Топ-5 тенденций, определяющих будущее ИИ в медицине в 2025 году

В 2025 году искусственный интеллект становится ключевым инструментом в здравоохранении, преображая рабочие процессы, поддерживая врачей в принятии решений и уменьшая административные нагрузки. Используя фундаментальные модели и другие ИИ-инструменты, отрасль переходит к новым стандартам в управлении данными, автоматизации документации и инновационных решениях.

Как мы вступаем в 2025 год, футуристические возможности медицинского искусственного интеллекта, такие как анализ данных в режиме реального времени, становятся обязательным элементом современной медицины. Этот год станет поворотным моментом, когда технологии искусственного интеллекта перейдут от статуса желательных элементов бюджета к необходимым инструментам, которые определяют, как предоставляется и воспринимается медицинская помощь.

Для руководителей в сфере здравоохранения быть впереди означает понимать тенденций, которые ведут к этим изменениям — более умные рабочие процессы, принятие решений на основе данных и улучшенные результаты для пациентов. От предсказательной аналитики до возрастания роли фундаментальных моделей, давайте изучим тенденции в области клинического ИИ, которые должны преобразить все уголки этой отрасли.

1. Подъем управления

Инструменты искусственного интеллекта больше не являются экспериментальной роскошью; теперь они необходимы. Однако с их ростом возникает необходимость в надежном управлении. В 2025 году медицинские учреждения не только внедряют ИИ, но и требуют разработки структур для оценки его влияния и обеспечения ответственности.

Программы управления появляются в разных секторах:
Инициативы правительства, такие как Агентство по передовым исследовательским проектам в области здравоохранения (ARPA-H) и Коалиция за ИИ в медицине (CHAI), задают темп.
Профессиональные общества, такие как Американский колледж радиологии с программой Assess-AI, разрабатывают лучшие практики.
Модели институционального управления стремятся обеспечить безопасное и стандартное внедрение ИИ.

Но есть проблема: нет единственного источника правды для разработки и мониторинга ИИ. Этот пробел привел к фрагментированным практикам и настоятельной необходимости в едином стандарте управления. По мере того как мы продвигаемся через 2025 год, ожидается увеличение диалога в этой области, который будет формироваться не только ведущими медицинскими учреждениями и инновационными компаниями в области ИИ, но и всё больше под влиянием федерального правительства.

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

2. Показатели ценности ИИ: Выход за пределы алгоритма

Искусственный интеллект должен приносить измеримую пользу. В 2025 году разговор смещается от точности алгоритмов к результатам и возврату инвестиций:

Врачи хотят видеть ИИ, который улучшает рабочие процессы, повышает качество ухода за пациентами и обеспечивает баланс.
Руководителям необходимы данные для обоснования инвестиций.
Айти-командам нужны инструменты для анализа операционного влияния ИИ, а также уверенность в его безопасности.

Прошли времена пилотных программ и экспериментов для проверки жизнеспособности ИИ. Теперь акцент смещается на демонстрацию того, как эти решения решают наиболее актуальные проблемы, стоящие перед медицинскими системами сегодня. Такие показатели, как сокращение продолжительности пребывания, улучшение результатов для пациентов и экономия средств, стали обязательными.

3. Расширение горизонтов: Новые рубежи в применении ИИ

Рост числа решений в области искусственного интеллекта впечатляет, но не лишен трудностей. Не все ИИ одинаковы, и системы здравоохранения сталкиваются с огромным количеством поставщиков, многие из которых предлагают схожие продукты. Медицинские учреждения должны тщательно оценивать решения, чтобы убедиться, что они соответствуют клиническим и операционным потребностям, минимизируя при этом возможные неудобства.

Что должны учитывать учреждения?

Клиническую релевантность: Решает ли искусственный интеллект конкретную клиническую проблему? Убедитесь, что решение предоставляет полезные инсайты, которые напрямую улучшают уход за пациентами.

