К вопросу о возможности применения искусственного интеллекта в медицине: от теории к практике
В. Н. Трубилин, 
Е. Г. Полунина,
В. В. Куренков,
А. В. Трубилин,
Е. В. Кечин,
Е. А. Каспарова,
С. И. Арабаджян,
А. В. Филоненко,
Е. Н. Пономарева,
М. А. Царегородцева
Е. Г. Полунина,
В. В. Куренков,
А. В. Трубилин,
Е. В. Кечин,
Е. А. Каспарова,
С. И. Арабаджян,
А. В. Филоненко,
Е. Н. Пономарева,
М. А. Царегородцева https://doi.org/10.18008/1816-5095-2025-4-725-731
Аннотация
Жизнь современного человека неразрывно связана с новейшими технологиями. Новый вызов человечеству бросает искусственный интеллект (ИИ), применение которого затрагивает все сферы жизни, включая медицину. В данной статье рассмотрены возможности применения ИИ в медицинской практике, в частности в офтальмологии, представлен пример возможности использования ИИ при определении факторов риска развития синдрома сухого глаза у пациентов с косметологическим воздействием в периорбитальной зоне, а также проанализированы ограничения, с которыми можно столкнуться при использовании ИИ в медицине. Анализ данных литературы показал, что применение в научной и медицинской практике ИИ открыло широкий спектр возможностей для проведения исследований на новом технологическом уровне, таких как скрининговые профилактические обследования, диагностика, основанная на анализе изображений, прогнозирование возникновения и развития заболеваний; подбор оптимальных дозировок лекарственных препаратов; сокращение угроз пандемий, автоматизация и точность хирургических вмешательств. В ходе интеграции технологий ИИ в медицинскую практику необходимо учитывать целый спектр этических проблем, таких как возможное нарушение конфиденциальности, прозрачности и достоверности полученной информации. Частое применение чат-ботов может стать причиной совершения ошибок и деквалификации врачей, особенно с низким уровнем клинического опыта, а также способно привести к нарушению коммуникации между врачом и пациентом. Кроме того, важно учитывать юридические и судебно-медицинские аспекты, в первую очередь касающиеся вопроса ответственности в принятии решений. Учитывая вышесказанное, в повседневной клинической практике, на наш взгляд, в приоритете остается персонализированный подход в лечении каждого конкретного пациента с учетом не только объективных показателей, но и анамнестических данных, индивидуальных реакций организма на проводимое лечение, психоэмоциональных аспектов на базе фундаментальных знаний и опыта врача.
Ключевые слова
При поддержке: никто из авторов не имеет финансовой заинтересованности в представленных материалах или методах
Об авторах
В. Н. Трубилин
Академия постдипломного образования ФГБУ «Федеральный научно-клинический центр» Федерального медико-биологического агентства
Россия
Россия
Трубилин Владимир Николаевич - доктор медицинских наук, профессор, заведующий кафедрой офтальмологии.
Волоколамское шоссе, 91, Москва, 125371
Е. Г. Полунина
Академия постдипломного образования ФГБУ «Федеральный научно-клинический центр» Федерального медико-биологического агентства
Россия
Россия
Полунина Елизавета Геннадьевна - доктор медицинских наук, профессор, профессор кафедры офтальмологии.
Волоколамское шоссе, 91, Москва, 125371
В. В. Куренков
Офтальмологическая клиника доктора Куренкова
Россия
Россия
Куренков Вячеслав Владимирови - доктор медицинских наук, профессор, руководитель Клиники доктора Куренкова.
Рублевское шоссе, 48/1, Москва, 121609
А. В. Трубилин
Академия постдипломного образования ФГБУ «Федеральный научно-клинический центр» Федерального медико-биологического агентства
Россия
Россия
Трубилин Александр Владимирович = кандидат медицинских наук, доцент кафедры офтальмологии.
Волоколамское шоссе, 91, Москва, 125371
Е. В. Кечин
ФГАУ НМИЦ «МНТК “Микрохирургия глаза” им. академика С.Н. Федорова» Министерства здравоохранения
Россия
Россия
Кечин Евгений Владимирович - кандидат медицинских наук, начальник отдела реализации инновационных программ, трансфера и коммерциализации технологий.
Бескудниковский бульвар, 59а, Москва, 127486
Е. А. Каспарова
ФГБНУ «Научно-исследовательский институт глазных болезней имени М.М. Краснова»
Россия
Россия
Каспарова Евгения Аркадьевна - кандидат медицинских наук, ведущий научный сотрудник.
