Some SEO Title
Посты
Some SEO Title
График публикаций площадки
Всего 24 поста в 1 канале
ПРЕДЛОЖЕН ДВИГАТЕЛЬ НА СИНТЕЗЕ МАТЕРИИ, СПОСОБНЫЙ ДОСТАВИТЬ ЗОНД К ПРОКСИМЕ ЦЕНТАВРА 🔬
Проксима Центавра b — ближайшая из известных экзопланет, которая может находиться в обитаемой зоне своей звезды. К сожалению, из-за технологических ограничений и гигантских расстояний большинство предложенных миссий к этой планете предполагают доставку полезной нагрузки массой всего несколько граммов, а для того, чтобы достичь этого, требуются массивные солнечные паруса или лазеры.
Но зачем позволять современному технологическому уровню ограничивать ваше воображение, когда есть столько других вариантов, пусть пока и теоретических, позволяющих отправить более крупную миссию к нашему ближайшему потенциально пригодному для жизни соседу? Именно такая мысль стояла за магистерской диссертацией Амели Лутц из Вирджинского технологического института — она рассматривала возможность использования термоядерных двигательных установок для отправки зонда весом в несколько сотен килограммов к этой системе и, возможно, даже на орбиту планеты.
Поскольку Проксима Центавра b потенциально пригодна для жизни, учёные хотели бы доставить к ней множество различных датчиков, чтобы внимательно наблюдать за ней. Лутц подробно описывает 11 датчиков, которые будут установлены на аппарате, включая спектрометры, магнитометры, системы визуализации и зондирования, которые позволят заглянуть под ледяные покровы планеты (если таковые имеются).
Кроме того, там будет установлена мощная система связи. Лутц предлагает использовать солнечную гравитационную линзу самой Проксимы Центавра, чтобы увеличить мощность и пропускную способность связи до приличных 10 Мб в секунду на ватт мощности, выделяемой на коммуникационный массив.
В вопросе получения энергии космический корабль будет полагаться на термоядерный генератор — как для приведения в движение, так и для получения электроэнергии. Лутц рассмотрела три различных типа термоядерных двигателей, каждый из которых может использовать четыре различных типа топлива.
Первый — это ракета на термоядерном топливе, которая напрямую преобразует энергию, создаваемую термоядерной реакцией, в тягу с помощью техники, называемой магнитно-инерционным термоядерным синтезом. Далее следует двигатель с инерционно-электростатическим удержанием, который отличается небольшими размерами и весом, но страдает от технических проблем, ограничивающих его потенциальную мощность. Ещё одна потенциальная приводная система – микросинтез, инициируемый антиматерией (AIM), которая является самой маленькой, но для её запуска требуется антиматерия, которая чрезвычайно редка и дорога.
В работе описывается четыре различных типа топлива, которые обычно рассматриваются при обсуждении термоядерных реакций — как для коммерческого производства энергии, так и для приведения в движение космических аппаратов. Реакции дейтерий-дейтерий (D-D) являются самыми простыми, но отличаются низким выходом энергии. Дейтерий-тритий (D-T) имеет более высокую энергию, но создаёт много нейтронов, которые могут прорвать защитную оболочку космического корабля и разрушить его внутренние системы. Протон-бор-11 (p-B11) более экзотичен, состоит из обычных материалов, но требует очень высоких температур для очень низкого выхода энергии. Остаётся дейтерий-гелий-3 (D-He3).
D-He3 долгое время был мечтой многих специалистов по термоядерному синтезу. Он даёт высокий выход энергии, низкий выход нейтронов и не требует абсурдных температур для работы. Однако его недостатком является относительная нехватка He3 на Земле, хотя, как отмечает Лутц, уже было много мыслей о том, как мы могли бы потенциально добывать его на Луне.
Чтобы определить, какая комбинация топлива и двигательной установки является наилучшей, Лутц рассматривает несколько различных профилей миссий. Первый — это пролёт без замедления, при котором космический аппарат пронесётся мимо планеты-мишени со скоростью 24 000 км/с. Это не даст много времени на научную работу, если таковая вообще будет иметь место. Альтернативой может стать «медленный» пролёт, когда космический аппарат замедляется на второй половине своего пути и пролетает мимо планеты на более разумной скорости 25 км/с. Всё равно быстро, но достаточно, чтобы научные приборы могли поработать.
Однако, по мнению Лутц, если ещё немного поработать с траекторией, космический аппарат сможет выйти на ограниченную орбиту Проксимы Центавра b, что позволит совершить несколько пролётов и собрать значительный объём данных. Но для этого ему потребуется сочетание высокой энергоотдачи, малой массы и минимального количества нейтронов.
Согласно её диссертации, выигрышным решением является конфигурация ракеты с термоядерным ракетным двигателем (ТЯРД), использующая D-He3 в качестве источника топлива. По её расчётам, такая система может прибыть в систему Проксимы Центавра и начать вращаться вокруг целевой планеты примерно через 57 лет, что не так уж плохо для межзвёздной миссии 500-килограммового космического корабля. Но, как бы то ни было, все эти исследования носят исключительно теоретический характер, по крайней мере, пока. Мы ещё не провели успешных испытаний ни одной концепции термоядерного привода, о которой идёт речь в статье, и даже доставка такой системы на орбиту потребует значительных технических и политических усилий. Пройдёт немало времени, прежде чем подобная система будет установлена на межзвёздном корабле, но в принципе это может произойти ещё до окончания карьеры Лутц.
Источник: Хабр
Проксима Центавра b — ближайшая из известных экзопланет, которая может находиться в обитаемой зоне своей звезды. К сожалению, из-за технологических ограничений и гигантских расстояний большинство предложенных миссий к этой планете предполагают доставку полезной нагрузки массой всего несколько граммов, а для того, чтобы достичь этого, требуются массивные солнечные паруса или лазеры.
Но зачем позволять современному технологическому уровню ограничивать ваше воображение, когда есть столько других вариантов, пусть пока и теоретических, позволяющих отправить более крупную миссию к нашему ближайшему потенциально пригодному для жизни соседу? Именно такая мысль стояла за магистерской диссертацией Амели Лутц из Вирджинского технологического института — она рассматривала возможность использования термоядерных двигательных установок для отправки зонда весом в несколько сотен килограммов к этой системе и, возможно, даже на орбиту планеты.
Поскольку Проксима Центавра b потенциально пригодна для жизни, учёные хотели бы доставить к ней множество различных датчиков, чтобы внимательно наблюдать за ней. Лутц подробно описывает 11 датчиков, которые будут установлены на аппарате, включая спектрометры, магнитометры, системы визуализации и зондирования, которые позволят заглянуть под ледяные покровы планеты (если таковые имеются).
Кроме того, там будет установлена мощная система связи. Лутц предлагает использовать солнечную гравитационную линзу самой Проксимы Центавра, чтобы увеличить мощность и пропускную способность связи до приличных 10 Мб в секунду на ватт мощности, выделяемой на коммуникационный массив.
В вопросе получения энергии космический корабль будет полагаться на термоядерный генератор — как для приведения в движение, так и для получения электроэнергии. Лутц рассмотрела три различных типа термоядерных двигателей, каждый из которых может использовать четыре различных типа топлива.
Первый — это ракета на термоядерном топливе, которая напрямую преобразует энергию, создаваемую термоядерной реакцией, в тягу с помощью техники, называемой магнитно-инерционным термоядерным синтезом. Далее следует двигатель с инерционно-электростатическим удержанием, который отличается небольшими размерами и весом, но страдает от технических проблем, ограничивающих его потенциальную мощность. Ещё одна потенциальная приводная система – микросинтез, инициируемый антиматерией (AIM), которая является самой маленькой, но для её запуска требуется антиматерия, которая чрезвычайно редка и дорога.
