ИИ

В статье рассматривается потенциал внедрения новых инструментов искусственного интеллекта для ретроспективного анализа уже существующих компьютерных томограмм (КТ) с целью выявления рисков развития сердечно-сосудистых заболеваний. Основная идея заключается в использовании ИИ для автоматизированного скрининга огромных массивов данных, которые уже хранятся в медицинских архивах, что позволяет выявлять скрытые патологии без дополнительных инвазивных процедур. Однако авторы поднимают критически важные вопросы экономической эффективности и практического внедрения: кто возьмет на себя расходы по анализу архивных снимков и как это повлияет на конечные показатели здоровья населения. Исследование фокусируется на разрыве между технологической возможностью массового скрининга и существующими моделями медицинского страхования и оплаты медицинских услуг. Реализация такого подхода может радикально изменить кардиологическую диагностику, если будет решен вопрос финансовой модели и клинической доказанности улучшения исходов для пациентов.

Представлен новый модульный фреймворк STAPLE, разработанный для решения проблемы фрагментации рабочих процессов в анализе пространственной транскриптомики. Традиционные методы анализа часто требуют использования разрозненных инструментов для типирования клеток, определения их окружения и изучения межклеточной коммуникации, что затрудняет масштабируемость и воспроизводимость. STAPLE объединяет эти разрозненные этапы в единую систему с унифицированными структурами данных, позволяя проводить сквозной анализ (end-to-end) с помощью одной команды. Ключевой инновацией является интеграция интеллектуального уровня отчетности на базе ИИ, который синтезирует количественные результаты в структурированные биологические резюме. Это значительно упрощает интерпретацию сложных данных и автоматизирует процесс извлечения биологических смыслов. Инструмент направлен на повышение строгости и воспроизводимости исследований в области пространственной биологии.

Стартап Epia Neuro из Сан-Франциско представил инновационную платформу нейроинтерфейса (BCI), предназначенную для реабилитации людей, перенесших инсульт. Технология сочетает в себе минимально инвазивный имплантируемый чип с возможностью записи и считывания сигналов, а также систему поддержки на базе искусственного интеллекта. Устройство устанавливается в череп менее чем за час и способно обучаться, интерпретируя намерения пользователя для управления вспомогательными механизмами, такими как протезы для захвата верхних конечностей. Ключевая особенность метода заключается в слиянии нейронных сигналов с контекстными данными от внешних сенсоров для точного прогнозирования движений. Первые клинические испытания на людях запланированы на вторую половину 2026 года в больнице Lenox Hill в Нью-Йорке. В долгосрочной перспективе компания планирует использовать платформу для борьбы с общим неврологическим упадком.

Обзор посвящен применению искусственного интеллекта в качестве системы поддержки принятия клинических решений в условиях ОИТ, особенно при лечении сепсиса. Авторы классифицируют возможности ИИ для оптимизации антибиотикотерапии, разделяя сигналы патогенов и реакции организма хозяина на шесть ключевых этапов лечения.

Компания Chapter привлекла 100 миллионов долларов инвестиций для развития своей ИИ-платформы, которая помогает пожилым людям в США выбирать оптимальные планы медицинского страхования Medicare. Платформа использует искусственный интеллект для сравнения планов страховых компаний, помогая избежать переплат и недостаточного страхового покрытия.

Компания Envision Pharma Group назначила опытного специалиста Ника Джонса главой подразделения медицинских коммуникаций. Одной из его ключевых задач станет интеграция технологических возможностей и ИИ в портфель решений компании для биофармацевтического сектора.

Цифровой кластер «Х.Технологии», входящий в структуру «Ростелекома», объявил о запуске специализированного акселератора для развития отечественных ИИ-решений. Проект направлен на поддержку российских стартапов, разрабатывающих технологии на базе искусственного интеллекта, и предоставляет им доступ к экспертизе и инфраструктуре корпорации. Основная цель инициативы заключается в ускорении вывода на рынок инновационных продуктов и интеграции передовых алгоритмов в различные отрасли экономики, включая здравоохранение. Участники программы смогут получить менторскую поддержку, доступ к вычислительным мощностям и возможность тестирования своих решений в реальных бизнес-средах. Данная инициатива способствует формированию устойчивой экосистемы ИИ в России и стимулирует приток инвестиций в технологический сектор. Проект является важным шагом в рамках стратегии цифровой трансформации и импортозамещения критически важных технологий.

В статье рассматриваются методы разработки персонализированных чат-ботов на базе LLM для продвижения здорового образа жизни. Авторы анализируют стратегии кастомизации, такие как RAG, промпт-инжиниринг и fine-tuning, а также подчеркивают важность оценки безопасности и конфиденциальности данных.

Статья исследует применение методологий на базе ИИ для улучшения общественного здравоохранения и безопасности пациентов через использование онтологии человеческих фенотипов (HPO). Авторы предлагают пятиэтапную стратегию PHM, акцентируя внимание на риск-стратификации, управлении данными, этике и интеграции передовых технологий, таких как федеративное обучение и квантовые вычисления.

Статья посвящена роли искусственного интеллекта в работе команд медицинских коммуникаций. ИИ помогает оптимизировать сбор и структурирование научной информации, однако человеческая экспертиза остается критически важной для интерпретации данных и принятия стратегических решений.

