21 октября 2026 года NVIDIA и Siemens Healthineers объявили о стратегическом сотрудничестве для изучения технологий на базе ИИ, которые могут улучшить качество обслуживания пациентов, поддержать персонализированный подход к лечению, оптимизировать рабочие процессы лучевой терапии и расширить доступ к медицинской помощи.

Опираясь на беспрецедентные достижения в области лучевой терапии и вычислительной мощности, этот новый этап в продолжающемся сотрудничестве организаций исследует, как искусственный интеллект может поддержать планирование и проведение лечения. Сюда входит автоматизация клинических задач с помощью агентов ИИ, виртуальное моделирование ухода и использование мгновенной обработки данных в реальном времени во время сеансов лучевой терапии.

В случае успеха продукты и услуги, созданные в рамках сотрудничества, смогут однажды решить некоторые из наиболее устойчивых проблем отрасли, обеспечив при этом более безопасное, менее стрессовое и более доступное лечение для пациентов по всему миру.

Создание новых инструментов для преодоления главных препятствий лучевой терапии

По мере роста числа диагностированных онкологических заболеваний потребность в инновационных решениях системных ограничений достигла беспрецедентного уровня. В 2024 году во всем мире было диагностировано более 21 миллиона случаев рака, и ожидается, что к 2050 году это число вырастет до 35 миллионов. По мере роста спроса системы здравоохранения также сталкиваются с растущим давлением: необходимо оказывать помощь и одновременно справляться с хронической нехваткой кадров, растущими финансовыми ограничениями и повышенной операционной сложностью.

В то же время ресурсоемкие методы лечения, такие как адаптивная лучевая терапия, генерируют огромные объемы данных и добавляют сложности в клинические рабочие процессы. Хотя эти решения представляют собой одни из самых передовых форм лучевой терапии, доступных сегодня, они лучше всего подходят для сложных онкологических случаев в тех системах здравоохранения, которые могут справиться с возросшей нагрузкой на свои ограниченные ресурсы.

Чтобы сделать персонализированную адаптивную лучевую терапию новым глобальным стандартом логистически и экономически осуществимым способом, системы здравоохранения должны преодолеть несколько критических барьеров:

Медицинские бригады сталкиваются с возрастающей рабочей нагрузкой и давлением на персонал.
Возможность моделирования эффективности лечения по мере изменения анатомии ограничена.
Поскольку каждый пациент уникален, планирование персонализированного лечения часто требует дополнительного времени и опыта, что ограничивает объемы лечения.
Превращение адаптивной лучевой терапии в универсальный метод требует больше клиницистов, чем, вероятно, когда-либо будет существовать.

Решение этих задач требует новых способов объединения клинического опыта, данных, симуляции и ИИ в более эффективные, автоматизированные и интегрированные решения без увеличения существующей нагрузки на специалистов. Именно здесь сотрудничество в области медицинского ИИ между NVIDIA и Siemens Healthineers потенциально способно оптимизировать клинические рабочие процессы, снизить нагрузку на медицинские бригады и преобразить опыт пациентов.

Как медицинский ИИ может сделать адаптивную лучевую терапию более доступной

NVIDIA и Siemens Healthineers определили три основных направления для первоначальной разработки в области адаптивной лучевой терапии.

Агентный ИИ в планировании лечения

В адаптивной лучевой терапии клиницисты должны учитывать множество факторов, включая покрытие мишени, сохранение органов, эффективность лечения и изменяющуюся анатомию пациента, в то время как инструменты, позволяющие им это делать, требуют больше времени на ручное управление со стороны большего числа специалистов.

Агентное планирование лечения открывает захватывающие возможности для упрощения этого процесса. Благодаря подходу совместного планирования в будущем клиницисты смогут работать бок о бок с агентами ИИ для оценки вариантов лечения, проведения расчетов и выявления ценных инсайтов. Кроме того, медицинские ИИ-агенты смогут ускорить оказание помощи за счет автоматизации задач, координации рабочих процессов или взаимодействия с клиницистами в разговорном формате на протяжении всего визита пациента.

Например, вместо того чтобы вручную составлять и сравнивать планы лечения, радиационный онколог может описать свои клинические цели и совместно с ИИ-агентом изучить потенциальные стратегии. Опираясь на модели рассуждений NVIDIA Nemotron и ускоренные с помощью NVIDIA CUDA симуляции доз, такие системы смогут оценивать возможные планы лечения за считанные секунды и подсвечивать компромиссы для проверки клиницистом, при этом окончательный анализ и утверждение плана останутся в надежных руках экспертов-людей.

Проще говоря, ИИ вскоре сможет произвести революцию в процедурном кабинете точно так же, как он изменил то, как мы планируем, учимся и творим в нашей личной жизни. При поддержке медицинских ИИ-агентов, специально созданных для адаптивной терапии, цель состоит в том, чтобы предоставить клиницистам больше возможностей для принятия наилучших решений и обеспечения более персонализированного ухода, ориентированного на пациента.