В работе описывается четыре различных типа топлива, которые обычно рассматриваются при обсуждении термоядерных реакций — как для коммерческого производства энергии, так и для приведения в движение космических аппаратов. Реакции дейтерий-дейтерий (D-D) являются самыми простыми, но отличаются низким выходом энергии. Дейтерий-тритий (D-T) имеет более высокую энергию, но создаёт много нейтронов, которые могут прорвать защитную оболочку космического корабля и разрушить его внутренние системы. Протон-бор-11 (p-B11) более экзотичен, состоит из обычных материалов, но требует очень высоких температур для очень низкого выхода энергии. Остаётся дейтерий-гелий-3 (D-He3).
D-He3 долгое время был мечтой многих специалистов по термоядерному синтезу. Он даёт высокий выход энергии, низкий выход нейтронов и не требует абсурдных температур для работы. Однако его недостатком является относительная нехватка He3 на Земле, хотя, как отмечает Лутц, уже было много мыслей о том, как мы могли бы потенциально добывать его на Луне.
Чтобы определить, какая комбинация топлива и двигательной установки является наилучшей, Лутц рассматривает несколько различных профилей миссий. Первый — это пролёт без замедления, при котором космический аппарат пронесётся мимо планеты-мишени со скоростью 24 000 км/с. Это не даст много времени на научную работу, если таковая вообще будет иметь место. Альтернативой может стать «медленный» пролёт, когда космический аппарат замедляется на второй половине своего пути и пролетает мимо планеты на более разумной скорости 25 км/с. Всё равно быстро, но достаточно, чтобы научные приборы могли поработать.
Однако, по мнению Лутц, если ещё немного поработать с траекторией, космический аппарат сможет выйти на ограниченную орбиту Проксимы Центавра b, что позволит совершить несколько пролётов и собрать значительный объём данных. Но для этого ему потребуется сочетание высокой энергоотдачи, малой массы и минимального количества нейтронов.
Согласно её диссертации, выигрышным решением является конфигурация ракеты с термоядерным ракетным двигателем (ТЯРД), использующая D-He3 в качестве источника топлива. По её расчётам, такая система может прибыть в систему Проксимы Центавра и начать вращаться вокруг целевой планеты примерно через 57 лет, что не так уж плохо для межзвёздной миссии 500-килограммового космического корабля. Но, как бы то ни было, все эти исследования носят исключительно теоретический характер, по крайней мере, пока. Мы ещё не провели успешных испытаний ни одной концепции термоядерного привода, о которой идёт речь в статье, и даже доставка такой системы на орбиту потребует значительных технических и политических усилий. Пройдёт немало времени, прежде чем подобная система будет установлена на межзвёздном корабле, но в принципе это может произойти ещё до окончания карьеры Лутц.
Источник: Хабр
АСТРОНОМЫ НАШЛИ ТРЕТИЙ МЕЖЗВЁЗДНЫЙ ОБЪЕКТ 💫
Всего в 3-й раз в истории астрономы обнаружили межзвёздный объект, проносящийся через нашу Солнечную систему. Недавно обнаруженный космический булыжник, получивший название 3I/ATLAS (где I – interstellar, то есть, межзвёздный) или C/2025 N1, может достигать 20 км в диаметре.
Ранее нам были известны ещё только два других межзвёздных объекта, посещавшие нашу Солнечную систему, — это Оумуамуа и комета 2I/Борисова. Природа Оумуамуа до сих пор остаётся предметом споров, а вторая была кометой из другой солнечной системы. И вот теперь у нас есть третий межзвёздный гость. Траектория объекта указывает на то, что он возник не в нашей системе.
Центр малых планет Международного астрономического союза впервые добавил этот объект в свой список подтверждённых объектов около Земли 1 июля 2025 года. Объект также находится на сайте НАСА/JPL в разделе «Подтверждение объектов, сближающихся с Землёй» под номером A11pl3Z. Несмотря на то, что объект внесён в список околоземных объектов, нет никаких опасений, что он врежется в Землю или даже приблизится к ней особенно близко.
Скорее всего, это либо комета, либо астероид, и текущие данные склоняются к тому, что это комета.
Astrafoxen, студент старших курсов астрофизического факультета в Калифорнии на Bluesky, поделился изображением A11pl3Z, полученным в ходе Deep Random Survey в Чили. Кроме того, Сэм Дин, плодовитый астроном-любитель, нашёл более ранние изображения объекта в данных ATLAS за период с 25 по 29 июня. Эти данные помогают уточнить путь объекта, и указывают на то, что он почти наверняка является межзвёздным.
Тусклый космический камень в настоящее время имеет магнитуду 18,8. Наш новый гость окажется на минимальном расстоянии от Солнца (около 2 а.е.) в октябре. Когда он достигнет перигелия — самой близкой к Солнцу точки — он будет двигаться со скоростью около 68 км/с относительно Солнца.
Маршалл Юбэнкс, физик, радиоастроном VLBI и соучредитель организации Space Initiatives, сообщил в списке рассылки «Малые планеты», что объект приблизится к Марсу на расстояние около 0,4 а.е., что сделает его едва заметным для орбитального аппарата Mars Reconnaissance Orbiter. С учётом текущих орбитальных данных, по словам Юбэнкса, этот объект прибывает из тонкого галактического диска. «Обратите внимание, что в апреле следующего года (2026) его скорость относительно Земли составит около 90 км/с. Это должно установить рекорд», — добавил он.
Источник: Хабр
Всего в 3-й раз в истории астрономы обнаружили межзвёздный объект, проносящийся через нашу Солнечную систему. Недавно обнаруженный космический булыжник, получивший название 3I/ATLAS (где I – interstellar, то есть, межзвёздный) или C/2025 N1, может достигать 20 км в диаметре.
Ранее нам были известны ещё только два других межзвёздных объекта, посещавшие нашу Солнечную систему, — это Оумуамуа и комета 2I/Борисова. Природа Оумуамуа до сих пор остаётся предметом споров, а вторая была кометой из другой солнечной системы. И вот теперь у нас есть третий межзвёздный гость. Траектория объекта указывает на то, что он возник не в нашей системе.
Центр малых планет Международного астрономического союза впервые добавил этот объект в свой список подтверждённых объектов около Земли 1 июля 2025 года. Объект также находится на сайте НАСА/JPL в разделе «Подтверждение объектов, сближающихся с Землёй» под номером A11pl3Z. Несмотря на то, что объект внесён в список околоземных объектов, нет никаких опасений, что он врежется в Землю или даже приблизится к ней особенно близко.
Скорее всего, это либо комета, либо астероид, и текущие данные склоняются к тому, что это комета.
Astrafoxen, студент старших курсов астрофизического факультета в Калифорнии на Bluesky, поделился изображением A11pl3Z, полученным в ходе Deep Random Survey в Чили. Кроме того, Сэм Дин, плодовитый астроном-любитель, нашёл более ранние изображения объекта в данных ATLAS за период с 25 по 29 июня. Эти данные помогают уточнить путь объекта, и указывают на то, что он почти наверняка является межзвёздным.
Тусклый космический камень в настоящее время имеет магнитуду 18,8. Наш новый гость окажется на минимальном расстоянии от Солнца (около 2 а.е.) в октябре. Когда он достигнет перигелия — самой близкой к Солнцу точки — он будет двигаться со скоростью около 68 км/с относительно Солнца.
Маршалл Юбэнкс, физик, радиоастроном VLBI и соучредитель организации Space Initiatives, сообщил в списке рассылки «Малые планеты», что объект приблизится к Марсу на расстояние около 0,4 а.е., что сделает его едва заметным для орбитального аппарата Mars Reconnaissance Orbiter. С учётом текущих орбитальных данных, по словам Юбэнкса, этот объект прибывает из тонкого галактического диска. «Обратите внимание, что в апреле следующего года (2026) его скорость относительно Земли составит около 90 км/с. Это должно установить рекорд», — добавил он.
