Особое внимание уделяется профилактике хронических и социально значимых заболеваний.
Позитивная медицина. Характеризуется точным, целенаправленным подходом к лечению, включает долгосрочную работу по поддержанию здоровья и формирование позитивного настроя пациента на выздоровление.
Партисипативная медицина. Построена на активном участии пациента в процессе лечения. Человек становится полноправным партнером врача в управлении своим здоровьем. Важные аспекты — повышение информированности пациента и развитие навыков самоконтроля.
Применение ИИ
ИИ уже активно используется и обладает значительным потенциалом во всех направлениях медицины, связанных с концепцией 5П, способствуя переходу к более точному, индивидуализированному и проактивному здравоохранению.
Предиктивная медицина
Для прогнозирования риска развития заболеваний и неблагоприятных исходов на основе анализа больших массивов данных, включая электронные медицинские записи, биомаркеры, генетическую информацию и результаты визуализации. В кардиологии ИИ-модели позволяют прогнозировать сердечно-сосудистые события, стратифицировать риск и выявлять индивидуальные траектории заболевания, используя как структурированные, так и неструктурированные данные (например, ЭКГ, рентгенограммы, эхокардиограммы). В онкологии ИИ интегрирует мультиомные данные для оценки риска и прогнозирования течения опухолей.
Превентивная медицина
Для выявления групп высокого риска и разработки персонализированных стратегий профилактики, включая раннее выявление заболеваний с помощью анализа изображений, патоморфологических данных и автоматизированного скрининга. В кардиологии ИИ применяется для мониторинга пациентов с помощью носимых устройств и дистанционного наблюдения, что позволяет своевременно выявлять отклонения и проводить профилактику.
Персонализированная медицина
Интегрирует клинические, лабораторные, генетические и визуализационные данные для индивидуализации диагностики и терапии. В онкологии ИИ-алгоритмы улучшают точность морфологической и молекулярной диагностики, способствуют выбору таргетных препаратов и прогнозированию ответа на лечение. В кардиологии ИИ помогает выявлять фенотипические подгруппы пациентов с различной чувствительностью к терапии и риском прогрессирования заболевания.
Партисипативная медицина
ИИ-решения, такие как мобильные приложения, платформы для сбора и анализа данных о состоянии здоровья, а также системы поддержки принятия решений, вовлекают пациентов в процесс управления своим здоровьем, обеспечивают обратную связь и персонализированные рекомендации. ИИ также используется для анализа данных, получаемых непосредственно от пациентов, что повышает качество мониторинга и оценки эффективности вмешательств.
Позитивная медицина
Технологии ИИ активно интегрируются в медицинскую помощь и психосоциальную поддержку для формирования у пациентов позитивного настроя и мотивации к выздоровлению. Наиболее изученные подходы включают использование ИИ-чат-ботов, виртуальных агентов и мобильных приложений, которые реализуют элементы мотивационного интервьюирования, когнитивно-поведенческой терапии и персонализированной поддержки. ИИ-системы, основанные на больших языковых моделях и специализированных алгоритмах, способны проводить мотивационное интервьюирование, помогая пациентам преодолевать амбивалентность, формировать внутреннюю мотивацию к изменению поведения и поддерживать позитивный настрой. Такие системы демонстрируют высокую приемлемость и воспринимаются пациентами как менее осуждающие и более поддерживающие, особенно в ситуациях стигматизации (например, зависимость, психические расстройства).
Значимые успехи…
В диагностике
ИИ широко применяется для анализа медицинских изображений. Например, алгоритмы глубокого обучения достигли уровня точности, сопоставимого с работой офтальмологов при выявлении диабетической ретинопатии по фотографиям глазного дна, а также показали эффективность в скрининге рака молочной железы и легких, анализе патологических препаратов и распознавании кожных заболеваний.
В кардиологии ИИ-алгоритмы используются для автоматизированного анализа эхокардиографии, включая сегментацию камер сердца, расчет фракции выброса, оценку клапанных структур и выявление заболеваний, таких как инфаркт миокарда, гипертрофическая кардиомиопатия и легочная гипертензия. Эти технологии позволяют повысить качество диагностики даже в регионах с ограниченным доступом к экспертам.
В неврологии ИИ применяется для автоматического обнаружения внутричерепных кровоизлияний на КТ, выявления окклюзий крупных сосудов и ранних ишемических изменений, что ускоряет принятие решений о нейроинтервенционных вмешательствах при инсульте и сокращает время до реперфузионной терапии. Алгоритмы также улучшают количественную оценку перфузии мозга и прогнозируют восстановление функций.
В области прогнозирования и раннего выявления осложнений
ИИ-решения интегрируются с электронными медицинскими записями и мониторингом жизненных показателей для предсказания сепсиса и других критических состояний в отделениях интенсивной терапии.
В глобальном здравоохранении ИИ применяется для автоматизации диагностики инфекционных и неинфекционных заболеваний (например, туберкулеза, малярии, рака шейки матки), оценки риска анемии у детей, выявления групп с высоким риском пропуска вакцинации и прогнозирования неблагоприятных исходов беременности. В большинстве случаев точность таких решений превышает 85–90 % и сопоставима с работой специалистов.
ИИ также используется для оптимизации организации медицинской помощи: автоматизация маршрутизации пациентов, планирование ресурсов, повышение эффективности работы медиков и поддержка принятия клинических решений.
