Google снова в операционной. Но на этот раз — с ИИ
Ежегодное событие The Check Up от Google Health превратилось из скромного отчёта в полноценную дорожную карту медицинского ИИ. В 2025 году они не просто показывают слайды. Они показывают работающие инструменты, которые уже меняют правила игры в диагностике, лечении и профилактике.
Почему это важно сейчас? Потому что золотая лихорадка ИИ в медицине набирает обороты, и Google явно не хочет остаться в стороне. Особенно после того, как Claude и ChatGPT Health начали делить рынок.
Контекст: после скандала с AI Overviews, где ИИ советовал есть клей, Google действует осторожнее. Каждое медицинское обновление проходит многоуровневую проверку. Но достаточно ли этого?
1. Med-PaLM 3: не просто чат-бот, а второй мнение
Третья версия медицинской языковой модели Google — это уже не эксперимент. Это инструмент, который начали тестировать в реальных клиниках США и Европы.
Что умеет:
- Анализировать историю болезни пациента и предлагать дифференциальные диагнозы (список возможных заболеваний)
- Объяснять медицинские термины простым языком — прямо во время приёма
- Предлагать персонализированные планы лечения на основе последних клинических руководств
Но есть нюанс. Как и любой ИИ, Med-PaLM 3 может «галлюцинировать». Google утверждает, что снизил процент ошибок на 40% по сравнению с предыдущей версией. Проверить это можно только одним способом — тестируя сервисы на опасные ошибки самостоятельно.
2. AI-скрининг рака лёгких: на 15% точнее человека
Google представил обновлённую систему для анализа КТ лёгких. Алгоритм теперь обнаруживает микроузелки размером от 2 мм — те самые, которые часто пропускают даже опытные рентгенологи.
| Показатель | Человек-рентгенолог | Google AI (2024) | Google AI (2025) |
|---|---|---|---|
| Точность обнаружения | 82% | 89% | 94% |
| Ложные срабатывания | 18% | 12% | 7% |
| Время анализа одного скана | 8-12 минут | 45 секунд | 22 секунды |
Система уже работает в партнёрстве с Mayo Clinic. В теории — прорыв. На практике — врачи жалуются на интерфейс. «Он показывает узелки, но не объясняет, почему именно этот выглядит подозрительно», — цитируют одного из тестировщиков.
3. Sleep AI: ваш персональный сомнолог
Новый проект Google Health анализирует данные с умных часов (включая Fitbit и Pixel Watch) и создаёт персонализированные рекомендации по улучшению сна.
Не просто «ложитесь раньше». Алгоритм учитывает:
- Фазы сна и их нарушения
- Уровень стресса по вариабельности сердечного ритма
- Внешние факторы — погоду, уровень шума в комнате (если есть умные колонки)
- Историю приёма лекарств (с вашего разрешения)
Sleep AI предлагает микро-изменения. Например: «Сегодня ложитесь на 15 минут позже, но перед сном 10 минут почитайте бумажную книгу». Звучит безобидно. Пока не задумаешься о том, что Google теперь знает, когда и как хорошо вы спите.
4. Партнёрство с FDA: ускорение одобрения медицинского ИИ
Самое скучное и самое важное объявление. Google договорился с Управлением по санитарному надзору (FDA) о создании ускоренного пути для одобрения AI-инструментов в медицине.
Раньше каждый алгоритм проходил проверку годами. Теперь — по упрощённой схеме, если он построен на уже одобренных архитектурах Google.
Что это значит? Стартапы и больницы смогут быстрее внедрять ИИ-решения. Риск? Более слабый контроль. После истории с ChatGPT Health, который иногда выдаёт опасные рекомендации, упрощение регуляции выглядит спорно.
5. Dermatology AI: диагностика кожи по фото для 150 стран
Инструмент, который раньше был доступен только в США и ЕС, теперь работает глобально. Вы фотографируете родинку или сыпь, ИИ сравнивает с базой из 5 миллионов изображений и даёт предварительную оценку.
Ключевое слово — «предварительную». Google подчёркивает, что это не замена врачу. Но в странах, где до дерматолога ехать 300 км, такая подсказка может спасти жизнь.
Система обучена на данных с учётом разных типов кожи и этнических особенностей. Ранние версии хуже работали на тёмной коже — теперь эту проблему исправили.
6. Health Data Sandbox: безопасная среда для исследований
Google создал изолированную среду, где исследователи могут работать с анонимизированными медицинскими данными, не рискуя их утечкой.
Как это работает:
- Исследователь получает доступ к датасету (например, 100 000 кардиограмм)
- Обучает свою модель внутри Sandbox
- Экспортирует только готовую модель — без исходных данных
Это ответ на критику о том, что медицинские данные слишком ценны и уязвимы. Sandbox уже используют в проектах по диагностике аллергий и раннему выявлению диабета.
Что дальше? Война за медицинские данные только начинается
Google явно наращивает присутствие в медицине. Но они не одни. Китайские гиганты вроде Qwen и Zhipu активно развивают свои медицинские ИИ. А даже Grok от Илона Маска рассматривают для военной медицины.
Главный вопрос 2026 года: кто будет контролировать медицинские данные? Больницы? Tech-гиганты? Или появится нейтральная платформа, похожая на то, как Hugging Face управляет Sentence Transformers?
Пока Google делает ставку на партнёрства с клиниками и регуляторами. Их следующий шаг, судя по хронологии AI-революции Google, — интеграция Health AI с AI-агентами. Представьте: персональный ассистент, который не только напоминает о встрече, но и следит за вашим давлением, анализирует симптомы и записывает к нужному врачу.
Звучит как фантастика. Но через год это может стать обычным делом. Главное — чтобы за удобством не потерялась безопасность. Потому что ошибка ИИ в поиске — это неудобно. Ошибка ИИ в диагнозе — это уже вопрос жизни.
