Конгресс Американского общества клинической онкологии ASCO 2026 прошёл в Чикаго с 5 по 9 июня. Среди прочего он зафиксировал институциональный сдвиг: ИИ в онкологии перестал быть темой кулуарных разговоров и получил отдельную программную секцию — «ИИ in Oncology Education and Practice» — со спикерами, докладами и практическими сессиями.
Центральным результатом секции стали данные платформы OncoLearn, разработанной в онкологическом центре MD Anderson. Пилотная программа охватила 120 ординаторов: те, кто тренировался с ИИ-симулятором персонализированных протоколов, на 28% быстрее принимали решения в экстренных онкоситуациях по сравнению с контрольной группой. Авторы прямо заявили: ИИ сокращает время до старта терапии в учебных сценариях. Британская группа представила мета-анализ 11 исследований, подтвердив, что регулярная работа с ИИ-ассистентами при разборе КТ и ПЭТ/КТ повышает точность диагностики у ординаторов на 22% относительно традиционного обучения.
| Исследование / платформа | Выборка | Результат |
|---|---|---|
| OncoLearn (MD Anderson), ASCO 2026 | 120 ординаторов | На 28% быстрее принимали решения в экстренных онкоситуациях |
| Мета-анализ 11 исследований (Великобритания), ASCO 2026 | Ординаторы, разбор КТ и ПЭТ/КТ | Точность диагностики выше на 22% vs традиционное обучение |
| Academic Medicine, март 2025 | Студенты-медики | На 34% лучше решали дифференциальные задачи vs контрольная группа |
Однако конгресс зафиксировал и обратную сторону. Авторы мета-анализа предупредили о феномене «ложной уверенности»: при перетренированности на одних и тех же датасетах ординаторы начинают доверять ИИ даже в сомнительных случаях, где система объективно ненадёжна. Это не абстрактный риск — он прямо влияет на безопасность пациентов. Панельная дискуссия по этике завершилась консенсусом: ИИ не должен использоваться без финальной верификации врачом. Участники предложили ввести обязательный чек-лист для ординаторов перед принятием решения, подсказанного ИИ.
За пределами конгресса картина складывается схожая. Исследование в Academic Medicine (март 2025) показало: студенты, использовавшие ИИ-симуляторы, на 34% лучше справлялись с дифференциальными задачами, чем контрольная группа. Речь не о том, чтобы ИИ писал рефераты, — а о моделировании реальных клинических ситуаций: виртуальные пациенты (платформы DxR Clinician, Body Interact), сотни размеченных КТ и МРТ с мгновенной обратной связью (Aidoc, Viz.ai), адаптивные репетиторы вроде Osmosis, которые в реальном времени выявляют слабые места и подбирают именно те вопросы, где ошибки повторяются.
Для ординаторов инструментарий сложнее. ИИ анализирует историю болезни и строит прогнозы по хроническим заболеваниям, помогает интерпретировать генетические панели в онкологии, а в хирургии обеспечивает навигацию с разметкой анатомии — без VR-шлема, на основе сгенерированных изображений. Последнее особенно актуально для экстренной хирургии: случаи уникальны, опытных специалистов мало, а виртуальная тренировка на разных сценариях снижает этот дефицит.
Авторы материала из команды Neuromed — Кирилл Пронин и онколог Елена Сатирова — настаивают на системном ответе медицинских вузов: ввести отдельный цикл по грамотному использованию ИИ. Программа должна включать промпт-инжиниринг для клинических задач, критическую оценку ответов модели (выявление галлюцинаций и смещений), правила анонимизации данных и юридические аспекты работы с ИИ в российском контексте. Практические занятия предполагают разбор реальных обезличенных случаев, где ИИ намеренно даёт неверный ответ — и студент должен его поймать. Цель — не операторы нейросетей, а врачи, которые используют ИИ как калькулятор, понимая его пределы.
