Утверждение о том, что люди сегодня болеют COVID-19 так же часто, как во время пандемии, но просто переносят инфекцию бессимптомно, является упрощением. 

На самом деле заболеваемость сейчас значительно ниже пиковых значений пандемийного периода.

Об этом DailyVibe рассказала Лайне Французевич, ассистент кафедры пульмонологии ИНОПР Пироговского Университета.

По словам специалиста, влияние коронавирусной инфекции на систему здравоохранения сегодня сопоставимо с сезонным гриппом. Однако доля бессимптомных случаев действительно выросла.

В начале пандемии бессимптомное течение COVID-19 встречалось примерно в 15–30% случаев. В эпоху «Омикрона» этот показатель увеличился до 25–50%.

Одним из факторов стала вакцинация. Исследования подтверждают, что она повышает вероятность перенести инфекцию без выраженных симптомов. Но это не единственная причина.

Главную роль играет сформировавшийся у большинства людей гибридный иммунитет. Он появляется после перенесенной инфекции, вакцинации или их сочетания.

Такой иммунитет не всегда полностью защищает от заражения. Человек все еще может встретиться с вирусом и заболеть. Но защита помогает снизить риск тяжелого течения.

Именно поэтому для многих людей COVID-19 сегодня может проходить как малозаметный эпизод или легкая инфекция.

Французевич подчеркивает: рост бессимптомных случаев связан не столько с тем, что вирус сам по себе стал «безобидным», сколько с коллективной защитой, накопленной за предыдущие годы.

Главный вывод: COVID-19 не исчез, но его влияние стало заметно меньше, чем в пиковые периоды пандемии. У многих людей болезнь протекает легче или бессимптомно благодаря перенесенным инфекциям, вакцинации и сформировавшемуся гибридному иммунитету.

С началом внедрения искусственного интеллекта в медицину общество разделилось на два лагеря. 

Одни недооценивали технологию и относились к ней скептически, другие, наоборот, переоценивали возможности ИИ и опасались, что он заменит специалистов.

Одновременно возник закономерный вопрос: кто несет ответственность за врачебные решения, если в диагностике или лечении участвуют алгоритмы.

Об этом рассказал Константин Крупин, к.м.н., доцент кафедры судебной медицины имени П.А. Минакова ИБПЧ Пироговского Университета, начальник отдела цифровой анатомии Пироговского Университета.

По словам специалиста, по мере накопления практического опыта границы применения ИИ в медицине стали понятнее.

Сильнее всего искусственный интеллект уже помогает в радиологии. Это направление стало одним из лидеров внедрения таких технологий. ИИ-системы могут обрабатывать большие объемы исследований, помогать врачу быстрее находить подозрительные изменения и сокращать время диагностики.

Например, в маммографии связка «один рентгенолог + ИИ» может выявлять больше случаев рака, чем стандартное двойное чтение двумя специалистами. В патоморфологии нейросетевые алгоритмы также помогают снижать долю пропущенных диагнозов.

При этом важно понимать: ИИ не работает как универсальный врач. Каждая модель обычно обучается на узком перечне заболеваний и применяется для поиска конкретных изменений. То есть алгоритм действует по заданию врача, а не вместо него.

Системы поддержки принятия решений зависят от качества данных, на которых они обучены. Надежная нейросеть требует полноценных, научно обоснованных клинических баз, пригодных для машинного обучения. Именно поэтому в одних областях медицины ИИ внедряется быстрее, а в других — медленнее.

Отдельный вопрос — ответственность за ошибки. Крупин отмечает, что дискуссия об этом не была надуманной, но она опередила правовую зрелость отрасли.

Сегодня позиция стала более определенной: искусственный интеллект рассматривается как инструмент и не признается самостоятельным субъектом ответственности.

Ответственность за принятое решение остается за врачом. Системы поддержки могут ускорять и объективизировать постановку диагноза, но финальное решение все равно принимает специалист.

Это принципиально важно, потому что именно врач сохраняет клиническое мышление, профессиональную оценку и понимание контекста конкретного пациента.

Есть и области, где ИИ пока ограничен. Например, в психиатрии алгоритм не способен полноценно разграничить депрессию и тревожные расстройства, а главное — не обладает подлинной эмпатией.

Сложности есть и с редкими заболеваниями. Для них часто не хватает больших обучающих выборок, поэтому модели могут быть ненадежными.

Также ИИ ограничен в клинически неоднозначных случаях, где диагноз невозможно отделить от жизненного контекста пациента.

Главный вывод: искусственный интеллект уже помогает врачам в диагностике и обработке медицинских данных, особенно там, где есть большие массивы изображений и четкие критерии поиска. Но ИИ остается инструментом, а не заменой врачу. Ответственность за диагноз и лечение сохраняется за специалистом.

Стало известно, в чем искусственный интеллект пока уступает человеку