Ул. Россолимо, 11а, б, Москва, 119021
С. И. Арабаджян
ФГБОУ ВО «Самарский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации
Россия
Россия
Арабаджян Сергей Игоревич - кандидат медицинских наук, доцент кафедры репродуктивной медицины клинической эмбриологии и генетики.
Ул. Чапаевская, 89, Самара, 443099
А. В. Филоненко
ГБУЗ НО «Городская клиническая больница № 12» Сормовского района г. Нижнего Новгорода
Россия
Россия
Филоненко Александра Вячеславовна - врач-офтальмолог, заведующая офтальмологическим отделением.
Ул. Павла Мочалова, 8, Нижний Новгород 603003
Е. Н. Пономарева
Федеральный научно-клинический центр Федерального медико-биологического агентства
Россия
Россия
Пономарева Елена Николаевна - врач-офтальмолог, заведующая офтальмологическим отделением.
Ореховый бульвар, 28, Москва, 115682
М. А. Царегородцева
Федеральный научно-клинический центр Федерального медико-биологического агентства
Россия
Россия
Царегородцева Мария Александровна - врач-офтальмолог.
Ореховый бульвар, 28, Москва, 115682
Список литературы
1. Хохлов АЛ, Зарубина ТВ, Котловский МЮ, Павлов АВ, Потапов МП, Солдатова ОН. Механизмы внедрения технологий искусственного интеллекта в здравоохранение: новые этические вызовы. Медицинская этика. 2024;3:4–10. doi: 10.24075/medet.2024.018.
2. Ламоткин АИ, Корабельников ДИ, Ламоткин ИА. Искусственный интеллект: основные термины и понятия, применение в здравоохранении и клинической медицине. ФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2024;17(3):409–415. doi: 10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2024.267.
3. Гарри ДД, Саакян СВ, Хорошилова-Маслова ИП, Цыганков АЮ, Никитин ОИ, Тарасов ГЮ. Методы машинного обучения в офтальмологии. Обзор литературы. Офтальмология. 2020;17(1):20–31. doi: 10.18008/1816-5095-2020-1-20-31.
4. Zhu H. Big Data and Artificial Intelligence Modeling for Drug Discovery. Annu Rev Pharmacol Toxicol. 2020 Jan 6;60:573–589. doi: 10.1146/annurev-pharmtox-010919-023324.
5. Gupta R, Srivastava D, Sahu M, Tiwari S, Ambasta RK, Kumar P. Artificial intelligence to deep learning: machine intelligence approach for drug discovery. Mol Divers. 2021 Aug;25(3):1315–1360. doi: 10.1007/s11030-021-10217-3.
6. Tripathi MK, Nath A, Singh TP, Ethayathulla AS, Kaur P. Evolving scenario of big data and Artificial Intelligence (AI) in drug discovery. Mol Divers. 2021 Aug;25(3):1439–1460. doi: 10.1007/s11030-021-10256-w.
7. Kashyap K, Siddiqi MI. Recent trends in artificial intelligence-driven identification and development of anti-neurodegenerative therapeutic agents. Mol Divers. 2021 Aug;25(3):1517–1539. doi: 10.1007/s11030-021-10274-8.
8. Kumar P, Mahor A, Tomar R. Recent Development, Applications, and Patents of Artificial Intelligence in Drug Design and Development. Curr Drug Discov Technol. 2025;22(4):e15701638364199. doi: 10.2174/0115701638364199250123062248.
9. Gupta D, Wal P, Wal A, Sribhavani KR, Kumar M, Panda KC, Sharma MC. AI in Clinical Trials and Drug Development: Challenges and Potential Advancements. Curr Drug Discov Technol. 2025;22(4):e15701638314252. doi: 10.2174/0115701638314252241016165345.
10. Parvatikar PP, Patil S, Khaparkhuntikar K, Patil S, Singh PK, Sahana R, Kulkarni RV, Raghu AV. Artificial intelligence: Machine learning approach for screening large database and drug discovery. Antiviral Res. 2023 Dec;220:105740. doi: 10.1016/j.antiviral.2023.105740.
11. Luo X, Li Y, Xu J, Zheng Z, Ying F, Huang G. AI in Medical Questionnaires: Scoping Review. J Med Internet Res. 2025 Jun 23;27:e72398. doi: 10.2196/72398. Erratum in: J Med Internet Res. 2025 Aug 11;27:e80644. doi: 10.2196/80644.
12. Li F, Hu C, Luo X. Research status, hotspots and perspectives of artificial intelligence applied to pain management: a bibliometric and visual analysis. Updates Surg. 2025 Jun 28. doi: 10.1007/s13304-025-02296-w. Epub ahead of print.