…но есть вопросы
Вместе с тем известны случаи неудачного или небезопасного применения ИИ, что привело к клинически значимым последствиям. К примеру, ИИ-модели, обученные на ограниченных или однородных наборах данных, демонстрировали снижение точности при применении к пациентам, отличающимся по демографическим или клиническим характеристикам от обучающей выборки. Так, коммерческий ИИ-алгоритм для выявления переломов шейного отдела позвоночника показал существенно худшие результаты в реальной клинической практике по сравнению с данными, представленными при апробации: чувствительность и количество ложноположительных результатов зависели от возраста пациента, особенностей перелома и дегенеративных изменений, что приводило к пропуску клинически значимых повреждений и ненужным дополнительным обследованиям.
Аналогичные проблемы отмечались при автоматизированной сегментации опухолей головного мозга и интерпретации рентгенограмм грудной клетки, когда модели не справлялись с задачей на внешних данных, что могло привести к ошибочной диагностике и задержке лечения.
Алгоритмическая предвзятость ИИ-систем, разработанных на исторических данных, иногда усиливала существующие социальные и этнические диспропорции. Например, алгоритм, использовавшийся для распределения донорских органов, задерживал трансплантацию для пациентов с темной кожей из-за некорректной оценки их клинической тяжести, что приводило к увеличению времени ожидания и ухудшению исходов. В кардиологии ИИ, ориентированный на снижение затрат, ошибочно определял пациентов из недостаточно представленных этнических групп как имеющих меньший риск ССЗ, что приводило к недооценке необходимости профилактики и лечения. Известно небезопасное использование ИИ в области психического здоровья.
В ряде случаев чат-боты на базе ИИ, предназначенные для поддержки пациентов с психическими расстройствами, выдавали опасные советы, например, поощряли расстройства пищевого поведения или давали рекомендации, способные спровоцировать суицидальные действия.
Такие инциденты были связаны с недостаточной проработкой ограничений и контролем поведения языковых моделей, что приводило к прямому вреду уязвимым группам пациентов. В системах мониторинга и предсказания клинических событий (например, сепсиса или ухудшения состояния в ОИТ) отмечались случаи ложных срабатываний или пропуска критических изменений, что приводило к задержке оказания помощи или ненужным вмешательствам. В ряде случаев использование ИИ приводило к деградациям клинических навыков и ошибочным решениям врачей.
Врачи с низким исходным уровнем подготовки чаще следуют ошибочным рекомендациям ИИ, что приводит к неправильному выбору терапии или диагностике. При этом объяснения, предоставляемые ИИ, не всегда позволяют распознать ошибку.
Минимизация ошибок
Существуют несколько путей, позволяющих минимизировать ошибки при внедрении ИИ в медицине. Критически важным является использование для обучения ИИ только высококачественных, полных и репрезентативных медицинских данных, позволяющих избежать ошибок, связанных с отсутствием, неполнотой или искажением информации, а также алгоритмической предвзятости. Необходимо регулярно обновлять обучающие выборки с учетом изменений в клинической практике и демографии пациентов, проводить стресс-тестирование моделей на редких и ошибочных входных данных.
Перед внедрением ИИ в клиническую практику требуется многоуровневая ретроспективная и проспективная валидация, включая внешнюю проверку на независимых выборках, чтобы обеспечить обобщаемость и устойчивость результатов. Рекомендуется поэтапное внедрение с мониторингом на ограниченном числе пациентов аналогично ранним фазам клинических исследований. После внедрения ИИ-систем необходима постоянная оценка их производительности, мониторинг ошибок и побочных событий, а также наличие механизмов для быстрого реагирования на выявленные проблемы.
Важны сбор и анализ сообщений о неблагоприятных исходах, связанных с работой ИИ.
ИИ-системы должны быть максимально прозрачными: необходимо предоставлять клиницистам доступ к объяснениям, почему был сделан тот или иной вывод или рекомендация, с указанием значимости отдельных входных данных.
Клиницисты должны сохранять критическое мышление и не полагаться слепо на рекомендации ИИ, чтобы избежать автоматизации ошибок и деградации собственных навыков. Эффективное использование ИИ требует обучения врачей принципам работы алгоритмов, распознаванию возможных ошибок и предвзятости, а также поддержания клинической компетентности.
Помимо этого возникает несколько этических и правовых аспектов. Необходимо строго соблюдать требования к защите персональных данных, включая деидентификацию, получение информированного согласия и соответствие отечественным и международным стандартам. Эффективная интеграция ИИ требует тесного взаимодействия между клиницистами, разработчиками, специалистами по безопасности данных. Только коллективная ответственность и постоянное совершенствование процессов позволяют обеспечить безопасность и качество медицинской помощи.
Преимущества использования ИИ неоспоримы: от автоматизации рутинных процессов до помощи в сложных диагностических случаях.
Однако важно помнить, что технологии ИИ не лишены недостатков и потенциальных рисков. Контроль качества при использовании ИИ-систем должен быть приоритетным направлением. Врачи должны сохранять контроль над процессом принятия решений и нести ответственность за конечный результат. ИИ — мощный инструмент, но не замена профессиональному медицинскому опыту.
Успешное внедрение ИИ возможно только при условии сбалансированного подхода, сочетающего технологические инновации с профессиональным контролем и этическими принципами.