Источник: Хабр
НАЧАТО СТРОИТЕЛЬСТВО ЛАЗЕРНОГО ИНТЕРФЕРОМЕТРА LISA
Для создания передовых телескопов требуется множество передовых технологий, и часто эти технологии предоставляются компаниями, а не космическими агентствами, которые спонсируют проект. Самый свежий пример — лазерная интерферометрическая космическая антенна, или LISA, спонсор проекта которой недавно подписал контракт на начало строительства этой миссии, которая в конечном итоге расширит наши поиски гравитационных волн.
LISA будет наблюдать за космосом в поисках гравитационных волн с помощью трёх космических аппаратов, размещённых в космосе в виде треугольника, и общающихся друг с другом с помощью лазеров. Самое интересное в LISA будет то, что длина каждой стороны треугольника составит 2,5 миллиона километров. Такие размеры позволят гораздо точнее обнаруживать гравитационные волны, но они, очевидно, недостижимы на Земле — поэтому LISA развёртывается в космосе.
В этом месяце был подписан контракт между Европейским космическим агентством (ЕКА) и компанией OHB System AG, занимающейся разработкой космических систем, и расположенной в Бремене, Германия, которая будет выступать в качестве генерального подрядчика миссии. Контракт был подписан в кулуарах Международного парижского авиасалона, который прошёл на прошлой неделе. В свою очередь OHB System AG подписала контракт с Thales Alenia Space, другой компанией со штаб-квартирой в Каннах, по которому Thales будет поставлять некоторые ключевые компоненты миссии LISA — в обмен на 263 миллиона евро.
Два компонента, на которые уже заключены контракты, — это сам лазер и датчик сбора данных о созвездиях (CAS). Контракт на лазер, который изначально будет испытываться на Земле, получил французский военный и аэрокосмический подрядчик Exail от французского аэрокосмического агентства CNES. CAS, который поможет спутникам выравниваться и удерживать своё положение, будет делать европейско-американская компания Teledyne Space Imaging, специализирующаяся на технологиях получения изображений.
До предполагаемого запуска в 2035 году космическому аппарату ещё предстоит 10 лет дальнейшей разработки и испытаний. Если судить по опыту создания других космических аппаратов, то за это время многое может пойти не так. Но если всё получится, LISA сможет наблюдать за нашим небом в поисках признаков катастрофических событий во Вселенной.
Источник: Хабр
Для создания передовых телескопов требуется множество передовых технологий, и часто эти технологии предоставляются компаниями, а не космическими агентствами, которые спонсируют проект. Самый свежий пример — лазерная интерферометрическая космическая антенна, или LISA, спонсор проекта которой недавно подписал контракт на начало строительства этой миссии, которая в конечном итоге расширит наши поиски гравитационных волн.
LISA будет наблюдать за космосом в поисках гравитационных волн с помощью трёх космических аппаратов, размещённых в космосе в виде треугольника, и общающихся друг с другом с помощью лазеров. Самое интересное в LISA будет то, что длина каждой стороны треугольника составит 2,5 миллиона километров. Такие размеры позволят гораздо точнее обнаруживать гравитационные волны, но они, очевидно, недостижимы на Земле — поэтому LISA развёртывается в космосе.
В этом месяце был подписан контракт между Европейским космическим агентством (ЕКА) и компанией OHB System AG, занимающейся разработкой космических систем, и расположенной в Бремене, Германия, которая будет выступать в качестве генерального подрядчика миссии. Контракт был подписан в кулуарах Международного парижского авиасалона, который прошёл на прошлой неделе. В свою очередь OHB System AG подписала контракт с Thales Alenia Space, другой компанией со штаб-квартирой в Каннах, по которому Thales будет поставлять некоторые ключевые компоненты миссии LISA — в обмен на 263 миллиона евро.
Два компонента, на которые уже заключены контракты, — это сам лазер и датчик сбора данных о созвездиях (CAS). Контракт на лазер, который изначально будет испытываться на Земле, получил французский военный и аэрокосмический подрядчик Exail от французского аэрокосмического агентства CNES. CAS, который поможет спутникам выравниваться и удерживать своё положение, будет делать европейско-американская компания Teledyne Space Imaging, специализирующаяся на технологиях получения изображений.
До предполагаемого запуска в 2035 году космическому аппарату ещё предстоит 10 лет дальнейшей разработки и испытаний. Если судить по опыту создания других космических аппаратов, то за это время многое может пойти не так. Но если всё получится, LISA сможет наблюдать за нашим небом в поисках признаков катастрофических событий во Вселенной.
Источник: Хабр
РАННИЙ ВЗГЛЯД: КАК ИИ НАУЧИЛСЯ ВИДЕТЬ ТО, ЧТО ВРАЧИ НЕ ЗАМЕЧАЮТ 🤖
Хроническая сердечная недостаточность приводит к нарушению оттока жидкости, из-за которого сильно отекают ноги. Это один из нескольких признаков, по которым врачи могут идентифицировать ухудшение состояния пациента. Оказалось, что искусственный интеллект действительно хорош в динамическом наблюдении за состоянием стоп — и способен помочь пациентам избежать критического состояния.
Всем привет. Меня зовут Кирилл Пшинник, я научный сотрудник Университета Иннополис и CEO онлайн-университета zerocoder. Я давно интересуюсь искусственным интеллектом и возможностями его прикладного применения — в частности, в области медицины. Сегодня расскажу о проекте, который выглядит вроде бы несложно, но может предотвратить десятки тысяч госпитализаций и сэкономить миллиарды в здравоохранении. А еще припомню несколько схожих ситуаций: о том, как ИИ уже помогает врачам и пациентам.
➤ Когда ИИ становится медсестрой
Исследование Национального института здоровья Великобритании (NIHR), проведенное с участием врачей из Торайского госпиталя, показало: домашний «сканер ступней» может предсказывать усугубление сердечной недостаточности за две недели до кризиса. Устройство работает как удаленный цифровой наблюдатель, предупреждающий лечащего кардиолога, что пациенту может понадобиться срочная помощь.
В чем суть? У людей с хронической сердечной недостаточностью нарушается отток жидкости, из-за чего начинают опухать щиколотки и лодыжки. Обычно это замечают уже тогда, когда ситуация становится критической. Но ИИ-система Heartfelt Technologies обнаруживает едва заметные изменения: анализируя более 1800 изображений ног в минуту, она определяет динамику накопления жидкости и сигнализирует заранее.
По сути, это виртуальная медсестра. Она не заменяет врача, но постоянно наблюдает, не требует визита в клинику и при этом не пропускает тревожных признаков.
➤ Когда предупреждение — это лечение
В исследовании участвовали 26 пациентов. Среди тех, кто пользовался сканером хотя бы две недели до первого сигнала тревоги, три человека были впоследствии госпитализированы с обострением сердечной недостаточности. Что важно — предупреждение срабатывало за 8–19 дней до кризиса. Этого было достаточно для того, чтобы врач изменил схему лечения, увеличил дозу диуретиков или пригласил пациента на внеплановый осмотр.
Точность тоже впечатляет: устройство предсказало 5 из 6 госпитализаций. В конце исследования 82% участников захотели оставить сканер у себя — и это, пожалуй, самый убедительный результат.
