Здоровье по алгоритму: где ИИ лечит лучше врачей и кто на этом зарабатывает

Самые перспективные ИИ-стартапы

Медицинский ИИ — это целый спектр технологий, каждая из которых решает свою задачу. Разобьем их по направлениям.

Анализ медицинских изображений считается самым зрелым и объемным сегментом. Нейросети анализируют рентгеновские снимки, КТ, МРТ и маммограммы, помогая радиологам находить патологии быстрее и точнее. По оценкам экспертов, 72% всех зарегистрированных медицинских ИИ-изделий в России приходятся именно на это направление.

• Botkin. AI — пионер рынка. Платформа анализирует КТ грудной клетки, рентгеновские снимки и маммограммы с точностью до 95% при выявлении онкологических образований. В разные годы компания работала с больницами в нескольких регионах, получила регистрационное удостоверение и была впервые размещена на Microsoft Azure Marketplace.

• «Третье Мнение» также помогает анализировать медицинские изображения. В Морозовской детской больнице система выявляет признаки пневмонии с точностью 91%. Выручка компании в 2024 году составила 100,2 млн руб. — за два года она заключила 17 госконтрактов на 151,1 млн руб.

• «Прородинки» представляют собой приложение для ранней диагностики меланомы и рака кожи. Нейросеть сравнивает фотографию новообразования с базой данных, насчитывающей сотни тысяч размеченных изображений, и определяет степень риска. Приложение получило регистрационное удостоверение, клинические испытания в НМИЦ онкологии имени Блохина подтвердили точность на уровне специалиста. С его помощью уже была проведена диагностика у 600 тыс. человек в 85 регионах страны.

Предиктивная аналитика и управление рисками занимают следующее место по значимости. Здесь ИИ работает с массивами данных из электронных медицинских карт, анализирует результаты анализов, сопоставляет их с историей болезни и вычисляет вероятность развития заболеваний. Это сдвигает акцент с диагностики как таковой в сторону профилактики и раннего вмешательства.

• Webiomed (компания «К-Скай») занимает первое место в рейтинге «ЗдравAI 2025» и считается самым зрелым примером MedTech-стартапа в стране. Платформа использует 18 прогностических моделей и NLP-алгоритмы для извлечения данных из неструктурированных медицинских записей. Webiomed поддерживает оценку рисков по 14 заболеваниям, включая сердечно-сосудистые болезни, диабет и патологию при беременности. Система зарегистрирована Росздравнадзором как медицинское изделие и работает в нескольких регионах.

Разработка новых лекарств пока менее зрелое направление в российском ИИ-ландшафте, зато одно из самых перспективных. Глобально это один из самых капиталоемких сегментов: в 2024 году в ИИ-стартапы этой категории было вложено около $3,8 млрд, а более 75 молекул, созданных с помощью алгоритмов, вошли в клинические испытания. В России таких масштабов пока нет, но появляются первые игроки, которые работают на том же технологическом уровне.

• PeptiGen — это ИИ-платформа для генерации и отбора пептидных молекул с использованием глубокого машинного обучения. Компания работает одновременно в нескольких нишах: антибиотики, противовирусные препараты и антиопухолевые молекулы. Они обнаружили 12 патентоспособных пептидов в геноме планарии и подтвердили их активность в экспериментах.

Ассистивные технологии для людей с ограничениями возможностей здоровья тоже включают ИИ: системы распознавания лиц и ориентации в пространстве для незрячих, голосовые интерфейсы, нейроимплантаты. Это направление развивается параллельно медицинскому, при этом во многом опирается на те же технологии компьютерного зрения и обработки сигналов.

• Лаборатория «Сенсор-Тех» занимается одним из самых амбициозных проектов в российском MedTech. ELVIS (Electronic Vision) представляет собой первый в стране зрительный нейроимплант. Устройство работает так: видеокамеры захватывают изображение, микрокомпьютер обрабатывает его с помощью нейросетей, а затем микрочип стимулирует зрительную кору головного мозга малыми токами, формируя у человека зрительные образы. Проект поддерживают АСИ, Skolkovo и несколько ведущих медицинских учреждений страны.

Ментальное здоровье — один из самых быстрорастущих сегментов цифровой медицины, и Россия не исключение. По данным ВЦИОМ, в 2025 году хотя бы раз обращались к психологу более 40% россиян — вдвое больше, чем пять лет назад. На этот запрос реагирует рынок: появляются ИИ-чатботы, которые подбирают упражнения для самопомощи при тревоге и стрессе и сопровождают пользователя до снижения симптомов.

