ИИ в лучевой диагностике и рентгенологии: применение технологий в 2026

Искусственный интеллект постепенно становится частью повседневной работы медицинских учреждений. Особенно заметны изменения в лучевой диагностике: компьютерная томография, рентгенография, маммография и другие методы визуализации формируют большие массивы данных, обработка которых требует от врача значительных временных ресурсов.

Рентгенолог анализирует результаты МРТ головного мозга

Сегодня ИИ способен не только находить патологические изменения на медицинских изображениях, но и выполнять измерения, сегментацию, сортировку исследований, сравнивать результаты в динамике, повышать качество изображений и помогать врачу формировать заключение.

Как ИИ применяется в лучевой диагностике

Основу современных решений составляют алгоритмы машинного обучения и нейронные сети, обученные на больших массивах медицинских изображений. В зависимости от назначения система может распознавать определённые паттерны, выделять области интереса, выполнять количественные измерения или классифицировать изображения.

В лучевой диагностике ИИ применяется на нескольких этапах — от получения изображения до подготовки заключения.

Анализ медицинских изображений

Одна из наиболее очевидных задач — автоматический анализ КТ, рентгенограмм, маммограмм и других исследований. Алгоритм может искать признаки конкретных патологических состояний и выделять подозрительные области.

ИИ способен работать с:

• рентгенографией;
• компьютерной томографией;
• маммографией;
• магнитно-резонансной томографией;
• ПЭТ и гибридными исследованиями;
• ангиографическими изображениями.

Перечень возможностей зависит от конкретного программного продукта и его медицинского назначения.

Сегментация и измерения

Нейросеть может автоматически определить границы образования, органа или другой анатомической структуры, после чего рассчитать размеры, объём или другие параметры.

Это особенно полезно при динамическом наблюдении. Например, при онкологических заболеваниях врачу необходимо сопоставлять размеры очага на нескольких исследованиях.

Контроль качества и реконструкция

Технологии искусственного интеллекта используются не только после получения изображения. Современные системы могут участвовать в оптимизации процесса исследования: помогать с позиционированием пациента, параметрами сканирования, реконструкцией изображений и контролем дозовой нагрузки.

Сортировка исследований

Ещё одно важное направление — автоматическая приоритизация исследований. Алгоритм может определить потенциально критические случаи и обратить на них внимание специалиста.

Для отделений с большим потоком пациентов это особенно актуально: врач получает возможность быстрее перейти к исследованиям, которые потенциально требуют срочной оценки.

Какие задачи решает искусственный интеллект в рентгенологии

Применение ИИ в диагностике заболеваний охватывает не одну функцию, а целый набор задач.

Выявление патологических изменений

Алгоритмы могут искать признаки заболеваний, которые соответствуют паттернам, на которых система обучалась. Это может быть очаговое изменение в лёгких, признаки перелома, кровоизлияния, образования в молочной железе и другие состояния — в зависимости от конкретного решения.

Автоматические измерения

ИИ может выполнять повторяющиеся измерения быстрее человека:

• размеры патологического очага;
• объёмы органов и образований;
• плотностные характеристики;
• расстояния и углы;
• динамику изменений между исследованиями.

Программный расчёт количественных показателей давно стал штатной частью отдельных методов: например, в остеоденситометрии значения минеральной плотности кости и производные индексы система считает автоматически — как в остеоденситометре GE Lunar iDXA.

Автоматическая сегментация очага и расчёт объёма на КТ органов грудной клетки

Сравнение исследований в динамике

Для многих заболеваний важно не только обнаружить изменение, но и понять, как оно менялось со временем.

ИИ может помочь сопоставить текущее исследование с предыдущими, найти соответствующую анатомическую область и показать количественную динамику. Такой подход особенно востребован в онкологии, при наблюдении хронических заболеваний и после лечения.

Снижение нагрузки при скрининге

Скрининговые программы характеризуются большим объёмом однотипных исследований. Часть работы можно передать алгоритмам: например, провести предварительную сортировку изображений или выделить подозрительные области.

Формирование предварительного описания

Отдельные системы способны автоматически структурировать результаты анализа и формировать предварительный вариант заключения или отдельных его элементов.

Окончательный текст медицинского заключения при этом остаётся зоной ответственности врача.

