По данным проведенного нами систематического обзора, степень соответствия в этих случаях можно оценить как умеренную. Модели показывают высокую эффективность в ряде задач: сбор информации из медицинских карт, работа с данными пациентов в отделениях анестезиологии и реанимации, подготовка обучающих материалов и ответов для пациентов. Однако модели недостаточно эффективны в интерпретации клинических показателей: они слабо справляются с изображениями (уровень галлюцинаций в ряде задач превышает 60%) и нередко отстают от актуальных научных данных, поскольку обучались в разные периоды. Кроме того, они часто не учитывают российские клинические рекомендации и, в основном, опираются на зарубежные гайдлайны. По этой причине большие языковые модели сегодня можно рассматривать как образовательный инструмент или средство предварительной подготовки информации, но не как систему автономного принятия клинических решений.

В то же время в России, например, в Институте урологии Сеченовского Университета, уже созданы несколько специализированных медицинских моделей, которые демонстрируют лучшие результаты по сравнению с решениями от Яндекса, Сбера или международных компаний (OpenAI и ряда других). Однако говорить об их полной автономности пока преждевременно.

Эта граница является достаточно четкой: клиническое решение и ответственность за жизнь и здоровье пациента остаются за врачом. Искусственный интеллект – это инструмент, в лучшем случае советчик, но не самостоятельный субъект ответственности. Наше исследование, в котором мы сравнивали универсальные и специализированные модели на клинических случаях из урологии, показало заметный разброс в качестве ответов. Ошибки встречались даже у наиболее современных систем, поэтому любую рекомендацию ИИ необходимо критически оценивать, сопоставлять с клинической картиной и проверять по действующим рекомендациям, а не переносить в практику автоматически.

Отдельный вопрос – конфиденциальность. Передача данных пациента в публичные ИИ-сервисы может затрагивать врачебную тайну и требования к защите персональных данных. Этой проблеме, на мой взгляд, пока уделяется недостаточно внимания. Конечно, если система искусственного интеллекта зарегистрирована как медицинское изделие, производитель несет ответственность за качество и заявленные характеристики продукта, но окончательное решение по конкретному пациенту все равно принимает врач.

Цифровая часть программы Конгресса РОУ–2026 охватывает практически все ключевые направления современной международной повестки: применение искусственного интеллекта в принятии клинических решений, диагностике и анализе медицинских изображений, лечении мочекаменной болезни, инфекций мочевых путей и онкологических заболеваний. Важно, что речь пойдет не об абстрактных прогнозах, а о конкретных исследованиях и технологиях, которые уже проходят клиническую оценку. Основной вопрос – какие решения действительно готовы к внедрению, а какие пока следует рассматривать только как экспериментальные.

Один из наиболее крупных блоков будет посвящен искусственному интеллекту и системам поддержки принятия врачебных решений. Наша научная группа из Сеченовского Университета представит систематический обзор эффективности больших языковых моделей при мочекаменной болезни, а также результаты сравнения универсальных моделей (ChatGPT, GigaChat , DeepSeek) со специализированной системой искусственного интеллекта на реальных клинических случаях. Также будут представлены доклады о системах поддержки принятия решений в андрологии и об алгоритмах выбора эмпирической антибактериальной терапии при инфекциях мочевых путей.

Большой раздел программы раскроет аспекты применения машинного обучения в диагностике и лечении мочекаменной болезни: прогнозирование состава камня по данным компьютерной томографии, использование «умной иглы» для пункционного доступа при перкутанной нефролитотомии, контроль температуры во время лазерной литотрипсии и цифровое сопровождение пациентов с помощью платформенных решений. Фактически речь пойдет о цифровизации всего маршрута пациента с мочекаменной болезнью: от
диагностики и планирования операции до интраоперационного контроля и последующего наблюдения.

Отдельным предметом дискуссии станет использование искусственного интеллекта в онкоурологической диагностике. В программе заявлены результаты исследования по раннему выявлению рака предстательной железы с использованием ИИ и гистологических исследований. Команда Сеченовского Университета также расскажет о развитии платформы Sechenov.AI_nephro, предназначенной для решения задач в области онкоурологии, которая уже прошла многоцентровую валидацию и применяется в клинической работе Университета.

«Казань ЭКСПО». 
Адрес: Республика Татарстан, 
Лаишевский район, село Большие Кабаны,  
ул. Выставочная, зд. 1, к. 1.