Искусственный интеллект и медицина. Об исследованиях казахстанских учёных, не имеющих аналогов в регионе

По данным McKinsey, использование искусственного интеллекта (ИИ) ускоряет научные исследования и разработки на 20–80% в зависимости от отрасли. Это не только экономит время, но и открывает новые горизонты: задачи, которые ещё недавно казались невозможными, сегодня решаются, и довольно быстро.

Например, одна из моделей ИИ уже умеет прогнозировать, какие мутации в "тёмных" участках генома (фрагментах ДНК, чья функция до конца не изучена и где могут скрываться ключи к развитию болезней) могут приводить к заболеваниям. Это резко ускоряет поиск потенциальных терапий.

Для Казахстана внедрение ИИ стало стратегическим приоритетом. Одним из центров, где нейросети активно интегрируют в науку, стал Nazarbayev University. Здесь реализуют более 30 проектов с применением машинного обучения и глубоких нейросетей – от физики до медицины.

Нейросети и прогноз выживаемости пациентов

Профессор Школы медицины Абдужаппар Гайпов с коллегами использует GPT-4o для анализа обезличенных медицинских историй пациентов после инсульта и инфаркта.

Исследование выявило ключевые факторы риска смертности: возраст, низкий гемоглобин, низкая свёртываемость крови и назначение дофамина. Учёные отмечают, что алгоритмы способны за считаные секунды обрабатывать сотни тысяч записей и формировать медицинские выписки с точностью около 80%.

"ИИ могут выявить новые закономерности, потому что смотрят на проблему шире. У них информации больше, чем у людей, поэтому они способны обработать огромные массивы данных в литературе и выявить такие закономерности, которые мы пока не знаем. В этом отношении у алгоритмов есть определённые преимущества", – пояснил профессор.

Однако, по его словам, у современных моделей, включая GPT-4o, есть серьёзные ограничения. В медицине нельзя на 100% полагаться на заключения ИИ, считает он: "Окончательное решение по тактике лечения и ведению пациента принимает врач. Именно он несёт ответственность за здоровье пациента и назначенное лечение".

При этом Гайпов прогнозирует быстрый прогресс: "В течение ближайших пяти лет ИИ выйдет на принципиально новый уровень. Уже сейчас работа идёт с более современными моделями, данные постоянно накапливают, а алгоритмы совершенствуют. Думаю, в ближайшее время их возможности станут значительно выше, чем сегодня".

Казахстанский проект уникален для Центральной Азии и России: регион в научной литературе нередко называют "тёмным пятном" на мировой карте заболеваний. С помощью ИИ можно прогнозировать распространённость социально значимых болезней, таких как туберкулёз или ВИЧ, а также выявлять тревожные тенденции. Например, инсульт и инфаркт у казахстанцев начали проявляться уже в возрасте около 40 лет, что делает необходимым ранний скрининг начиная с 35 лет.

Атлас мозга

Ассистент-профессор Сриниваса Бола возглавляет проект по созданию первого казахстанского атласа мозга. Сравнение МРТ здоровых добровольцев и пациентов с деменцией или болезнью Альцгеймера позволит учёным создать цифровой шаблон мозга для более точной диагностики. По его словам, этот инструмент может быть полезен и для психиатрии при исследовании таких заболеваний, как шизофрения и депрессия.

"Алгоритмы глубокого обучения способны обнаруживать тонкие изменения, которые могут быть упущены радиологами, и помогают им проводить более всесторонний анализ. Это не замена врачей, а инструмент, который ускоряет и повышает точность диагностики", – отметил Бола.

Учёный признаёт, что качество работы алгоритмов напрямую зависит от объёма данных. Сейчас в проекте задействованы 100 здоровых участников и около 50 пациентов с болезнью Альцгеймера и деменцией. "Если обучить систему на более крупной казахстанской выборке, точность можно будет повысить почти до 100%", – сказал он.

В планах исследователей расширенное сотрудничество с клиниками и сбор более разнообразных данных по стране.

Среди вызовов он выделяет и риски предвзятости. "Большинство современных моделей обучено в основном на данных о кавказском населении, что создаёт встроенные искажения. Поэтому мы намерены использовать казахстанские данные, чтобы выявить эти ошибки и повысить точность", – пояснил Бола.

Внедрение проекта в клиническую практику, по его оценке, займёт несколько лет.

"К концу 2026 года мы планируем протестировать концепцию, а затем масштабировать её по всей стране. Это поможет радиологам сократить время на составление заключений и снизить профессиональное выгорание из-за перегрузки. При этом мы строго придерживаемся принципов защиты данных и этических норм", – добавил он.

Учёный, основатель казахстанского deep-tech-стартапа Mirai Tech Гульнур Калимулдина открыла портативную ИИ-лабораторию биомеханики. Её команда разработала умные сенсорные стельки и носимые датчики, которые в реальном времени анализируют движение.

"Мы хотим, чтобы передовые научные разработки из Казахстана помогали спортсменам и пациентам по всему миру быстрее восстанавливаться, снижали риск травм и открывали новые возможности для персонализированной диагностики. Это помогает предотвращать травмы и ускорять реабилитацию спортсменов и пациентов, формируя персонализированные рекомендации", – отметила Гульнур Калимулдина.

Таким образом, ИИ постепенно переходит из сферы экспериментальных технологий в область прикладных решений. Для исследователей Казахстана это открывает возможности по ускорению научных разработок и укреплению позиции страны в глобальной науке.