Важно понимать: этот сканер не просто делает снимки, а интерпретирует их. Он использует ИИ-алгоритмы для того, чтобы выстраивать 3D-модель ступней и динамически отслеживать изменения объема. Это больше похоже на постоянную МРТ, чем на разовую фотографию. И в отличие от фитнес-трекеров или смарт-часов, которые дают очень усредненные показатели, здесь система видит физические маркеры болезни в деталях, доступных обычно только опытному врачу.
➤ Почему это важно
Сегодня в Великобритании более миллиона человек живут с сердечной недостаточностью — и в России, кстати, эта цифра не сильно меньше: от 7% до 10% взрослого населения страдают от данного заболевания. Это не редкая патология, а массовая хроническая болезнь, одна из главных причин госпитализаций у пожилых. Каждая экстренная поездка в больницу — это не только стресс и риск для жизни, но и расходы, и длительная реабилитация. Предупреждение обострения — на вес золота, особенно если оно не требует ничего, кроме как встать утром на «умные весы».
Британский фонд сердца (BHF) уже заявил, что такие технологии будут играть ключевую роль в будущем кардиологической помощи. Это пример не «волшебного ИИ», а спокойной, рутинной, но крайне ценной цифровой поддержки.
Также стоит отметить, что речь не о массовом потребительском гаджете, а о медицинском приборе, который должен пройти сертификацию, испытания и включение в протоколы NHS. Поэтому внедрение будет идти постепенно, но с потенциалом системной трансформации.
➤ Не только сердце
Искусственный интеллект способен анализировать не только фотографии ступней, но и всячески помогать в других областях. Компания AstraZeneca — та самая, что стояла за одной из первых вакцин от COVID-19, — разработала ИИ-модель, обученную на данных более полумиллиона человек из крупнейшего биомедицинского хранилища Великобритании. Эта система умеет распознавать «подписи» в медицинских данных — скрытые маркеры, которые в будущем с высокой вероятностью приводят к серьезным заболеваниям.
Как объясняет руководитель проекта Славе Петровски: «К тому моменту, когда болезнь проявляется клинически и человек идет к врачу, патологический процесс может идти уже много лет». ИИ видит начало этой цепочки — задолго до симптомов.
Среди болезней, которые можно распознать заранее: болезнь Альцгеймера, хроническая обструктивная болезнь легких, почечная недостаточность и другие сложные диагнозы. Это не просто теория: речь о точном прогнозировании за годы вперед.
➤ Когда ИИ видит то, что пропустил человек
Одна из ключевых проблем современной диагностики — «слепые зоны». Даже опытные специалисты пропускают до трети микроаномалий на МРТ или рентгене, особенно в условиях перегрузки. Именно здесь ИИ может стать усилителем, а не заменой.
Например, в недавнем исследовании британские ученые натренировали модель на МРТ-сканах более 1100 пациентов с эпилепсией. Результат: система обнаружила 64% мозговых поражений, которые не увидели опытные радиологи. Как выразился руководитель проекта доктор Конрад Вагстайл, «это как найти один символ на пяти страницах черного текста — машина справляется лучше, потому что не устает и не теряет внимания».
Похожая история произошла с анализом инсультов. Две университетские лаборатории обучили ИИ на 800 снимках и протестировали на 2000 новых пациентов. Выяснилось, что алгоритм точнее врачей в два раза — и, главное, умеет определять, сколько времени прошло с момента удара. Это критически важно: если инсульт случился менее 4,5 часов назад — можно применять мощные терапевтические и хирургические методы. А если позже — риски возрастают в разы. Успеть вовремя — значит дать пациенту шанс.
➤ Переломы, которые уже не будут пропускать
Даже в экстренной медицине ИИ начинает помогать. По данным британской NICE, до 10% переломов врачи в скорой помощи не замечают при первом осмотре. При этом специалистов по рентгену не хватает, а те, которые есть, перегружены.
ИИ может взять на себя первичный скрининг снимков и «отсеивать» очевидно здоровые случаи, фокусируя внимание врачей там, где действительно есть риск. Это не просто экономия времени — это снижение числа повторных приемов и ускорение постановки диагноза.
➤ ИИ-медики в России
Однако не Западом единым — в России тоже всячески внедряются и тестируются ИИ-системы для помощи пациентам и облегчения жизни врачам. В Сеченовском университете разработали и зарегистрировали первое в России медицинское изделие на основе ИИ для предоперационного планирования операций на почках — Sechenov.AI_nephro.
Задача системы — помогать хирургам точно оценивать анатомию почки и опухоли еще до начала операции. Всего за несколько минут врач получает 3D-модель зоны вмешательства, включая сосуды, чашечно-лоханочную систему и соседние структуры. А главное — может выполнить «виртуальную» резекцию, сохранив максимум тканей.
Исторически операция по удалению опухоли сопровождалась удалением всей почки. Сегодня, благодаря подобным технологиям, до 90% вмешательств заканчиваются сохранением органа, что стало новой нормой в клинической практике.
Ранее создание таких моделей занимало сутки и требовало команду из трех специалистов. Сейчас достаточно загрузить КТ и выделить зону интереса — нейросеть сама все остальное сделает: распознает сосуды, мочеточники, опухоль, вены, паренхиму, создаст маски и визуализирует анатомию в 3D.
А в уфимской клинике Inspectrum Clinic разработали ИИ-систему для ускоренного профосмотра. Решение позволяет пройти полный медосмотр всего за 1 час, при этом выявляя в 4 раза больше скрытых диагнозов, чем раньше.
Теперь профосмотр перестал быть формальностью — с помощью ИИ он стал ранней диагностикой заболеваний, способной предотвратить потерю трудоспособности. Система самостоятельно обрабатывает биоматериалы и данные осмотра, выдает заключение о профпригодности и указывает потенциальные риски по десяткам направлений.
По словам основателя клиники Сергея Хомутова, раньше диагноз «годен» ставился «на автомате», но теперь врачи действительно видят проблемы еще до того, как они проявятся — особенно это критично для работников вахты, медицины, сферы услуг и опасных производств.
➤ Проблемы с доверием
Однако не все так просто. Опросы показывают: только 29% людей готовы доверить ИИ даже базовый медицинский совет. Но более 70% не возражают, если ИИ разгрузит врачей от рутинных задач. Это логично: мы не против технологии — мы против ошибки.
Поэтому регулирование — вопрос очень важный. В Великобритании это зона ответственности MHRA, в США — FDA, в России — Росздравнадзора. Кстати, сеченовский Sechenov.AI_nephro уже прошел аккредитацию, так что будущее выглядит достаточно позитивно.
Сегодня искусственный интеллект в медицине — это реальный инструмент, который помогает врачам и спасает жизни. Мы наблюдаем не одиночные прорывы, а системное движение: от домашних сканеров, предупреждающих об отеках, до нейросетей, которые визуализируют опухоль в 3D до операции, и платформ, превращающих рутинный профосмотр в полноценную диагностику.
Все эти примеры объединяет одна идея: ИИ не заменяет врача, но усиливает его. Он не берет на себя принятие решений, но помогает принять их вовремя. Да, остаются вопросы доверия, прозрачности и регулирования — и это нормально для любой технологии, которая быстро проникает в чувствительную сферу. Но, как показывает практика, там, где ИИ уже работает, пациенты живут дольше, диагнозы ставятся раньше, а врач успевает больше.
И, возможно, самое важное — ИИ возвращает медицине ту самую профилактическую функцию, о которой давно мечтали: не лечить, когда поздно, а предупреждать, пока еще есть время. И если для этого нужно, чтобы алгоритм посмотрел на ваши ноги, мозг или снимок легких — почему бы и нет. Главное, чтобы он смотрел внимательно, и чтобы его контролировал настоящий врач.
