- Дата публикации
Глава крупнейшей госбольницы США заявил, что готов заменить радиологов ИИ. Радиологи в ярости
Что произошло
Президент и CEO NYC Health + Hospitals Митчелл Х. Катц заявил, что готов начать заменять часть работы радиологов системами искусственного интеллекта. Он возглавляет крупнейшую публичную больничную систему США — 11 больниц Нью-Йорка.
Катц выступил 25 марта на панели Crain’s New York Business. Он сказал, что ИИ уже активно используют для чтения маммографий и рентгеновских снимков, и это даёт шанс сократить расходы на радиологов, которые подорожали из‑за высокого спроса на визуальную диагностику.
По словам Катца, больницы могли бы передать ИИ «первые чтения» исследований. Радиологи подключались бы только к тем случаям, где алгоритм находит отклонения. Он прямо спросил коллег‑CEO, есть ли причины не добиваться изменений в регуляции штата Нью‑Йорк, чтобы ИИ официально мог читать снимки «без радиолога».
На той же панели CEO Westchester Medical Center Health Network Дэвид Лубарски рассказал, что их система уже использует ИИ для скрининга рака груди. Он утверждает, что алгоритм «фактически лучше людей» и пропускает очень мало случаев рака. Для женщин без высокого риска отрицательный результат, по его словам, оказывается ошибочным примерно 3 раза на 10 000 исследований.
CEO One Brooklyn Health Сандра Скотт, которая руководит финансово уязвимой больницей, поддержала идею Катца и назвала такой подход «game-changer» для safety‑net‑клиник.
Зачем это нужно
Катц смотрит на ИИ как на способ одновременно решить две задачи: расширить доступ к скринингу и сократить расходы на дефицитных специалистов. Если алгоритмы берут на себя первые чтения маммографий и рентгенов, система может обслужить больше пациентов тем же штатом радиологов.
Для NYC Health + Hospitals это про деньги и про масштаб. Скрининг рака груди — массовая услуга. Если ИИ отфильтрует большинство нормальных случаев, радиологи сосредоточатся на сложных исследованиях и уточняющей диагностике. В теории это снижает стоимость одного исследования и сокращает очереди.
Для Westchester Medical Center ставка другая: показать, что технология уже работает на реальных данных. Лубарски опирается на конкретную метрику — 3 ложных отрицания на 10 000 тестов у пациентов без высокого риска. Это аргумент для регуляторов и страховщиков, что ИИ можно допустить в «первую линию» скрининга.
Для небольших и убыточных больниц, вроде One Brooklyn Health, ИИ — шанс удержаться на плаву: меньше трат на штат радиологов, больше исследований, которые можно провести внутри системы, не отправляя пациентов в частные центры.
Что меняет для рынка
Если Нью‑Йорк действительно разрешит ИИ официально читать снимки без обязательного участия радиолога, рынок медицинской визуализации в США начнёт перестраиваться под эту модель.
Для производителей медтеха и софта это прямой сигнал: нужны решения уровня «первого читателя», а не просто вспомогательные подсказки. Появится спрос на системы, которые можно сертифицировать как самостоятельный диагностический инструмент, а не только как ассистента врача.
Для радиологических практик риски очевидны. Если крупные госпитальные сети начнут экономить на человеческом труде, частные центры столкнутся с давлением по ценам и марже. Позиция Anthropic и её CEO Дарио Амодеи, который ранее уже говорил, что ИИ якобы «забрал на себя» основную работу радиологов, подталкивает админов больниц думать в том же ключе.
Реакция профессионального сообщества жёсткая. Радиолог Мохаммед Сухайл из North Coast Imaging назвал слова Катца «неопровержимым доказательством», что плохо разбирающиеся администраторы опасны для пациентов и легко поддаются влиянию продавцов ИИ. Он уверен: попытка перейти к чтению снимков только ИИ приведёт к вреду и смертям пациентов.
Этот конфликт задаёт тон дальнейшему диалогу. С одной стороны — экономия и масштабирование скрининга. С другой — вопрос ответственности за ошибки алгоритмов и реальная готовность технологий к полному замещению врача на критическом участке диагностики.
Что это значит для вас
Если вы работаете в медтехе или строите продукты на ИИ для здравоохранения, история из Нью‑Йорка — сигнал ускоряться. Госпитальные сети уже обсуждают не пилоты, а замену части функций радиологов. Потребуются прозрачные метрики точности, понятные сценарии эскалации к врачу и готовность к регуляторной проверке.
Радиологам и студентам медицины придётся адапировать карьерные планы. Рутинное чтение скрининговых исследований, вроде базовых маммографий и рентгенов, постепенно уйдёт к алгоритмам. Зато вырастет ценность сложной интерпретации, мультидисциплинарных консилиумов и прямой работы с пациентами.
Пациентам массовый запуск таких систем может дать более быстрый доступ к скринингу и меньше очередей. Но цена — рост зависимости от качества ИИ и от того, насколько больница готова признавать и исправлять его ошибки.
Для инвесторов это ещё одно подтверждение: ИИ в медицине перестал быть витриной и выходит в зону реальных бюджетов. Особенно в сегменте скрининга рака груди и базовой визуальной диагностики, где объёмы исследований огромны, а каждая процента точности и экономии быстро превращаются в деньги.