Таким образом, применение искусственного интеллекта в диагностике заболеваний направлено прежде всего на автоматизацию повторяющихся операций, поддержку принятия решений и повышение эффективности рабочего процесса.

Практика применения ИИ в лучевой диагностике в 2025–2026 годах

К 2025–2026 годам ИИ в лучевой диагностике перестал быть исключительно экспериментальной технологией. В России алгоритмы применяются в реальных медицинских процессах, однако степень зрелости разных направлений существенно различается.

По данным, опубликованным Росздравнадзором со ссылкой на ФОМС, в 2025 году технологии ИИ использовались, в частности, при рентгенографии, флюорографии и КТ органов грудной клетки. В 2025 году с применением ИИ было проведено более 3,2 млн маммографических исследований — в 2,7 раза больше, чем годом ранее.

Особенно заметны три направления.

КТ и рентгенография органов грудной клетки

Алгоритмы помогают обнаруживать и маркировать потенциальные изменения в лёгких и других структурах грудной клетки. Это востребовано как при массовом обследовании, так и при работе с большим потоком диагностических исследований.

Маммография

ИИ используется для анализа маммографических изображений и поиска подозрительных изменений. При этом врач получает дополнительный инструмент для оценки снимка, а не автоматическую замену медицинского специалиста.

Рост применения ИИ в маммографии в России особенно показателен: по тем же данным Росздравнадзора, количество обнаруженных случаев онкологии при применении ИИ в маммографии увеличилось на 4,4%.

Базовое условие здесь — цифровой маммограф с качеством изображения, пригодным для алгоритмической обработки. В каталоге MedGrade этот класс представлен системами GE HealthCare Senographe Pristina и Senographe Crystal Nova.

Не только диагностика, но и само исследование

Искусственный интеллект развивается непосредственно внутри диагностического оборудования. В современных системах алгоритмы могут помогать выбирать параметры исследования, оптимизировать протокол, контролировать позиционирование и дозовую нагрузку, ускорять получение изображений.

Алгоритмическая обработка изображения в реальном времени — уже штатная часть цифровых аппаратов, в том числе мобильных: к этому классу относятся, например, С-дуга Philips Zenition 70 и GE HealthCare OEC Elite, применяемые для интраоперационной визуализации.

Это означает, что ИИ в лучевой диагностике — уже не только программа, которая анализирует готовый снимок. Технология постепенно становится частью полного диагностического цикла. Похожий сдвиг происходит и в смежных методах визуализации: как это выглядит в ультразвуке, мы разбирали в статье об ИИ в ультразвуковой диагностике.

При этом уровень доказательности и клинической зрелости алгоритмов различается. По состоянию на 2025 год наиболее развитые практические решения концентрировались вокруг заболеваний лёгких и маммографии, тогда как для некоторых других областей число надёжно работающих решений остаётся существенно меньше.

Преимущества ИИ для врача-рентгенолога и медицинской организации

Внедрение искусственного интеллекта в лучевую диагностику даёт эффект сразу на нескольких уровнях.

ИИ помогает врачу работать с большим объёмом исследований

Современный рентгенолог ежедневно работает с большим количеством медицинских изображений. Особенно значительной нагрузка становится в крупных диагностических центрах, многопрофильных больницах и учреждениях, участвующих в программах скрининга.

ИИ может взять на себя часть предварительной работы: провести анализ изображения, найти подозрительные зоны, выполнить измерения или отсортировать исследования. Врач при этом получает не просто исходное изображение, а дополнительный слой информации.

Снижение объёма рутинных операций

В работе врача есть задачи, которые требуют высокой точности, но при этом не обязательно требуют сложного клинического мышления.

К ним относятся:

• повторяющиеся измерения;
• подсчёт размеров и объёмов;
• сегментация органов и патологических образований;
• поиск предыдущих исследований;
• сравнение изменений в динамике;
• предварительная сортировка исследований;
• перенос результатов измерений в отчёт.

Автоматизация таких операций позволяет врачу сосредоточиться на интерпретации результатов и клиническом контексте.

Дополнительный уровень контроля

ИИ может выступать в качестве второго независимого инструмента анализа. Если врач самостоятельно оценил исследование, а алгоритм дополнительно указал на потенциально значимую область, специалист может обратить на неё дополнительное внимание.