• Via MD — российский MedTech-сервис на стыке ИИ и ментального здоровья, сфокусированный на когнитивном долголетии. Платформа использует алгоритмы для анализа и улучшения функций мозга, помогая выявлять ранние признаки снижения когнитивных способностей — то, что обычная медицина замечает слишком поздно. В 2024 году проект привлек $2,2 млн инвестиций при оценке $14,6 млн. У компании развито B2B-направление: среди 20 партнеров — EMC, МЕДСИ, Сеченовский университет, клиника «Эксперт» и Ассоциация междисциплинарной медицины.

• Телеграм-бот «Лея» берет на себя роль психолога первого контакта. Сервис построен на методах когнитивно-поведенческой и диалектической терапии: в начале ИИ выясняет запрос пользователя — тревога, депрессия, самооценка, отношения, сон — и формирует персональный план сессий. Бизнес-модель построена на подписке, которая стоит от 399 до 999 руб. в месяц, где более дорогие тарифы включают доступ к живому специалисту.

Мнение экспертов

Чтобы понять, как эти технологии соотносятся с реальной практикой, мы поговорили с экспертами из разных областей о том, как искусственный интеллект меняет их работу прямо сейчас.

Станкевич описывает, как ИИ работает в конкретных направлениях: в гематологии алгоритмы автоматически отбирают пробы, требующие дополнительного анализа, системы компьютерного зрения классифицируют клетки, а в цитологии и патоморфологии ИИ распознает тканевые структуры, характерные для онкологических процессов.

Алла Панченко, заместитель директора Центра индустриальных технологий и предпринимательства Сеченовского Университета, смотрит на вопрос шире — с точки зрения того, где ИИ меняет саму структуру системы здравоохранения.

По ее словам, ИИ уже изменил медицину на уровне «рутинного интеллекта» — там, где раньше требовалось много времени, но мало творческого решения. Это прежде всего интерпретация изображений: рентген, КТ, МРТ. Алгоритмы действительно видят микропатологии лучше среднего врача, особенно в онкологии и кардиологии. Второе направление — клиническое администрирование: автоматизация документооборота, триаж пациентов, помощь врачам в составлении выписок.

Еще одна тихая революция, о которой говорит Панченко, — в управлении здравоохранением: прогнозирование нагрузки на больницы, маршрутизация пациентов, оптимизация ресурсов. Все это ИИ умеет делать уже сегодня, но пока без должного доверия от системы.

Что будет через пять лет

Авторы исследования «ЗдравAI 2025» полагают, что активная фаза рыночного роста начнется примерно в 2027 году. Тогда старт масштабных слияний и поглощений среди зрелых узкопрофильных ИИ-сервисов станет нормой. А к 2030 году сегодняшние инновации станут нормой окончательно.

Через пять лет, по мнению экспертов, сдвиг произойдет на уровне принятия решений. Уже сейчас ИИ начинает участвовать в прогнозировании течения заболеваний, подборе терапии и персонализированных рекомендациях на основе больших массивов клинических данных.

ИИ начнет больше работать с пациентами напрямую, включая прямое взаимодействие без посредничества врача. Системы предиктивной аналитики, подобные Webiomed, будут выявлять риски заболеваний еще до появления симптомов и передавать информацию пациенту вместе с объяснениями, основанными на клинических рекомендациях. Фактически это превращение лабораторной медицины в инструмент профилактики, расширяющий ее за рамки привычной диагностики.

Следующий шаг после предиктивной аналитики — ИИ-агенты, которые не просто выявляют риски, но и сами действуют. Агент анализирует данные пациента, определяет, что тот входит в группу риска, и без участия человека записывает его на прием, уведомляет врача и при необходимости заполняет анкету, опираясь на уже имеющиеся медицинские данные.

Непосредственная физическая безопасность пациентов тоже станет зоной ответственности ИИ. Станкевич рассказывает о системах видеонаблюдения, анализирующих движения пациентов в стационарах: «Если человек, которому нельзя вставать, пытается подняться с кровати, система может подать сигнал. Аналогично ИИ может выявлять пациентов с высоким риском падений — по скорости движения, походке, использованию трости или других признаках — и направлять к ним помощь».