За последние три года искусственный интеллект перестал быть экспериментом в российском здравоохранении. Если раньше ИИ воспринимали как «технологию из будущего», то сегодня это — инструмент, встроенный в ежедневные процессы: от анализа рентгеновских изображений до мониторинга стерильности в операционных блоках. Но чем больше медицинских организаций пытаются внедрять ИИ, тем отчётливее становится: эффективность любой системы определяется не алгоритмами, а качеством медицинских данных и процессом работы с ними.

Именно поэтому рынок медицинского ИИ развивается неравномерно. Большинство проектов буксуют не на уровне разработки модели, а на этапе подготовки датасета: разночтения между врачами, отсутствие гайдлайнов, неструктурированная история заболеваний, неправильная трактовка снимков. Медицинская разметка — это работа, требующая не просто внимательности, а клинической компетенции. А сегодня именно компетентность стала узким местом роста.

Где ИИ и нейросети работают в российской медицине

Несмотря на осторожность отрасли, медицинский ИИ в России давно вышел за рамки пилотных проектов. Уже сформировались несколько направлений, где технологии доказали практическую пользу и используются ежедневно.

1. Анализ медицинских изображений — самое зрелое направление.

Алгоритмы помогают врачам работать с рентгеном, КТ и МРТ: находят признаки опухолей, пневмоний, переломов, оценивают динамику заболеваний. На ряде потоков ИИ выступает в роли «второго взгляда», снижая риск пропуска патологий при высокой нагрузке на врачей-рентгенологов. Благодаря точным методам компьютерного зрения (которые мы применяли и в своих X-ray-проектах), автоматический триаж исследований становится стандартом крупных сетевых клиник.

2. Видеоаналитика для операционных и процедурных зон.

Компьютерное зрение контролирует соблюдение стерильности, регистрирует нарушения протоколов, фиксирует этапы процедур — это уменьшает человеческий фактор и повышает безопасность операций.

Такие системы анализируют видеопотоки в реальном времени, распознают действия медицинского персонала (например, мытьё рук или последовательность манипуляций) и автоматически документируют их в операционном журнале.

Кроме того, в ряде клиник и медучреждений успешно применяется модуль детекции падений — система в режиме реального времени отслеживает состояние пациентов, мгновенно фиксирует падение и отправляет сигнал медперсоналу. Такая автоматизация сокращает время реакции при инцидентах и существенно снижает риск тяжелых последствий, особенно в палатах круглосуточного наблюдения.

3. Контроль СИЗ и соблюдения регламентов.

Повседневные, но критические процессы также автоматизируются с помощью CV: детекция масок, халатов, перчаток, экранов, контроль движения сотрудников в «чистых» и «грязных» зонах, соблюдение дистанции и маршрутов. Наш модуль распознавания СИЗ используется в промышленности, но по архитектуре идеально подходит и для клиник, где подобные требования не менее строги.

4. Аутентификация по лицу и управление доступом.

В ряде медицинских учреждений ИИ используется для аутентификации сотрудников: система пропускает в стерильную зону только авторизованный персонал. Это снижает риск ошибки и устраняет карточные пропуска, которые могут быть потеряны или использованы посторонними.

5. Клиентские сервисы и административные процессы.

Растёт применение ИИ в колл-центрах, CRM и службах поддержки пациентов:

• автоматическая классификация обращений,
• анализ причин визитов,
• ассистенты врачей при работе с электронной медкартой,
• предварительная сортировка исследований в PACS/RIS.

Эти задачи менее заметны, но именно они экономят сотни часов персонала, уменьшают очереди и повышают качество обслуживания.

6. Автоматическая фиксация приёмов и интеграция с медицинскими CRM.

В медицинских центрах всё чаще внедряются ИИ-системы, которые автоматически записывают разговор врача с пациентом, формируют структурированное резюме приёма и сохраняют его в медицинской информационной системе или CRM.

Речь идёт не о простой расшифровке аудио, а о контекстном анализе диалога: система выделяет жалобы, назначения, рекомендации, договорённости о повторных визитах и привязывает их к конкретной карточке пациента.

Такой подход решает сразу несколько практических задач:

• он снижает нагрузку на врачей, исключает «записи от руки», минимизирует риск потери важных деталей и
• повышает точность медицинской документации. Особенно востребованы такие решения в частных клиниках и сетевых медицинских центрах с высоким потоком пациентов, где качество фиксации информации напрямую влияет на безопасность лечения и клиентский опыт.

Общее между всеми успешными внедрениями — одно:

ИИ работает только там, где обеспечена корректная, профессиональная и управляемая подготовка данных. На медицинских проектах это особенно критично: от качества разметки зависит не просто метрика модели, а здоровье и безопасность пациентов.