Источник: Хабр
Хроническая сердечная недостаточность приводит к нарушению оттока жидкости, из-за которого сильно отекают ноги. Это один из нескольких признаков, по которым врачи могут идентифицировать ухудшение состояния пациента. Оказалось, что искусственный интеллект действительно хорош в динамическом наблюдении за состоянием стоп — и способен помочь пациентам избежать критического состояния.
Всем привет. Меня зовут Кирилл Пшинник, я научный сотрудник Университета Иннополис и CEO онлайн-университета zerocoder. Я давно интересуюсь искусственным интеллектом и возможностями его прикладного применения — в частности, в области медицины. Сегодня расскажу о проекте, который выглядит вроде бы несложно, но может предотвратить десятки тысяч госпитализаций и сэкономить миллиарды в здравоохранении. А еще припомню несколько схожих ситуаций: о том, как ИИ уже помогает врачам и пациентам.
➤ Когда ИИ становится медсестрой
Исследование Национального института здоровья Великобритании (NIHR), проведенное с участием врачей из Торайского госпиталя, показало: домашний «сканер ступней» может предсказывать усугубление сердечной недостаточности за две недели до кризиса. Устройство работает как удаленный цифровой наблюдатель, предупреждающий лечащего кардиолога, что пациенту может понадобиться срочная помощь.
В чем суть? У людей с хронической сердечной недостаточностью нарушается отток жидкости, из-за чего начинают опухать щиколотки и лодыжки. Обычно это замечают уже тогда, когда ситуация становится критической. Но ИИ-система Heartfelt Technologies обнаруживает едва заметные изменения: анализируя более 1800 изображений ног в минуту, она определяет динамику накопления жидкости и сигнализирует заранее.
По сути, это виртуальная медсестра. Она не заменяет врача, но постоянно наблюдает, не требует визита в клинику и при этом не пропускает тревожных признаков.
➤ Когда предупреждение — это лечение
В исследовании участвовали 26 пациентов. Среди тех, кто пользовался сканером хотя бы две недели до первого сигнала тревоги, три человека были впоследствии госпитализированы с обострением сердечной недостаточности. Что важно — предупреждение срабатывало за 8–19 дней до кризиса. Этого было достаточно для того, чтобы врач изменил схему лечения, увеличил дозу диуретиков или пригласил пациента на внеплановый осмотр.
Точность тоже впечатляет: устройство предсказало 5 из 6 госпитализаций. В конце исследования 82% участников захотели оставить сканер у себя — и это, пожалуй, самый убедительный результат.
Важно понимать: этот сканер не просто делает снимки, а интерпретирует их. Он использует ИИ-алгоритмы для того, чтобы выстраивать 3D-модель ступней и динамически отслеживать изменения объема. Это больше похоже на постоянную МРТ, чем на разовую фотографию. И в отличие от фитнес-трекеров или смарт-часов, которые дают очень усредненные показатели, здесь система видит физические маркеры болезни в деталях, доступных обычно только опытному врачу.
➤ Почему это важно
Сегодня в Великобритании более миллиона человек живут с сердечной недостаточностью — и в России, кстати, эта цифра не сильно меньше: от 7% до 10% взрослого населения страдают от данного заболевания. Это не редкая патология, а массовая хроническая болезнь, одна из главных причин госпитализаций у пожилых. Каждая экстренная поездка в больницу — это не только стресс и риск для жизни, но и расходы, и длительная реабилитация. Предупреждение обострения — на вес золота, особенно если оно не требует ничего, кроме как встать утром на «умные весы».
Британский фонд сердца (BHF) уже заявил, что такие технологии будут играть ключевую роль в будущем кардиологической помощи. Это пример не «волшебного ИИ», а спокойной, рутинной, но крайне ценной цифровой поддержки.
Также стоит отметить, что речь не о массовом потребительском гаджете, а о медицинском приборе, который должен пройти сертификацию, испытания и включение в протоколы NHS. Поэтому внедрение будет идти постепенно, но с потенциалом системной трансформации.
➤ Не только сердце
Искусственный интеллект способен анализировать не только фотографии ступней, но и всячески помогать в других областях. Компания AstraZeneca — та самая, что стояла за одной из первых вакцин от COVID-19, — разработала ИИ-модель, обученную на данных более полумиллиона человек из крупнейшего биомедицинского хранилища Великобритании. Эта система умеет распознавать «подписи» в медицинских данных — скрытые маркеры, которые в будущем с высокой вероятностью приводят к серьезным заболеваниям.
Как объясняет руководитель проекта Славе Петровски: «К тому моменту, когда болезнь проявляется клинически и человек идет к врачу, патологический процесс может идти уже много лет». ИИ видит начало этой цепочки — задолго до симптомов.
Среди болезней, которые можно распознать заранее: болезнь Альцгеймера, хроническая обструктивная болезнь легких, почечная недостаточность и другие сложные диагнозы. Это не просто теория: речь о точном прогнозировании за годы вперед.
➤ Когда ИИ видит то, что пропустил человек
Одна из ключевых проблем современной диагностики — «слепые зоны». Даже опытные специалисты пропускают до трети микроаномалий на МРТ или рентгене, особенно в условиях перегрузки. Именно здесь ИИ может стать усилителем, а не заменой.
Например, в недавнем исследовании британские ученые натренировали модель на МРТ-сканах более 1100 пациентов с эпилепсией. Результат: система обнаружила 64% мозговых поражений, которые не увидели опытные радиологи. Как выразился руководитель проекта доктор Конрад Вагстайл, «это как найти один символ на пяти страницах черного текста — машина справляется лучше, потому что не устает и не теряет внимания».
Похожая история произошла с анализом инсультов. Две университетские лаборатории обучили ИИ на 800 снимках и протестировали на 2000 новых пациентов. Выяснилось, что алгоритм точнее врачей в два раза — и, главное, умеет определять, сколько времени прошло с момента удара. Это критически важно: если инсульт случился менее 4,5 часов назад — можно применять мощные терапевтические и хирургические методы. А если позже — риски возрастают в разы. Успеть вовремя — значит дать пациенту шанс.
➤ Переломы, которые уже не будут пропускать
Даже в экстренной медицине ИИ начинает помогать. По данным британской NICE, до 10% переломов врачи в скорой помощи не замечают при первом осмотре. При этом специалистов по рентгену не хватает, а те, которые есть, перегружены.
ИИ может взять на себя первичный скрининг снимков и «отсеивать» очевидно здоровые случаи, фокусируя внимание врачей там, где действительно есть риск. Это не просто экономия времени — это снижение числа повторных приемов и ускорение постановки диагноза.
➤ ИИ-медики в России
Однако не Западом единым — в России тоже всячески внедряются и тестируются ИИ-системы для помощи пациентам и облегчения жизни врачам. В Сеченовском университете разработали и зарегистрировали первое в России медицинское изделие на основе ИИ для предоперационного планирования операций на почках — Sechenov.AI_nephro.
Задача системы — помогать хирургам точно оценивать анатомию почки и опухоли еще до начала операции. Всего за несколько минут врач получает 3D-модель зоны вмешательства, включая сосуды, чашечно-лоханочную систему и соседние структуры. А главное — может выполнить «виртуальную» резекцию, сохранив максимум тканей.
Исторически операция по удалению опухоли сопровождалась удалением всей почки. Сегодня, благодаря подобным технологиям, до 90% вмешательств заканчиваются сохранением органа, что стало новой нормой в клинической практике.
Ранее создание таких моделей занимало сутки и требовало команду из трех специалистов. Сейчас достаточно загрузить КТ и выделить зону интереса — нейросеть сама все остальное сделает: распознает сосуды, мочеточники, опухоль, вены, паренхиму, создаст маски и визуализирует анатомию в 3D.
А в уфимской клинике Inspectrum Clinic разработали ИИ-систему для ускоренного профосмотра. Решение позволяет пройти полный медосмотр всего за 1 час, при этом выявляя в 4 раза больше скрытых диагнозов, чем раньше.