Продвинутое моделирование пациентов

Технологии искусственного интеллекта, такие как контурирование на основе ИИ, автоматически выделяют мишени и критические структуры, экономя клиницистам до часа работы на каждый план лечения. Но что если использовать этот потенциал оптимизации планирования от начала и до конца?

Продвинутое моделирование пациента обещает произвести революцию в планировании лечения с помощью пациент-специфичных цифровых двойников. Представьте, если бы у врачей был виртуальный пациент, которого они могли бы использовать для создания, симуляции и доработки планов лечения в отсутствие самого пациента. При поддержке платформы разработки NVIDIA Isaac for Healthcare будущие технологии смогут моделировать доставку дозы радиации к опухолям и окружающим здоровым тканям до начала лечения, позволяя медицинским бригадам оценивать различные подходы до того, как доза будет введена.

В отличие от статических представлений пациента, используемых во время первоначального планирования, цифровой двойник конкретного пациента может эволюционировать вместе с ним. Новые изображения, полученные в ходе лечения, будут непрерывно обновлять модель и отражать анатомические изменения по мере их возникновения. Медицинские бригады смогут использовать эту информацию для оценки того, соответствует ли лечение первоначальному плану, и определения моментов, когда могут потребоваться корректировки.

Такие среды симуляции для конкретного пациента с использованием NVIDIA Omniverse позволят медицинским бригадам оценивать качество плана, понимать поведение дозы, изучать сценарии лечения и оптимизировать стратегии лечения, чтобы сэкономить время, повысить уверенность и поддержать более персонализированное лечение рака.

Адаптивные вычисления в реальном времени в процедурном кабинете

Лечение динамично. Пациенты двигаются, анатомия меняется, а опухоли могут смещаться. Тем не менее лучевая терапия требует исключительной точности для доставки предписанной дозы при защите здоровых тканей. Поддержание такой точности может потребовать значительной координации, клинического надзора и вычислительных ресурсов, особенно в условиях адаптивного лечения.

Используя NVIDIA Holoscan, который объединяет обработку сенсорных данных, сетевые технологии и вычисления с ультранизкой задержкой на базе NVIDIA IGX, будущие решения от Siemens Healthineers смогут обрабатывать данные изображений, датчиков и лечения по мере их генерации. Вместо того чтобы зависеть от отдельных наблюдений и решений, будущие системы проведения лучевой терапии смогут сформировать у врачей непрерывное понимание лечения в реальном времени для использования в работе.

Такой уровень осведомленности может кардинально изменить подходы к оказанию адаптивной медицинской помощи. Незаметные движения пациента, которые раньше могли потребовать ручной оценки, теперь можно выявлять и оценивать в режиме реального времени. Клиницисты получат более четкое представление о том, как эти изменения влияют на лечение, что откроет путь к более гибким методам без усложнения рабочих процессов.

Наша приверженность улучшению качества обслуживания пациентов

Поскольку в рамках этого сотрудничества изучается будущее медицинского ИИ в адаптивной лучевой терапии, компания Siemens Healthineers продолжает представлять важнейшие разработки в области онкологической помощи уже сегодня.

Недавним примером является лучевая терапевтическая система Accela*, работающая на базе NeoArc*. Представленная на ASTRO в сентябре 2026 года система Accela разработана на основе NeoArc (динамической модулированной дуговой терапии — DMAT) — инновационного метода лечения, призванного помочь клиницистам преодолеть традиционные компромиссы между сложностью лечения, скоростью проведения и эффективностью рабочих процессов. Система поддерживает рабочие процессы от визуализации до лечения всего за 90 секунд, позволяет проводить многоочаговую стереотаксическую лучевую терапию (SBRT) всего за 60 секунд и способна получать CBCT-изображения за одну 15-секундную задержку дыхания.

Достижения в области платформ для проведения лечения, таких как Accela, и развивающиеся технологии ИИ открывают возможности для дальнейшего развития адаптивной лучевой терапии. Если мы сможем объединить более быстрые и производительные системы лечения с агентным ИИ, передовым моделированием и вычислениями в реальном времени, мы надеемся построить мир без страха перед раком, где персонализированная онкологическая помощь станет не только возможной, но также практичной и доступной для врачей и пациентов во всем мире.

*Заявка 510(k) находится на рассмотрении. Недоступно для продажи ни на одном рынке. Нет никаких гарантий коммерциализации или доступности функций.

Bray F, Laversanne M, Sung H, Ferlay J, Siegel RL, Soerjomataram I, Jemal A. Global cancer statistics 2022: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin. 2024 May-Jun;74(3):229-263. doi: 10.3322/caac.21834. Epub 2024 Apr 4. PMID: 38572751.