Пилотный проект проводился в 12 регионах России на базе 87 медицинских учреждений. Нейросеть анализировала КТ-снимки лёгких, молочных желёз и органов брюшной полости на предмет признаков онкологических заболеваний. Параллельно те же снимки проверяли врачи-радиологи. Сравнение проводилось по трём метрикам: чувствительность (доля правильно выявленных случаев рака), специфичность (доля правильно отрицательных результатов) и AUC-ROC.
AI-система достигла 94% чувствительности при 91% специфичности — значимо лучше, чем средний показатель радиологов в условиях высокой загрузки (87% и 84% соответственно). Особенно велик разрыв в ночное время и на дежурствах, когда уровень усталости врачей максимален.
В пилоте участвовали решения нескольких российских разработчиков: Sber AI (система анализа маммографии), Botkin.AI (КТ лёгких и мозга) и Национальные телемедицинские технологии. Все системы работают на базе свёрточных нейронных сетей (CNN) последних поколений, обученных на размеченных датасетах российских клиник.
Ключевое отличие от зарубежных аналогов — модели обучены на снимках именно российского оборудования с учётом специфики отечественных КТ-аппаратов и стандартов визуализации. Это устраняет систематическую ошибку, которая возникает при применении моделей, обученных на западных данных.
Масштабирование пилота на 50 регионов ставит инфраструктурные задачи: требуется стандартизация форматов передачи DICOM-файлов (медицинских снимков), обеспечение надёжного интернет-соединения в удалённых районах и обучение медицинского персонала работе с AI-ассистентами. Минздрав выделил на эти цели 4.2 млрд рублей из федерального бюджета.
Принципиально важно: AI-система выступает вторым мнением, а не заменой врача. Окончательный диагноз во всех случаях ставит специалист. Это снимает юридические риски и позволяет обойти ограничения, которые возникли бы при полностью автономной диагностике.
Объём рынка медицинского ИИ в РФ достиг 42 млрд рублей по итогам 2025 года — рост на 55% относительно предыдущего года. Основные сегменты: диагностика по медицинским изображениям (47%), административная автоматизация (28%), клинические системы поддержки принятия решений (18%), прочее (7%). По прогнозу Strategy Partners, к 2030 году рынок вырастет до 180 млрд рублей.