Об авторе: Денис Ларинов, глава департамента радиационной онкологии в международной миссии Gruppo San Donato в Ираке.
Представьте, что вместо нескольких недель облучения достаточно всего нескольких процедур. Что вместо повреждения здоровых тканей — точечное воздействие исключительно на опухоль. Что вместо утомительного восстановления — быстрое возвращение к нормальной жизни. Это не фантастика, а реальность современной онкологии, которая стала возможной благодаря стереотаксической радиотерапии и искусственному интеллекту.
Что такое стереотаксическая радиотерапия
Классическая радиотерапия — то же самое, что стирать всю рубашку в машинке с сильным порошком. Пятно, конечно, исчезнет, но и вся ткань немного потреплется, могут появиться потертости, а цвет теряет яркость. Врачи вынуждены воздействовать не только на саму опухоль, но и на окружающие ткани — с запасом, потому что опухоль может смещаться при движении тела. В итоге здоровые области получают дозу облучения, что может вызывать побочные эффекты. Лечение растягивается на недели — обычно требуется 30–35 сеансов.
Стереотаксическая радиотерапия (SRT) — другой подход, ионизирующее излучение направляется точно в опухоль. То есть это как аккуратно капнуть на пятно чистящим средством с помощью пипетки, не задевая остальную ткань. Новообразование «видят» с точностью до миллиметра, фиксируют положение в реальном времени (например, учитывают смещение тканей во время дыхания), и пучок излучения повторяет все движения опухоли. Здоровые ткани почти не страдают. Лечение занимает всего несколько сеансов — иногда может хватить даже одного.
Существует два основных подтипа SRT:
- Радиохирургия (Stereotactic Radiosurgery, SRS). Она чаще всего применяется в одну процедуру для лечения опухолей или метастазов в головном мозге.
- Стереотаксическая терапия (Stereotactic Body Radiotherapy, SBRT) для органов вне головного мозга: легких, печени, простаты и др.
Главное отличие технологии SRT — в точности, скорости и щадящем отношении к организму. Однако высокая точность — это и высочайшая сложность планирования. Здесь на помощь врачу и приходит искусственный интеллект.
ИИ в руках онколога: не робот-врач, а навигатор
Важно понимать: ИИ в медицине — это не робот, который принимает решения, а инструмент, который снимает с врачей рутинные задачи и уменьшает вероятность ошибок. Например, во время контурирования: алгоритмы распознают и очерчивают на снимках КТ или МРТ границы опухоли и критически важные органы, что раньше занимало у специалиста часы кропотливой работы.
При планировании облучения ИИ может готовить «черновые» варианты планов лечения, предлагая оптимальное распределение дозы. Это разгружает медицинских физиков. Для врачей-радиоонкологов это огромное подспорье. Раньше подобная работа выполнялась вручную и занимала несколько часов. Теперь же алгоритм справляется с ней за считанные минуты, а специалисту остается лишь проверить и, если нужно, скорректировать результат.
ИИ также прекрасно подходит для глубокой аналитики больших массивов медицинских данных — например, мне в работе ИИ позволяет выявлять скрытые закономерности и формировать более точные прогнозы. Кроме того, статистические модели на основе машинного обучения помогают принимать обоснованные решения, снижают риск субъективной ошибки и повышают эффективность профилактических программ.
Что касается контроля качества, то системы на основе ИИ проверяют готовый план на соответствие протоколам и выявляют потенциальные ошибки.
Опыт России и мира: точки соприкосновения и различия
В России я возглавлял центр ядерной медицины и работал с передовыми технологиями (например, с «киберножом»), а затем занимался лучевой терапией в одном из ведущих онкоцентров ОАЭ. В целом, искусственный интеллект внедряется в радиотерапию по всему миру, но везде со своей спецификой.
Практически все развитые страны используют ИИ для автоматического контурирования — когда компьютер сам очерчивает опухоль и здоровые органы на снимках, а врач принимает работу, внимательно отслеживая результаты. Во всем мире ИИ помогает в скрининге — например, в рамках моей миссии в Ираке я использую его как помощника при раннем выявлении рака легкого, предстательной железы, молочной железы, колоректального рака и рака шейки матки. Еще одна общая черта — ИИ не принимает решений. Ответственность за план лечения всегда остается только за врачом.
Российские федеральные и крупные региональные центры не уступают в технологиях. Специалисты в России используют автоматическое контурирование, системы для цифровой патоморфологии и анализа снимков. Главное отличие — в масштабах внедрения. Широкому распространению мешает высокая стоимость лицензий на ПО и необходимость в мощной IT-инфраструктуре, которую могут позволить себе не все клиники. Поэтому прорывные технологии пока остаются уделом ведущих центров. Не каждое медицинское учреждение, особенно в регионах, может позволить себе такие расходы.