13. Hashimoto DA, Witkowski E, Gao L, Meireles O, Rosman G. Artificial Intelligence in Anesthesiology: Current Techniques, Clinical Applications, and Limitations. Anesthesiology. 2020 Feb;132(2):379–394. doi: 10.1097/ALN.0000000000002960.
14. Uwimana A, Gnecco G, Riccaboni M. Artificial intelligence for breast cancer detection and its health technology assessment: A scoping review. Comput Biol Med. 2025 Jan;184:109391. doi: 10.1016/j.compbiomed.2024.109391.
15. Leivaditis V, Maniatopoulos AA, Lausberg H, Mulita F, Papatriantafyllou A, Liolis E, Beltsios E, Adamou A, Kontodimopoulos N, Dahm M. Artificial Intelligence in Thoracic Surgery: A Review Bridging Innovation and Clinical Practice for the Next Generation of Surgical Care. J Clin Med. 2025 Apr 16;14(8):2729. doi: 10.3390/jcm14082729.
16. Aravazhi PS, Gunasekaran P, Benjamin NZY, Thai A, Chandrasekar KK, Kolanu ND, Prajjwal P, Tekuru Y, Brito LV, Inban P. The integration of artificial intelligence into clinical medicine: Trends, challenges, and future directions. Dis Mon. 2025 Jun;71(6):101882. doi: 10.1016/j.disamonth.2025.101882.
17. Theodore Armand TP, Nfor KA, Kim JI, Kim HC. Applications of Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning in Nutrition: A Systematic Review. Nutrients. 2024 Apr 6;16(7):1073. doi: 10.3390/nu16071073.
18. Kassem H, Beevi AA, Basheer S, Lutfi G, Cheikh Ismail L, Papandreou D. Investigation and Assessment of AI’s Role in Nutrition-An Updated Narrative Review of the Evidence. Nutrients. 2025 Jan 5;17(1):190. doi: 10.3390/nu17010190.
19. Phalle A, Gokhale D. Navigating next-gen nutrition care using artificial intelligence-assisted dietary assessment tools-a scoping review of potential applications. Front Nutr. 2025 Jan 23;12:1518466. doi: 10.3389/fnut.2025.1518466.
20. Al-Dhubaibi MS, Mohammed GF, Atef LM, Bahaj SS, Al-Dhubaibi AM, Bukhari AM. Artificial Intelligence in Aesthetic Medicine: Applications, Challenges, and Future Directions. J Cosmet Dermatol. 2025 Jun;24(6):e70241. doi: 10.1111/jocd.70241.
21. Нероев ВВ, Зайцева ОВ, Петров СЮ, Брагин АА. Применение искусственного интеллекта в офтальмологии: настоящее и будущее. Российский офтальмологический журнал. 2024;17(2):135–141. doi: 10.21516/2072-0076-2024-17-2-135-141.
22. Morya AK, Janti SS, Sisodiya P, Tejaswini A, Prasad R, Mali KR, Gurnani B. Everything real about unreal artificial intelligence in diabetic retinopathy and in ocular pathologies. World J Diabetes. 2022 Oct 15;13(10):822–834. doi: 10.4239/wjd.v13.i10.822.
23. Виноградов АР, Джаши БГ, Юферов ОВ. Современные возможности оптимизации расчета оптической силы интраокулярной линзы с использованием возможностей глубокого машинного обучения. Офтальмохирургия. 2022;4S:138–145. doi: 10.25276/0235-4160-2022-4S-138-145.
24. Lindegger DJ, Wawrzynski J, Saleh GM. Evolution and applications of artificial intelligence to cataract surgery. Ophthalmol Sci. 2022;2(3):100164. doi:10.1016/j.xops.2022.10016.
25. Rampat R, Deshmukh R, Chen X. Artificial intelligence in cornea, refractive surgery, and cataract: Basic principles, clinical applications, and future directions. Asia Pac J Ophthalmol (Phila). 2021;10(3):268–281. doi: 10.1097/APO.0000000000000394.
26. Siddiqui AA, Ladas JG, Lee JK. Artificial intelligence in cornea, refractive, and cataract surgery. Curr Opin Ophthalmol. 2020;31(4):253–260. doi: 10.1097/ICU.0000000000000673.
27. Трубилин АВ, Полунина ЕГ, Трубилин ВН, Закатянский ВС. Профилактика синдрома сухого глаза перед проведением факоэмульсификации катаракты у пациентов с косметологическими процедурами в периорбитальной зоне в анамнезе. Офтальмология. 2024;21(3):517–526. doi: 10.18008/1816-5095-2024-3-517-526.