Почему подготовка медицинских данных — самая сложная часть любого ИИ-проекта

У медицинского ИИ уникальная особенность: технически даже мощная модель оказывается бесполезной, если данные размечены некорректно или непоследовательно. Рентген, КТ и МРТ требуют клинического опыта для интерпретации. Несколько врачей могут по-разному трактовать один и тот же снимок — и это нормальная особенность профессии. Но для ИИ такая неоднозначность критична.

Поэтому работа с данными в медицине — это не просто разметка, а полноценная управляемая методология: от клинических гайдлайнов до многоуровневого контроля качества. В обычных ИИ-проектах разметку выполняют операторы без медицинского образования. В медицине так работать невозможно — нужна гарантия, что каждый пиксель интерпретирован корректно и одинаково.

Ниже — пример, как эта методология работает на практике.

Кейс NeuroCore: как мы собрали команду врачей-рентгенологов и разметили большой архив снимков для медицинской лаборатории

В прошлом году одна из московских лабораторий, занимающаяся внедрением ИИ в диагностические процессы, открыла тендер на разметку значительного массива рентгеновских снимков. Задача казалась простой — подготовить датасет для обучения модели, классифицирующей заболевания лёгких. Но сложность оказалась в другом: заказчик требовал, чтобы разметку выполняли исключительно сертифицированные врачи-рентгенологи.

Сложность №1 — специалисты

Рынок врачей, готовых участвовать в ИИ-проектах, очень ограничен. Случайные исполнители здесь не подходят — ошибка в трактовке ведёт к ошибке в диагнозе модели. Поэтому NeuroCore пришлось фактически построить процесс хантинга с нуля: контактировать с медицинскими сообществами, выходить на профессиональные объединения, проводить персональные собеседования.

Ключевым управленческим решением стало требование тестовой разметки. Это не только позволило оценить квалификацию, но и дало точные данные о средней скорости работы врача — уже на этапе тендера стало ясно, сколько ресурсов потребуется и какой должна быть экономика проекта.

Сложность №2 — консистентность трактовок

Из 25 кандидатов были отобраны три врача, которые прошли клиническую проверку заказчика. Однако этого было недостаточно — важнее обеспечить, чтобы все они трактовали пограничные случаи одинаково.

Для этого NeuroCore разработал:

• клинические гайдлайны по интерпретации снимков, согласованные с заказчиком;
• механизм оперативной валидации спорных случаев;
• регулярные синхронизации врачей, где они обсуждали сложные изображения и формировали единый подход.

Сложность №3 — операционная управляемость

Когда в проекте работает одновременно IT-команда и врачи-эксперты, коммуникация становится решающим фактором качества. Менеджер NeuroCore брал на себя организационную часть: контроль сроков, фиксацию критериев качества, мониторинг нагрузки, обратную связь от врачей и передачу результатов заказчику.

Результат

Проект завершился раньше срока. Заказчик получил датасет, качество которого оказалось выше первоначальных ожиданий. А врачи, многие из которых впервые участвовали в ИИ-проекте, отметили выстроенность процессов и удобство взаимодействия — фактически мы создали операционную модель, которую теперь масштабируем на другие медицинские проекты.

Что показывает этот кейс

Современный медицинский ИИ — это не только алгоритмы. Это:

• клиническая экспертиза,
• чёткая операционная структура,
• процессный менеджмент,
• и способность работать на уровне требований здравоохранения.

В медицине нельзя «просто обучить модель». Нужны данные, которым доверяют врачи.

Куда движется рынок медицинского ИИ

В ближайшие два-три года можно ожидать усиления трёх тенденций:

1. Рост доли ИИ в обработке изображений.
   Модели станут частью стандартов оказания помощи, а не дополнительным инструментом.
2. Автоматизация клинических процессов.
   ИИ будет отслеживать стерильность, помогать операционным медсёстрам, контролировать ошибки процедур.
3. Укрупнение роли медицинских данных.
   Организации начнут выстраивать полноценные пайплайны сбора, аннотации и контроля качества данных.

Именно здесь участие специализированных команд вроде NeuroCore становится критичным: рынок наконец признаёт, что медицинские данные — это ресурс, управлять которым нужно профессионально.

Если вы внедряете ИИ в медицине — давайте обсудим вашу задачу

NeuroCore помогает медицинским организациям:

• готовить клинически корректные датасеты;
• привлекать врачей-экспертов;
• выстраивать процесс разметки и контроля качества;
• проводить НИР-проекты и построение моделей «под ключ».

Мы бесплатно размечаем 20% тестового набора, чтобы вы могли оценить скорость, квалификацию и экономику проекта до подписания договора.

Читать про услугу разметки данных | Оставить заявку в форме ниже