В ОАЭ подход к цифровизации онкологии — комплексный и системный. Здесь внедряют не просто отдельные программы, а целые экосистемы. Развиваются предиктивные модели токсичности: ИИ не только планирует облучение, но и прогнозирует возможные побочные эффекты у конкретного пациента. Это позволяет заранее скорректировать план и сделать лечение безопаснее. Также там используют умную логистику пациентов: в многонациональной стране с большим потоком туристов системы на основе ИИ автоматически записывают, сортируют и направляют пациентов, экономя время и ресурсы клиник. ИИ-переводчики интегрированы в рабочий процесс, помогая врачам и пациентам из разных стран и культур понимать друг друга.
В США и Европе же ИИ активно используется для подготовки «черновых» планов облучения. Медицинский физик или врач не начинают с чистого листа, а получают от системы уже готовый вариант, который нужно лишь проверить и доработать.
Япония — одна из первых стран, где начали массово применять системы анализа МРТ и КТ-снимков на основе ИИ. Акцент делается на повышение точности диагностики.
Китай сделал ставку на администрирование: внедрены ИИ-системы для автоматической записи пациентов и управления потоками больных.
Будущее ИИ в терапии: лечение, созданное для вас персонально
Искусственный интеллект в онкологии — не просто автоматизация рутины. Его главная перспектива в том, чтобы сделать лечение по-настоящему персональным, подобранным под уникальные особенности организма конкретного человека.
Уже сегодня появляются подходы, которые позволяют заглянуть глубже. Один из них — радиомика, когда компьютер учится анализировать не просто форму опухоли на снимке КТ или МРТ, а ее текстуру, плотность и другие невидимые глазу нюансы. Анализируя тысячи снимков, алгоритм может предположить, насколько агрессивен тот или иной вид рака и как он, скорее всего, отреагирует на лучевую терапию.
Еще одно перспективное направление — радиогеномика. Она пытается найти связь между тем, как опухоль выглядит на снимках, и ее молекулярно-генетическим портретом. В будущем это может позволить по обычному КТ предположить наличие определенных мутаций в клетках опухоли, что критически важно для подбора таргетной или иммунотерапии.
Еще одной новой технологией в онкологии является создание цифровых двойников. Врачи смогут создать виртуальную копию опухоли и здоровых органов пациента и на этой модели заранее, в цифре, протестировать различные планы облучения. Прежде чем проводить реальную терапию, можно будет выбрать тот вариант, который максимально эффективно уничтожит опухоль и при этом будет наиболее безопасен для пациента.
Но роль ИИ не ограничивается сугубо медицинскими задачами. Он уже помогает разрушать языковые барьеры, позволяя врачам и пациентам из разных стран понимать друг друга. А в перспективе такие инструменты смогут сделать медицинскую информацию и передовые методики лечения доступными по всему миру, обеспечивая равный доступ к знаниям.
Ограничения и вызовы: почему ИИ в медицине — это не панацея
Несмотря на впечатляющие возможности, искусственный интеллект в медицине — это в первую очередь инструмент, а не волшебная палочка. Его внедрение сопровождается рядом серьезных проблем.
Одно из ключевых ограничений — качество данных, на которых обучаются алгоритмы. Принцип «мусор на входе — мусор на выходе» здесь работает без исключений. Если система обучалась на ограниченной или неполной информации, она может выдавать неточные или даже опасные рекомендации. Например, алгоритм, не видевший достаточное количество снимков редкой опухоли, может ее просто не распознать. Поэтому прежде чем доверить системе работу с пациентами, она должна пройти строжайшую проверку и валидацию на самых разных данных.
Не менее важен вопрос юридической ответственности. Кто будет отвечать, если совет, данный программой, приведет к осложнениям? Пока ответ однозначный — всю ответственность за лечение и его итоги несет врач. ИИ является лишь помощником, сложным справочником, но последнее слово всегда остается за специалистом. Это требует от медиков не только понимания болезни, но и способности критически оценивать рекомендации, которые выдает машина.
Наконец, существует риск ошибки в выборе самих данных для обучения. Если разработчики заложат в алгоритм предвзятые сведения, система будет воспроизводить эту предвзятость в своих решениях, что может привести к неравенству в качестве помощи для разных групп пациентов.
➤ Подписывайтесь на телеграм-канал «РБК Трендов» — будьте в курсе последних тенденций в науке, бизнесе, обществе и технологиях.