Такой подход особенно ценен в ситуациях, когда патология небольшая, трудно визуализируется или может быть пропущена при высокой рабочей нагрузке. При этом ИИ нельзя рассматривать как безошибочного «второго врача» — его результат также требует профессиональной оценки.

Ускорение диагностики

В отдельных клинических сценариях ИИ может сократить время от получения изображения до его анализа. Наибольший эффект возможен там, где необходимо быстро обработать большое количество исследований или определить потенциально экстренные случаи.

Например, автоматическая приоритизация позволяет выделить исследования с подозрением на критическую патологию и направить их на первоочередной просмотр. Таким образом, искусственный интеллект в диагностике пациентов может влиять не только на качество анализа, но и на скорость организации медицинской помощи.

Стандартизация работы

Ещё одно преимущество — снижение вариативности отдельных рутинных операций. Если измерение выполняется алгоритмом по одному и тому же принципу, результаты разных исследований проще сравнивать между собой.

Это особенно актуально для динамического наблюдения пациентов, где важна объективная оценка изменений.

Преимущества для медицинской организации

Для клиники внедрение ИИ может дать несколько практических эффектов:

• Повышение производительности. Врач может обработать больше исследований за рабочее время без пропорционального увеличения количества рутинных операций.
• Оптимизация кадровых ресурсов. Квалифицированный специалист меньше времени тратит на механическую обработку данных.
• Ускорение работы с экстренными исследованиями. Приоритизация позволяет быстрее обратить внимание на потенциально критические случаи.
• Стандартизация. Автоматизированные измерения и классификация выполняются по единым алгоритмическим правилам.
• Масштабируемость. При увеличении количества исследований цифровые инструменты помогают поддерживать производительность диагностического отделения.

Ограничения и риски: почему ИИ не заменяет врача

Расшифровка рентгенологических изображений

Несмотря на стремительное развитие технологий, искусственный интеллект в диагностике заболеваний пока не способен заменить врача-рентгенолога.

ИИ решает конкретную задачу, а не диагностирует пациента целиком

Большинство медицинских алгоритмов создаются под определённую задачу. Например, одна система может быть предназначена для обнаружения признаков пневмонии на рентгенограмме, другая — для анализа маммографии, третья — для поиска определённого типа изменений на КТ.

Если алгоритм не предназначен для обнаружения конкретной патологии, отсутствие отметки системы нельзя интерпретировать как доказательство того, что заболевание отсутствует.

Иными словами, ИИ отвечает на ограниченный вопрос: «Есть ли на изображении признаки, соответствующие заданному алгоритму состоянию?» А врач отвечает на значительно более сложный вопрос: «Что происходит с пациентом и какое клиническое решение необходимо принять?»

Ложноположительные результаты

ИИ может обратить внимание врача на область, которая в итоге окажется нормальной. Это называется ложноположительным результатом.

Ложноотрицательные результаты

Ещё более важная проблема — ситуация, когда алгоритм не обнаружил патологию.

Зависимость от качества изображения

Результат работы алгоритма напрямую связан с качеством исходных данных. На анализ могут влиять:

• артефакты;
• движение пациента;
• неправильное позиционирование;
• недостаточное качество изображения;
• особенности протокола исследования;
• технические характеристики оборудования.

Поэтому внедрение ИИ невозможно рассматривать отдельно от качества диагностического оборудования — будь то рентгеновский аппарат, маммограф, хирургическая С-дуга или денситометр.

Риск алгоритмического смещения

ИИ обучается на определённых наборах данных. Если реальные пациенты, оборудование или протоколы исследований существенно отличаются от исходной выборки, производительность алгоритма может измениться.

Например, система, которая хорошо работала на изображениях определённого типа, может показывать другой результат после внедрения на оборудовании с иными характеристиками. Именно поэтому важна локальная оценка технологии до и после внедрения.

Необходимость контроля человеком

Даже если алгоритм имеет высокую точность, окончательное решение должно оставаться за квалифицированным медицинским специалистом. На практике наиболее рациональная схема выглядит так:

изображение → анализ ИИ → результат/подсказка → оценка врача → клиническое решение.