Теперь профосмотр перестал быть формальностью — с помощью ИИ он стал ранней диагностикой заболеваний, способной предотвратить потерю трудоспособности. Система самостоятельно обрабатывает биоматериалы и данные осмотра, выдает заключение о профпригодности и указывает потенциальные риски по десяткам направлений.
По словам основателя клиники Сергея Хомутова, раньше диагноз «годен» ставился «на автомате», но теперь врачи действительно видят проблемы еще до того, как они проявятся — особенно это критично для работников вахты, медицины, сферы услуг и опасных производств.
➤ Проблемы с доверием
Однако не все так просто. Опросы показывают: только 29% людей готовы доверить ИИ даже базовый медицинский совет. Но более 70% не возражают, если ИИ разгрузит врачей от рутинных задач. Это логично: мы не против технологии — мы против ошибки.
Поэтому регулирование — вопрос очень важный. В Великобритании это зона ответственности MHRA, в США — FDA, в России — Росздравнадзора. Кстати, сеченовский Sechenov.AI_nephro уже прошел аккредитацию, так что будущее выглядит достаточно позитивно.
Сегодня искусственный интеллект в медицине — это реальный инструмент, который помогает врачам и спасает жизни. Мы наблюдаем не одиночные прорывы, а системное движение: от домашних сканеров, предупреждающих об отеках, до нейросетей, которые визуализируют опухоль в 3D до операции, и платформ, превращающих рутинный профосмотр в полноценную диагностику.
Все эти примеры объединяет одна идея: ИИ не заменяет врача, но усиливает его. Он не берет на себя принятие решений, но помогает принять их вовремя. Да, остаются вопросы доверия, прозрачности и регулирования — и это нормально для любой технологии, которая быстро проникает в чувствительную сферу. Но, как показывает практика, там, где ИИ уже работает, пациенты живут дольше, диагнозы ставятся раньше, а врач успевает больше.
И, возможно, самое важное — ИИ возвращает медицине ту самую профилактическую функцию, о которой давно мечтали: не лечить, когда поздно, а предупреждать, пока еще есть время. И если для этого нужно, чтобы алгоритм посмотрел на ваши ноги, мозг или снимок легких — почему бы и нет. Главное, чтобы он смотрел внимательно, и чтобы его контролировал настоящий врач.
Источник: Хабр
РАННИЙ ВЗГЛЯД: КАК ИИ НАУЧИЛСЯ ВИДЕТЬ ТО, ЧТО ВРАЧИ НЕ ЗАМЕЧАЮТ 🤖
Хроническая сердечная недостаточность приводит к нарушению оттока жидкости, из-за которого сильно отекают ноги. Это один из нескольких признаков, по которым врачи могут идентифицировать ухудшение состояния пациента. Оказалось, что искусственный интеллект действительно хорош в динамическом наблюдении за состоянием стоп — и способен помочь пациентам избежать критического состояния.
Всем привет. Меня зовут Кирилл Пшинник, я научный сотрудник Университета Иннополис и CEO онлайн-университета zerocoder. Я давно интересуюсь искусственным интеллектом и возможностями его прикладного применения — в частности, в области медицины. Сегодня расскажу о проекте, который выглядит вроде бы несложно, но может предотвратить десятки тысяч госпитализаций и сэкономить миллиарды в здравоохранении. А еще припомню несколько схожих ситуаций: о том, как ИИ уже помогает врачам и пациентам.
➤ Когда ИИ становится медсестрой
Исследование Национального института здоровья Великобритании (NIHR), проведенное с участием врачей из Торайского госпиталя, показало: домашний «сканер ступней» может предсказывать усугубление сердечной недостаточности за две недели до кризиса. Устройство работает как удаленный цифровой наблюдатель, предупреждающий лечащего кардиолога, что пациенту может понадобиться срочная помощь.
В чем суть? У людей с хронической сердечной недостаточностью нарушается отток жидкости, из-за чего начинают опухать щиколотки и лодыжки. Обычно это замечают уже тогда, когда ситуация становится критической. Но ИИ-система Heartfelt Technologies обнаруживает едва заметные изменения: анализируя более 1800 изображений ног в минуту, она определяет динамику накопления жидкости и сигнализирует заранее.
По сути, это виртуальная медсестра. Она не заменяет врача, но постоянно наблюдает, не требует визита в клинику и при этом не пропускает тревожных признаков.
➤ Когда предупреждение — это лечение
В исследовании участвовали 26 пациентов. Среди тех, кто пользовался сканером хотя бы две недели до первого сигнала тревоги, три человека были впоследствии госпитализированы с обострением сердечной недостаточности. Что важно — предупреждение срабатывало за 8–19 дней до кризиса. Этого было достаточно для того, чтобы врач изменил схему лечения, увеличил дозу диуретиков или пригласил пациента на внеплановый осмотр.
Точность тоже впечатляет: устройство предсказало 5 из 6 госпитализаций. В конце исследования 82% участников захотели оставить сканер у себя — и это, пожалуй, самый убедительный результат.
Важно понимать: этот сканер не просто делает снимки, а интерпретирует их. Он использует ИИ-алгоритмы для того, чтобы выстраивать 3D-модель ступней и динамически отслеживать изменения объема. Это больше похоже на постоянную МРТ, чем на разовую фотографию. И в отличие от фитнес-трекеров или смарт-часов, которые дают очень усредненные показатели, здесь система видит физические маркеры болезни в деталях, доступных обычно только опытному врачу.
➤ Почему это важно
Сегодня в Великобритании более миллиона человек живут с сердечной недостаточностью — и в России, кстати, эта цифра не сильно меньше: от 7% до 10% взрослого населения страдают от данного заболевания. Это не редкая патология, а массовая хроническая болезнь, одна из главных причин госпитализаций у пожилых. Каждая экстренная поездка в больницу — это не только стресс и риск для жизни, но и расходы, и длительная реабилитация. Предупреждение обострения — на вес золота, особенно если оно не требует ничего, кроме как встать утром на «умные весы».
Британский фонд сердца (BHF) уже заявил, что такие технологии будут играть ключевую роль в будущем кардиологической помощи. Это пример не «волшебного ИИ», а спокойной, рутинной, но крайне ценной цифровой поддержки.
Также стоит отметить, что речь не о массовом потребительском гаджете, а о медицинском приборе, который должен пройти сертификацию, испытания и включение в протоколы NHS. Поэтому внедрение будет идти постепенно, но с потенциалом системной трансформации.
➤ Не только сердце
Искусственный интеллект способен анализировать не только фотографии ступней, но и всячески помогать в других областях. Компания AstraZeneca — та самая, что стояла за одной из первых вакцин от COVID-19, — разработала ИИ-модель, обученную на данных более полумиллиона человек из крупнейшего биомедицинского хранилища Великобритании. Эта система умеет распознавать «подписи» в медицинских данных — скрытые маркеры, которые в будущем с высокой вероятностью приводят к серьезным заболеваниям.
Как объясняет руководитель проекта Славе Петровски: «К тому моменту, когда болезнь проявляется клинически и человек идет к врачу, патологический процесс может идти уже много лет». ИИ видит начало этой цепочки — задолго до симптомов.
Среди болезней, которые можно распознать заранее: болезнь Альцгеймера, хроническая обструктивная болезнь легких, почечная недостаточность и другие сложные диагнозы. Это не просто теория: речь о точном прогнозировании за годы вперед.
➤ Когда ИИ видит то, что пропустил человек
Одна из ключевых проблем современной диагностики — «слепые зоны». Даже опытные специалисты пропускают до трети микроаномалий на МРТ или рентгене, особенно в условиях перегрузки. Именно здесь ИИ может стать усилителем, а не заменой.
