02 сентября 2025

ИИ-системы в военной медицине

1 112

Гусев Александр,
Директор по развитию бизнеса

В журнале «Военная медицина» (Military Medicine) вышла статья «Искусственный интеллект на передовой: руководство для военных медицинских работников» (AI on the Front Lines: A Primer for the Military Health Professional), в которой группа американских ученых из военной сферы обозначила, что интеграция ИИ-систем в военную медицину является стратегическим императивом для армии США.
 
Главными конкурентами в этой сфере рассматриваются Китай и Россия. Отмечаются успехи Китая в диагностике, доступе к здравоохранению в сельской местности, дистанционной роботизированной хирургии. Относительно России отмечается успех «Московского эксперимента» по компьютерному зрению, достижения в сфере клинической поддержки на основе ИИ, опыте сортировки и управления пациентами.

Авторы подчеркивают, что 3 страны в мире – США, Китай и Россия – являются главными стратегическими конкурентами в части повышения военного превосходства за счет применения ИИ, включая медицину.

Ссылаясь на генерала армии США Ричардсона, авторы отмечают, что армейская система здравоохранения (AHS) фундаментально трансформируется в полуавтономную, интегрированную, сетевую структуру, обеспечивающую многодоменные операции (MDO). Внедряя технологии ИИ, военные медики пытаются расширить свои возможности в диагностике, мониторинге пациентов и оперативной логистике, тем самым сохраняя технологическое преимущество в военной медицине.

На первый план выходят несколько областей применения ИИ:

  • Включение носимых датчиков в обмундирование солдат, отслеживание и анализ показателей здоровья с помощью ИИ в реальном времени, передача результатов анализа на централизованные планшеты медработникам на поле боля, интеграция с электронными военными медкартами
  • Динамическое прогнозирование потерь, необходимых вмешательств или препаратов
  • Автоматическая сортировка раненых для управления оказания медицинской помощи пострадавшим, сокращения нагрузки на врачей и повышения эффективности медицинской помощи в зоне боевых действий, особенно перспективна для ситуаций с массовыми жертвами
  • Автоматическое документирование в боевых условиях и высоком стрессе помогут с одной стороны разгрузить полевых медработников, а с другой стороны собирать каждую деталь по раненому, для чего необходимо внедрять технологии обработки естественного языка и больших языковых моделей
  • Автоматизированная хирургия на основе телемедицины прямо на поле боя – санитары могут выполнять некоторые вмешательства под руководством удаленно расположенного врача-хирурга. Проблема слабого звена этого сценария – плохая или неустойчивая связь – может быть решена за счет ИИ-ассистента на основе компьютерного зрения, который и без связи с хирургом может дать нужные рекомендации
  • Автоматизированные логистические системы для управления поставкой необходимых медикаментов и запасов 

Реализация предложенных сценариев потребует существенных изменений в организации военной медицины, в том числе выполнение следующих задач:

  • Существенный рост качества, количества и непрерывности собираемых данных, необходимых для обучения ИИ и его работы
  • Развитие концепций цифровых двойников солдат
  • Развитие достаточной для ИИ и защищенной инфраструктуры, особенно датчиков, камер и систем сбора данных в режиме реального времени
  • Погружение и отработка различных сценариев применения ИИ в программы военных учений
  • Развитие точности и качества работы моделирования и прогнозирования, адаптивной способности ИИ-алгоритмов
  • Обучение специалистов в области военной медицины основам работы с ИИ 

Статья доступна по адресу: https://doi.org/10.1093/milmed/usaf165

Пожалуйста, оцените эту статью
( 3 из 5,
оценили: 2)
Ваша оценка: Не ставилась

Подпишитесь на нашу рассылку

Хотите получать интересную и полезную информацию о цифровом здравоохранении и искусственном интеллекте для медицины?
Включайтесь в нашу рассылку!

Мы рекомендуем

Новая книга Боба Вахтера о гигантском скачке искусственного интеллекта для здравоохранения

Просмотров 132 1 день, 23 часа назад

Fine-Tuning vs RAG. Как борются с галлюцинациями LLM-моделей в здравоохранении

Просмотров 272 2 дня, 23 часа назад

Прогноз развития искусственного интеллекта для здравоохранения в 2026-2030 гг.

Просмотров 1 450 2 недели, 6 дней назад

Нормативно-правовое регулирование искусственного интеллекта в здравоохранении России

Просмотров 45 866 3 недели, 2 дня назад

Присоединяйтесь

Наши группы в соц сетях