Поиск Яндекса

Модель OpenAI помогла врачам выявить 18 редких диагнозов

Модель OpenAI o3 помогла исследователям повторно изучить 376 сложных случаев генетических заболеваний. После экспертной проверки врачи подтвердили 18 редких диагнозов

Исследователи из Бостонской детской больницы, Гарварда и OpenAI показали, как искусственный интеллект (ИИ) может помогать врачам в поиске редких диагнозов. В работе, опубликованной в NEJM AI 18 июня 2026 года, модель OpenAI o3 использовали для повторного анализа 376 сложных случаев, в которых раньше не удавалось установить точный диагноз.

После проверки врачей и дополнительных тестов диагноз подтвердили у 18 пациентов. Это не значит, что ИИ сам поставил диагноз: модель лишь помогала искать возможные причины болезни и объяснять, на какие данные стоит обратить внимание специалистам.

Авторы исследования считают, что такой подход может быть полезен для повторной проверки старых геномных данных. Иногда ответ появляется только спустя годы — когда ученые находят новые связи между генами и заболеваниями.

Как проводилось исследование

Исследование проводилось в рамках повторного анализа уже изученных случаев. Команда взяла 376 историй пациентов с редкими заболеваниями, для которых до этого не удалось найти точную генетическую причину. Их данные уже проходили секвенирование и экспертную проверку, но диагноз так и не был установлен.

Для каждого случая подготовили обезличенный пакет данных: описание симптомов, клинические заметки врачей, возраст и пол пациента, сведения о семье и список найденных генетических вариантов. Во многих случаях учитывали данные ребенка и обоих биологических родителей, чтобы понять, как мог наследоваться тот или иной вариант.

Затем данные передали модели OpenAI o3. Ее просили не просто назвать возможный ген, а объяснить логику: какие симптомы, особенности наследования, варианты в ДНК и данные из научной литературы указывают на конкретное заболевание.

После этого выводы ИИ проверяли специалисты. Каждый вариант рассматривали минимум два эксперта: они оценивали, совпадает ли гипотеза с клинической картиной, типом наследования и данными медицинских баз. Для оценки использовали стандартные правила, которыми пользуются клинические лаборатории.

Диагноз, подсказанный ИИ, засчитывали только после экспертной оценки, дополнительного тестирования и подтверждения в клинической лаборатории.

Результаты исследования

Результаты отличались в зависимости от группы пациентов. Среди 100 случаев, связанных с нарушениями развития нервной системы, диагноз удалось установить в десяти случаях. В группе редких нервно-мышечных заболеваний из 61 случая подтвердили четыре диагноза. Среди 200 случаев внезапной смерти в педиатрии нашли два объяснения. Еще два диагноза выявили в небольшой группе из 15 пациентов с ранними психозами.

Исследователи также показали, что ИИ может находить не только очевидные совпадения. В одном из случаев модель заметила признаки отсутствия небольшого участка ДНК на 22-й хромосоме — изменения, которое связано с синдромом Диджорджа, хотя этот вариант не был указан во входных данных. В других случаях модель предположила, что сложную картину болезни могут объяснять сразу два гена, а не один.

Часть диагнозов уже существовала в других источниках, но не была отражена в данных, которые ранее изучали врачи. Это показало одну из главных проблем: даже если нужная информация уже где-то есть, ее сложно собрать воедино. В этом исследовании ИИ помог именно с таким поиском связей, а окончательные решения принимали специалисты.

➤ Подписывайтесь на телеграм-канал «РБК Трендов» — будьте в курсе последних тенденций в науке, бизнесе, обществе и технологиях.