ИИ становится дополнительным источником информации, но не самостоятельным субъектом медицинского решения.

Риск чрезмерного доверия к алгоритму

Если врач воспринимает результат ИИ как заведомо правильный, вероятность ошибки может не снизиться, а увеличиться. Поэтому грамотное внедрение должно включать не только техническое обучение работе с программой, но и понимание её ограничений.

Главный принцип применения ИИ в лучевой диагностике — алгоритм помогает врачу, но не снимает с него профессиональной ответственности.

Как регулируется ИИ в медицине

В России регулирование медицинского ИИ связано прежде всего с правовым статусом конкретного программного обеспечения.

Если программа с технологиями искусственного интеллекта относится к медицинскому изделию, к ней применяются требования, связанные с государственной регистрацией, безопасностью, эффективностью, клиническими испытаниями и последующим контролем обращения.

Для ИИ-систем, предназначенных для анализа медицинских изображений, включая КТ, рентгенографию, флюорографию и маммографию, нормативная база предусматривает представление результатов клинических испытаний.

Отдельно развивается система мониторинга работы медицинского ИИ. В 2026 году Росздравнадзор утвердил порядок автоматической передачи информации об обрабатываемых данных и результатах действия программного обеспечения с применением технологий ИИ, являющегося медицинским изделием.

Важную роль играют и стандарты. Например, ГОСТ Р 71673-2024 «Системы искусственного интеллекта в лучевой диагностике. Алгоритмы анализа медицинских изображений. Методы испытаний на определение точности измерений» введён в действие с 1 января 2025 года.

При закупке ИИ-решения медицинской организации важно поэтому проверять не только функциональность продукта, но и его регуляторный статус, назначение, документацию и возможность легального использования в конкретных клинических сценариях.

Как выбрать оборудование и цифровую инфраструктуру для внедрения ИИ

Успешное внедрение ИИ начинается не с выбора конкретной нейросети, а с определения задач медицинской организации. Если клиника не понимает, какую проблему она хочет решить, даже технологически совершенный алгоритм может оказаться малоэффективным.

Начать необходимо с клинической задачи

В первую очередь нужно определить, что именно требуется автоматизировать. Например:

• анализ рентгенограмм органов грудной клетки;
• помощь при маммографическом скрининге;
• анализ КТ органов грудной клетки;
• автоматические измерения;
• оценка динамики опухолевых образований;
• приоритизация экстренных исследований;
• контроль качества снимков;
• автоматизация отдельных этапов подготовки заключения.

Разные задачи требуют разных алгоритмов и инфраструктуры.

Оценить существующее диагностическое оборудование

ИИ работает с данными, которые формирует медицинское оборудование. Поэтому качество и возможности диагностических систем имеют принципиальное значение.

При модернизации отделения нужно оценивать:

• тип оборудования;
• возраст и техническое состояние аппаратов;
• качество изображений;
• поддерживаемые форматы;
• наличие DICOM;
• возможности интеграции;
• скорость передачи данных;
• возможность дальнейшего обновления.

PACS-архив и серверная инфраструктура — основа, без которой ИИ не встроится в рабочий процесс

PACS как основа работы с изображениями

PACS обеспечивает хранение и передачу медицинских изображений. Для ИИ важно, чтобы алгоритм мог получать необходимые исследования из архива, обрабатывать их и возвращать результат обратно в рабочий процесс.

Если между PACS и ИИ отсутствует корректная интеграция, врачу придётся вручную переносить данные между системами. Это снижает эффект автоматизации.

РИС и МИС

Ещё один важный уровень — интеграция с радиологической и медицинской информационной системой.

DICOM и совместимость

При выборе оборудования и программного обеспечения необходимо проверять поддержку стандартов обмена медицинскими изображениями. DICOM позволяет различным системам обмениваться диагностическими данными.

Для медицинской организации это принципиально важно: КТ, рентгеновская система, маммограф, PACS и ИИ должны корректно взаимодействовать друг с другом.

Серверная инфраструктура

Некоторые ИИ-системы могут работать непосредственно на локальной инфраструктуре медицинской организации, другие используют удалённые вычислительные мощности.