Например, в недавнем исследовании британские ученые натренировали модель на МРТ-сканах более 1100 пациентов с эпилепсией. Результат: система обнаружила 64% мозговых поражений, которые не увидели опытные радиологи. Как выразился руководитель проекта доктор Конрад Вагстайл, «это как найти один символ на пяти страницах черного текста — машина справляется лучше, потому что не устает и не теряет внимания».
Похожая история произошла с анализом инсультов. Две университетские лаборатории обучили ИИ на 800 снимках и протестировали на 2000 новых пациентов. Выяснилось, что алгоритм точнее врачей в два раза — и, главное, умеет определять, сколько времени прошло с момента удара. Это критически важно: если инсульт случился менее 4,5 часов назад — можно применять мощные терапевтические и хирургические методы. А если позже — риски возрастают в разы. Успеть вовремя — значит дать пациенту шанс.
➤ Переломы, которые уже не будут пропускать
Даже в экстренной медицине ИИ начинает помогать. По данным британской NICE, до 10% переломов врачи в скорой помощи не замечают при первом осмотре. При этом специалистов по рентгену не хватает, а те, которые есть, перегружены.
ИИ может взять на себя первичный скрининг снимков и «отсеивать» очевидно здоровые случаи, фокусируя внимание врачей там, где действительно есть риск. Это не просто экономия времени — это снижение числа повторных приемов и ускорение постановки диагноза.
➤ ИИ-медики в России
Однако не Западом единым — в России тоже всячески внедряются и тестируются ИИ-системы для помощи пациентам и облегчения жизни врачам. В Сеченовском университете разработали и зарегистрировали первое в России медицинское изделие на основе ИИ для предоперационного планирования операций на почках — Sechenov.AI_nephro.
Задача системы — помогать хирургам точно оценивать анатомию почки и опухоли еще до начала операции. Всего за несколько минут врач получает 3D-модель зоны вмешательства, включая сосуды, чашечно-лоханочную систему и соседние структуры. А главное — может выполнить «виртуальную» резекцию, сохранив максимум тканей.
Исторически операция по удалению опухоли сопровождалась удалением всей почки. Сегодня, благодаря подобным технологиям, до 90% вмешательств заканчиваются сохранением органа, что стало новой нормой в клинической практике.
Ранее создание таких моделей занимало сутки и требовало команду из трех специалистов. Сейчас достаточно загрузить КТ и выделить зону интереса — нейросеть сама все остальное сделает: распознает сосуды, мочеточники, опухоль, вены, паренхиму, создаст маски и визуализирует анатомию в 3D.
А в уфимской клинике Inspectrum Clinic разработали ИИ-систему для ускоренного профосмотра. Решение позволяет пройти полный медосмотр всего за 1 час, при этом выявляя в 4 раза больше скрытых диагнозов, чем раньше.
Теперь профосмотр перестал быть формальностью — с помощью ИИ он стал ранней диагностикой заболеваний, способной предотвратить потерю трудоспособности. Система самостоятельно обрабатывает биоматериалы и данные осмотра, выдает заключение о профпригодности и указывает потенциальные риски по десяткам направлений.
По словам основателя клиники Сергея Хомутова, раньше диагноз «годен» ставился «на автомате», но теперь врачи действительно видят проблемы еще до того, как они проявятся — особенно это критично для работников вахты, медицины, сферы услуг и опасных производств.
➤ Проблемы с доверием
Однако не все так просто. Опросы показывают: только 29% людей готовы доверить ИИ даже базовый медицинский совет. Но более 70% не возражают, если ИИ разгрузит врачей от рутинных задач. Это логично: мы не против технологии — мы против ошибки.
Поэтому регулирование — вопрос очень важный. В Великобритании это зона ответственности MHRA, в США — FDA, в России — Росздравнадзора. Кстати, сеченовский Sechenov.AI_nephro уже прошел аккредитацию, так что будущее выглядит достаточно позитивно.
Сегодня искусственный интеллект в медицине — это реальный инструмент, который помогает врачам и спасает жизни. Мы наблюдаем не одиночные прорывы, а системное движение: от домашних сканеров, предупреждающих об отеках, до нейросетей, которые визуализируют опухоль в 3D до операции, и платформ, превращающих рутинный профосмотр в полноценную диагностику.
Все эти примеры объединяет одна идея: ИИ не заменяет врача, но усиливает его. Он не берет на себя принятие решений, но помогает принять их вовремя. Да, остаются вопросы доверия, прозрачности и регулирования — и это нормально для любой технологии, которая быстро проникает в чувствительную сферу. Но, как показывает практика, там, где ИИ уже работает, пациенты живут дольше, диагнозы ставятся раньше, а врач успевает больше.
И, возможно, самое важное — ИИ возвращает медицине ту самую профилактическую функцию, о которой давно мечтали: не лечить, когда поздно, а предупреждать, пока еще есть время. И если для этого нужно, чтобы алгоритм посмотрел на ваши ноги, мозг или снимок легких — почему бы и нет. Главное, чтобы он смотрел внимательно, и чтобы его контролировал настоящий врач.
Источник: Хабр
Хроническая сердечная недостаточность приводит к нарушению оттока жидкости, из-за которого сильно отекают ноги. Это один из нескольких признаков, по которым врачи могут идентифицировать ухудшение состояния пациента. Оказалось, что искусственный интеллект действительно хорош в динамическом наблюдении за состоянием стоп — и способен помочь пациентам избежать критического состояния.
Всем привет. Меня зовут Кирилл Пшинник, я научный сотрудник Университета Иннополис и CEO онлайн-университета zerocoder. Я давно интересуюсь искусственным интеллектом и возможностями его прикладного применения — в частности, в области медицины. Сегодня расскажу о проекте, который выглядит вроде бы несложно, но может предотвратить десятки тысяч госпитализаций и сэкономить миллиарды в здравоохранении. А еще припомню несколько схожих ситуаций: о том, как ИИ уже помогает врачам и пациентам.
➤ Когда ИИ становится медсестрой
Исследование Национального института здоровья Великобритании (NIHR), проведенное с участием врачей из Торайского госпиталя, показало: домашний «сканер ступней» может предсказывать усугубление сердечной недостаточности за две недели до кризиса. Устройство работает как удаленный цифровой наблюдатель, предупреждающий лечащего кардиолога, что пациенту может понадобиться срочная помощь.
В чем суть? У людей с хронической сердечной недостаточностью нарушается отток жидкости, из-за чего начинают опухать щиколотки и лодыжки. Обычно это замечают уже тогда, когда ситуация становится критической. Но ИИ-система Heartfelt Technologies обнаруживает едва заметные изменения: анализируя более 1800 изображений ног в минуту, она определяет динамику накопления жидкости и сигнализирует заранее.
По сути, это виртуальная медсестра. Она не заменяет врача, но постоянно наблюдает, не требует визита в клинику и при этом не пропускает тревожных признаков.
➤ Когда предупреждение — это лечение
В исследовании участвовали 26 пациентов. Среди тех, кто пользовался сканером хотя бы две недели до первого сигнала тревоги, три человека были впоследствии госпитализированы с обострением сердечной недостаточности. Что важно — предупреждение срабатывало за 8–19 дней до кризиса. Этого было достаточно для того, чтобы врач изменил схему лечения, увеличил дозу диуретиков или пригласил пациента на внеплановый осмотр.
Точность тоже впечатляет: устройство предсказало 5 из 6 госпитализаций. В конце исследования 82% участников захотели оставить сканер у себя — и это, пожалуй, самый убедительный результат.