Интегрируемость: Может ли ИИ интегрироваться в существующие рабочие процессы и системы электронных медицинских записей? Консолидированные рабочие процессы важны для снижения когнитивной нагрузки на врачей.

Долговечность поставщика: С учетом быстрого роста числа стартапов в области ИИ, важно оценить, имеют ли поставщики ресурсы и стабильность для поддержки долгосрочного партнерства и обновлений.

Соответствие нормативным требованиям: Убедитесь, что продукт соответствует стандартам FDA и другим регуляторным нормам, снижая риски, связанные с безопасностью пациентов и конфиденциальностью данных.

Что дальше?

Прогностический ИИ: Инструменты, такие как система прогнозирования риска остановки сердца (eCART), помогают предсказать ухудшение состояния пациентов, что позволяет обеспечить проактивную помощь и улучшить результаты.

ИИ для профилактики: Инструменты для раннего обнаружения, такие как решение для электрокардиограммы (ЭКГ) для обнаружения фибрилляции предсердий, становятся критически важными для управления здоровьем населения.

Эти приложения меняют правила игры, но остаются преграды. Процесс получения регуляторных одобрений, время разработки и необходимость изменений в институциональном управлении продолжают замедлять повсеместное внедрение.

Не уверены, нужен ли вашему бизнесу искусственный интеллект?

Специальная анкета от AllSee поможет оценить текущие бизнес-процессы и понять, где ИИ станет вашим конкурентным преимуществом.

4. Фундаментальные модели: Следующая эволюция клинического ИИ

Фундаментальные модели (Foundation Models, FM) позволяют масштабировать клинический искусственный интеллект для выполнения множества задач с минимальной дополнительной подготовкой. В отличие от узких моделей ИИ, FM используют обширные наборы данных для эффективного решения сложных проблем, открывая новые возможности для инноваций в здравоохранении.

С ростом популярности ИИ термин "искусственный интеллект" часто использовался свободно, даже когда это было не совсем корректно. В 2025 году мы можем ожидать увеличения числа фундаментальных моделей на рынке, но различение настоящих достижений от рекламного шума будет важным. Хотя FM обладают огромным потенциалом, они также сталкиваются с проблемами:

Регуляторная неопределенность: Отсутствие четких рамок для одобрения замедляет их внедрение, так как управляющие органы пытаются понять, как оценивать эти обширные модели.

Высокие затраты: Разработка и внедрение FM требует больших ресурсов, что может привести к консолидации в индустрии, так как небольшим игрокам будет труднее конкурировать.

Распознавая преобразующую силу FM, многие компании работают над разработкой собственных фундаментальных моделей для ускорения инноваций и расширения применения. Эти модели будут интегрироваться в платформы, обеспечивая интуитивные и унифицированные решения для пользователей.

5. Генеративный ИИ (GenAI)

Генеративный искусственный интеллект (GenAI) находит свое место в здравоохранении, предлагая ряд преобразующих приложений, которые повышают эффективность и поддерживают клиническое принятие решений. Эти инструменты меняют подход медицинских учреждений к управлению документацией и данными:

Обработка записей пациентов: GenAI ускоряет обработку сложной истории болезни, позволяя врачам сосредоточиться на уходе за пациентами, а не на бумажной работе.

Подготовка клинических заметок: Автоматизация записи во время консультаций снижает административные нагрузки и освобождает ценное время для взаимодействия с пациентами.

Генерация данных: Создание синтетических данных поддерживает обучение моделей ИИ без нарушения конфиденциальности пациентов, способствуя инновациям в безопасной среде.

Крупные компании уже интегрируют эти возможности в свои системы, оптимизируя рабочие процессы и повышая эффективность. Приложения, основанные на работе с текстом, такие как автоматизация документации и управление записями, особенно подходят для коммерциализации в ближайшем будущем, поскольку они сталкиваются с меньшими регуляторными сложностями по сравнению с инструментами, основанными на обработке изображений.

Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?

Забронируйте консультацию с экспертами AllSee, чтобы получить индивидуальный подход и проверенные временем решения.