Компания Amazon расширяет свои возможности в сегменте цифрового здравоохранения, заключая стратегические партнерства с двумя специализированными сервисами. Первое партнерство с Berry Street предоставляет клиентам доступ к нутрициологической терапии, которая использует технологии искусственного интеллекта для персонализации планов питания. Второе сотрудничество с виртуальной клиникой Dreem Health направлено на улучшение качества сна и решение проблем с нарушениями сна через дистанционные медицинские технологии. Эти инициативы интегрируются в общую программу Amazon по управлению различными состояниями здоровья, делая специализированную помощь более доступной. Внедрение ИИ-решений в нутрициологию позволяет автоматизировать процесс подбора диет на основе индивидуальных данных пациента. Данные шаги демонстрируют стремление техгигантов к созданию комплексных экосистем цифровой терапии (DTx).

Облачный провайдер Cloud.ru запустил новый сервис Evolution Container Security, предназначенный для обеспечения безопасности контейнеризированных сред. Ключевой особенностью продукта является интеграция интеллектуального ИИ-агента, который способен в режиме реального времени анализировать поведение контейнеров и выявлять аномалии. Система использует алгоритмы машинного обучения для автоматического обнаружения потенциальных угроз и уязвимостей в инфраструктуре, что позволяет минимизировать риски кибератак на облачные сервисы. Решение ориентировано на автоматизацию процессов безопасности (DevSecOps) и снижает нагрузку на специалистов по кибербезопасности за счет интеллектуальной фильтрации ложных срабатываний. Внедрение ИИ-агента позволяет системе не просто фиксировать инциденты, но и предлагать контекстные рекомендации по защите инфраструктуры. Данный продукт представляет интерес для медицинских организаций, использующих облачные вычисления для хранения и обработки чувствительных данных пациентов.

Стартап Pinnacle Medicines использует платформу на базе искусственного интеллекта и физического моделирования для проектирования пептидных молекул с улучшенной биодоступностью при пероральном приеме. Компания планирует применять свои технологии для разработки лекарств от ожирения, сердечно-сосудистых заболеваний и заболеваний дыхательных путей.

В первом квартале 2026 года объем инвестиций в цифровое здравоохранение вырос до 4 млрд долларов, при этом заметную роль сыграли крупные сделки, включая финансирование OpenEvidence. Отчет Rock Health отмечает, что грань между ИИ-ориентированными и обычными стартапами стирается, так как большинство компаний в секторе теперь используют технологии ИИ.

Статья рассматривает сложности внедрения ИИ-пилотов в медицинские организации, подчеркивая разрыв между возможностями моделей и инфраструктурой электронных медицинских карт (ЭМК). Автор анализирует, почему для долгосрочного успеха ИИ должен быть интегрирован в рабочие процессы ЭМК, а не существовать как отдельный инструмент.

Исследование посвящено разработке персонализированной системы искусственного интеллекта для оценки фракции выброса левого желудочка (ФВЛЖ) и выявления систолической дисфункции сердца. Работа опубликована в журнале npj Digital Medicine издательства Nature, который специализируется на цифровых технологиях в медицине. Методология исследования включает применение алгоритмов машинного обучения для анализа медицинских изображений сердца, вероятно с использованием эхокардиографии или МРТ. Персонализация подхода предполагает адаптацию модели к индивидуальным особенностям каждого пациента, что повышает точность диагностики. Ключевая значимость работы заключается в потенциальном снижении вариабельности между разными врачами-кардиологами и ускорении процесса диагностики сердечной недостаточности. Применение ИИ в кардиологии особенно актуально в условиях нехватки квалифицированных специалистов и роста сердечно-сосудистых заболеваний в мире. Статья опубликована 8 апреля 2026 года, что делает её максимально актуальным материалом для специалистов в области цифровой медицины.

Международная группа исследователей представила искусственный интеллект Diet-MisRAT — специализированную модель для обнаружения дезинформации в материалах о питании и здоровье. Решение разработано на основе принципов оценки рисков Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), что обеспечивает соответствие международным медицинским стандартам. Модель позволяет количественно определять потенциальный вред от недостоверной информации, включая влияние на медицинские решения пациентов и применение лекарственных препаратов. Система оценивает контент по критериям достоверности, что особенно актуально в эпоху распространения псевдонаучных диетических рекомендаций. Разработка направлена на защиту общественного здоровья от вредной информации, которая может привести к неправильному питанию, отказу от лечения или неэффективному использованию медикаментов. Технология может быть интегрирована в платформы здравоохранения, образовательные ресурсы и социальные сети для фильтрации опасного контента. Это исследование представляет собой важный шаг в области медицинского информатики и кибербезопасности в здравоохранении.

Компания Insilico Medicine, специализирующаяся на разработке лекарств с использованием искусственного интеллекта, подписала коммерческое соглашение с фармацевтическим гигантом Eli Lilly. Сделка предусматривает первоначальный платеж в размере $115 миллионов и потенциальные дополнительные выплаты до $2,75 миллиарда в зависимости от достижения различных этапов разработки и коммерциализации. Это соглашение представляет собой одну из крупнейших сделок в области ИИ-фармацевтики и демонстрирует коммерческую валидацию технологий искусственного интеллекта в процессе открытия и разработки новых лекарственных препаратов. Партнёрство позволяет Lilly получить доступ к платформе Insilico для генерации новых молекул и ускорения доклинических исследований, что традиционно занимает годы. Успех такого сотрудничества подтверждает растущий интерес крупных фармацевтических компаний к интеграции машинного обучения в процессы drug discovery.

Консорциум CAN.HEAL предлагает европейскую цифровую рамку для онкологических инструментов поддержки принятия решений (oncDST), направленную на интеграцию существующих инструментов через гармонизированную, интероперабельную архитектуру. Рамка включает интеграцию искусственного интеллекта для улучшения точной онкологии, непрерывного наблюдения за пациентами и создания обучающейся онкологической системы.