28. Jeyaraman M, Balaji S, Jeyaraman N, Yadav S. Unraveling the Ethical Enigma: Artificial Intelligence in Healthcare. Cureus. 2023 Aug 10;15(8):e43262. doi: 10.7759/cureus.43262.
29. Choudhury A, Chaudhry Z. Large Language Models and User Trust: Consequence of Self-Referential Learning Loop and the Deskilling of Health Care Professionals. J Med Internet Res. 2024 Apr 25;26:e56764. doi: 10.2196/56764.
30. Stapleton P, Santucci J, Thet M, Lawrentschuk N, Dodds L, Cundy T, Sathianathen N. Quality of information on hypospadias from artificial intelligence chatbots: How safe is AI for patient and family information? J Pediatr Urol. 2025 Sep 2:S14775131(25)00457-7. doi: 10.1016/j.jpurol.2025.08.029.
31. Stapleton P, Santucci J, Cundy TP, Sathianathen N. Quality of Information on Wilms Tumor From Artificial Intelligence Chatbots: What Are Your Patients and Their Families Reading? Urology. 2025 Apr;198:130–134. doi: 10.1016/j.urology.2025.01.054.
32. Collin H, Tong C, Srinivas A, Pegler A, Allan P, Hagley D. Evaluating the role of AI chatbots in patient education for abdominal aortic aneurysms: a comparison of ChatGPT and conventional resources. ANZ J Surg. 2025 Apr;95(4):784–788. doi: 10.1111/ans.70053.
33. Martina S, Cannatà D, Paduano T, Schettino V, Giordano F, Galdi M. Reliability of Large Language Model-Based Chatbots Versus Clinicians as Sources of Information on Orthodontics: A Comparative Analysis. Dent J (Basel). 2025 Jul 24;13(8):343. doi: 10.3390/dj13080343.
34. Rossettini G, Bargeri S, Cook C, Guida S, Palese A, Rodeghiero L, Pillastrini P, Turolla A, Castellini G, Gianola S. Accuracy of ChatGPT-3.5, ChatGPT-4o, Copilot, Gemini, Claude, and Perplexity in advising on lumbosacral radicular pain against clinical practice guidelines: cross-sectional study. Front Digit Health. 2025 Jun 27;7:1574287. doi: 10.3389/fdgth.2025.1574287.
35. Metin U, Goymen M. Information from digital and human sources: A comparison of chatbot and clinician responses to orthodontic questions. Am J Orthod Dentofacial Orthop. 2025 Sep;168(3):348–357. doi: 10.1016/j.ajodo.2025.04.008.
36. Kular S, Kumar V. Artificial Intelligence Chatbots in Pediatric Emergencies: A Reliable Lifeline or a Risk? Cureus. 2025 Aug 1;17(8):e89234. doi: 10.7759/cureus.89234.
37. Вигель НЛ, Меттини Э. Этические и культурные вызовы внедрения искусственного интеллекта в медицинских практиках: мультикультуральный анализ. Медицинская этика. 2024;3:11–16. doi: 10.24075/medet.2024.015.
38. Beale SK, Cohen N, Secheli B, McIntire D, Kho KA. Comparing physician and artificial intelligence chatbot responses to posthysterectomy questions posted to a public social media forum. AJOG Glob Rep. 2025 Aug 5;5(3):100553. doi: 10.1016/j.xagr.2025.100553.
Рецензия
Для цитирования:
Трубилин В.Н., Полунина Е.Г., Куренков В.В., Трубилин А.В., Кечин Е.В., Каспарова Е.А., Арабаджян С.И., Филоненко А.В., Пономарева Е.Н., Царегородцева М.А. К вопросу о возможности применения искусственного интеллекта в медицине: от теории к практике. Офтальмология. 2025;22(4):725-731. https://doi.org/10.18008/1816-5095-2025-4-725-731
For citation:
Trubilin V.N., Poluninа E.G., Kurenkov V.V., Trubilin A.V., Kechin E.V., Kasparova E.A., Arabadzhyan S.I., Filonenko A.V., Ponomareva E.N., Tsaregorodtseva M.A. On the Possibility of Using Artificial Intelligence in Medicine: From Theory to Practice. Ophthalmology in Russia. 2025;22(4):725-731. (In Russ.) https://doi.org/10.18008/1816-5095-2025-4-725-731
Просмотров:
41
Послать статью по эл. почте 