В зависимости от выбранной архитектуры могут потребоваться:

• сервер;
• GPU;
• системы хранения данных;
• резервное копирование;
• высокоскоростная локальная сеть;
• системы защиты информации.

При расчёте инфраструктуры необходимо учитывать не только текущую нагрузку, но и перспективный рост количества исследований.

Информационная безопасность

Медицинские данные требуют особого внимания к вопросам безопасности. До внедрения необходимо определить:

• где хранятся изображения;
• кто имеет к ним доступ;
• каким образом передаются данные;
• как организовано резервное копирование;
• какие данные покидают контур медицинской организации;
• как контролируется доступ к системе.

Это особенно важно, если ИИ работает через внешнюю инфраструктуру.

Локальное или удалённое использование

При выборе архитектуры необходимо сравнить два основных варианта.

Не забыть про обучение и сервис

Технологическое внедрение не заканчивается установкой программы. Врачам необходимо показать:

• где находится результат ИИ;
• как интерпретировать подсказки;
• какие ограничения имеет алгоритм;
• что делать при несогласии с результатом;
• как сообщать об ошибках.

Техническому персоналу нужны инструкции по сопровождению и устранению неполадок.

Как оценить эффективность после внедрения

До начала проекта стоит определить показатели, по которым клиника будет оценивать результат. Например:

• среднее время обработки исследования;
• количество исследований на одного врача;
• время до первичной оценки экстренных случаев;
• количество ручных операций;
• число повторных исследований;
• частота ложных срабатываний;
• удовлетворённость врачей;
• экономический эффект.

Будущее ИИ в лучевой диагностике и рентгенологии

Следующий этап развития ИИ — переход от отдельных алгоритмов к комплексным цифровым помощникам врача.

Вероятно, всё больше систем будут объединять несколько функций: анализ изображения, сегментацию, измерения, сравнение с предыдущими исследованиями, подготовку структурированной информации и интеграцию с медицинскими данными.

Одно из перспективных направлений — радиомика. Она предполагает извлечение большого количества количественных признаков из изображений и их сопоставление с клиническими характеристиками. В перспективе это может помочь более детально оценивать свойства патологических процессов и прогнозировать их развитие. Однако многие подобные сценарии пока остаются предметом исследований и требуют дальнейшей клинической валидации.

Ещё одно направление — развитие мультимодальных систем, которые смогут учитывать не только изображение, но и контекст: предыдущие исследования, медицинскую документацию, лабораторные данные и другие сведения.

При этом ключевым условием останется доверие к технологии. Для медицинского ИИ важны не только точность, но и устойчивость алгоритма, объяснимость результатов, возможность контроля, прозрачность обновлений и безопасность.

FAQ

Как ИИ помогает врачу-рентгенологу?

ИИ берёт на себя часть повторяющихся задач: анализ изображений, поиск подозрительных зон, сегментацию, измерения, сравнение исследований в динамике и предварительную сортировку.

В каких рентгенологических исследованиях используется ИИ?

ИИ применяется в рентгенографии, флюорографии, КТ, маммографии, МРТ и других видах медицинской визуализации.

Может ли ИИ самостоятельно поставить диагноз?

Нет, использование ИИ не отменяет работу врача. Алгоритм формирует результат в рамках конкретной задачи, а специалист оценивает его вместе с другими клиническими данными и принимает окончательное диагностическое решение.

Как ИИ применяется в маммографии?

Алгоритмы могут анализировать маммографические изображения, выделять подозрительные области, помогать сортировать исследования и обращать внимание врача на потенциальные изменения.

Что нужно клинике для внедрения ИИ в лучевую диагностику?

Необходимо определить клиническую задачу, выбрать подходящий и соответствующий требованиям продукт, оценить диагностическое оборудование, PACS/РИС/МИС, серверную и сетевую инфраструктуру, информационную безопасность и процессы обучения персонала.

Заключение

Искусственный интеллект в диагностике заболеваний становится практическим инструментом современной лучевой диагностики. Он помогает анализировать изображения, выполнять измерения, находить подозрительные изменения, сортировать исследования и снижать объём рутинной работы врача.

Medgrade помогает медицинским организациям подбирать оборудование для лучевой диагностики и визуализации с учётом задач конкретного учреждения, нагрузки отделения и требований к дальнейшему развитию инфраструктуры.