Важно понимать: этот сканер не просто делает снимки, а интерпретирует их. Он использует ИИ-алгоритмы для того, чтобы выстраивать 3D-модель ступней и динамически отслеживать изменения объема. Это больше похоже на постоянную МРТ, чем на разовую фотографию. И в отличие от фитнес-трекеров или смарт-часов, которые дают очень усредненные показатели, здесь система видит физические маркеры болезни в деталях, доступных обычно только опытному врачу.
➤ Почему это важно
Сегодня в Великобритании более миллиона человек живут с сердечной недостаточностью — и в России, кстати, эта цифра не сильно меньше: от 7% до 10% взрослого населения страдают от данного заболевания. Это не редкая патология, а массовая хроническая болезнь, одна из главных причин госпитализаций у пожилых. Каждая экстренная поездка в больницу — это не только стресс и риск для жизни, но и расходы, и длительная реабилитация. Предупреждение обострения — на вес золота, особенно если оно не требует ничего, кроме как встать утром на «умные весы».
Британский фонд сердца (BHF) уже заявил, что такие технологии будут играть ключевую роль в будущем кардиологической помощи. Это пример не «волшебного ИИ», а спокойной, рутинной, но крайне ценной цифровой поддержки.
Также стоит отметить, что речь не о массовом потребительском гаджете, а о медицинском приборе, который должен пройти сертификацию, испытания и включение в протоколы NHS. Поэтому внедрение будет идти постепенно, но с потенциалом системной трансформации.
➤ Не только сердце
Искусственный интеллект способен анализировать не только фотографии ступней, но и всячески помогать в других областях. Компания AstraZeneca — та самая, что стояла за одной из первых вакцин от COVID-19, — разработала ИИ-модель, обученную на данных более полумиллиона человек из крупнейшего биомедицинского хранилища Великобритании. Эта система умеет распознавать «подписи» в медицинских данных — скрытые маркеры, которые в будущем с высокой вероятностью приводят к серьезным заболеваниям.
Как объясняет руководитель проекта Славе Петровски: «К тому моменту, когда болезнь проявляется клинически и человек идет к врачу, патологический процесс может идти уже много лет». ИИ видит начало этой цепочки — задолго до симптомов.
Среди болезней, которые можно распознать заранее: болезнь Альцгеймера, хроническая обструктивная болезнь легких, почечная недостаточность и другие сложные диагнозы. Это не просто теория: речь о точном прогнозировании за годы вперед.
➤ Когда ИИ видит то, что пропустил человек
Одна из ключевых проблем современной диагностики — «слепые зоны». Даже опытные специалисты пропускают до трети микроаномалий на МРТ или рентгене, особенно в условиях перегрузки. Именно здесь ИИ может стать усилителем, а не заменой.
Например, в недавнем исследовании британские ученые натренировали модель на МРТ-сканах более 1100 пациентов с эпилепсией. Результат: система обнаружила 64% мозговых поражений, которые не увидели опытные радиологи. Как выразился руководитель проекта доктор Конрад Вагстайл, «это как найти один символ на пяти страницах черного текста — машина справляется лучше, потому что не устает и не теряет внимания».
Похожая история произошла с анализом инсультов. Две университетские лаборатории обучили ИИ на 800 снимках и протестировали на 2000 новых пациентов. Выяснилось, что алгоритм точнее врачей в два раза — и, главное, умеет определять, сколько времени прошло с момента удара. Это критически важно: если инсульт случился менее 4,5 часов назад — можно применять мощные терапевтические и хирургические методы. А если позже — риски возрастают в разы. Успеть вовремя — значит дать пациенту шанс.
➤ Переломы, которые уже не будут пропускать
Даже в экстренной медицине ИИ начинает помогать. По данным британской NICE, до 10% переломов врачи в скорой помощи не замечают при первом осмотре. При этом специалистов по рентгену не хватает, а те, которые есть, перегружены.
ИИ может взять на себя первичный скрининг снимков и «отсеивать» очевидно здоровые случаи, фокусируя внимание врачей там, где действительно есть риск. Это не просто экономия времени — это снижение числа повторных приемов и ускорение постановки диагноза.
➤ ИИ-медики в России
Однако не Западом единым — в России тоже всячески внедряются и тестируются ИИ-системы для помощи пациентам и облегчения жизни врачам. В Сеченовском университете разработали и зарегистрировали первое в России медицинское изделие на основе ИИ для предоперационного планирования операций на почках — Sechenov.AI_nephro.
Задача системы — помогать хирургам точно оценивать анатомию почки и опухоли еще до начала операции. Всего за несколько минут врач получает 3D-модель зоны вмешательства, включая сосуды, чашечно-лоханочную систему и соседние структуры. А главное — может выполнить «виртуальную» резекцию, сохранив максимум тканей.
Исторически операция по удалению опухоли сопровождалась удалением всей почки. Сегодня, благодаря подобным технологиям, до 90% вмешательств заканчиваются сохранением органа, что стало новой нормой в клинической практике.
Ранее создание таких моделей занимало сутки и требовало команду из трех специалистов. Сейчас достаточно загрузить КТ и выделить зону интереса — нейросеть сама все остальное сделает: распознает сосуды, мочеточники, опухоль, вены, паренхиму, создаст маски и визуализирует анатомию в 3D.
А в уфимской клинике Inspectrum Clinic разработали ИИ-систему для ускоренного профосмотра. Решение позволяет пройти полный медосмотр всего за 1 час, при этом выявляя в 4 раза больше скрытых диагнозов, чем раньше.
Теперь профосмотр перестал быть формальностью — с помощью ИИ он стал ранней диагностикой заболеваний, способной предотвратить потерю трудоспособности. Система самостоятельно обрабатывает биоматериалы и данные осмотра, выдает заключение о профпригодности и указывает потенциальные риски по десяткам направлений.
По словам основателя клиники Сергея Хомутова, раньше диагноз «годен» ставился «на автомате», но теперь врачи действительно видят проблемы еще до того, как они проявятся — особенно это критично для работников вахты, медицины, сферы услуг и опасных производств.
➤ Проблемы с доверием
Однако не все так просто. Опросы показывают: только 29% людей готовы доверить ИИ даже базовый медицинский совет. Но более 70% не возражают, если ИИ разгрузит врачей от рутинных задач. Это логично: мы не против технологии — мы против ошибки.
Поэтому регулирование — вопрос очень важный. В Великобритании это зона ответственности MHRA, в США — FDA, в России — Росздравнадзора. Кстати, сеченовский Sechenov.AI_nephro уже прошел аккредитацию, так что будущее выглядит достаточно позитивно.
Сегодня искусственный интеллект в медицине — это реальный инструмент, который помогает врачам и спасает жизни. Мы наблюдаем не одиночные прорывы, а системное движение: от домашних сканеров, предупреждающих об отеках, до нейросетей, которые визуализируют опухоль в 3D до операции, и платформ, превращающих рутинный профосмотр в полноценную диагностику.
Все эти примеры объединяет одна идея: ИИ не заменяет врача, но усиливает его. Он не берет на себя принятие решений, но помогает принять их вовремя. Да, остаются вопросы доверия, прозрачности и регулирования — и это нормально для любой технологии, которая быстро проникает в чувствительную сферу. Но, как показывает практика, там, где ИИ уже работает, пациенты живут дольше, диагнозы ставятся раньше, а врач успевает больше.
И, возможно, самое важное — ИИ возвращает медицине ту самую профилактическую функцию, о которой давно мечтали: не лечить, когда поздно, а предупреждать, пока еще есть время. И если для этого нужно, чтобы алгоритм посмотрел на ваши ноги, мозг или снимок легких — почему бы и нет. Главное, чтобы он смотрел внимательно, и чтобы его контролировал настоящий врач.
Источник: Хабр
