AI в медицине и здравоохранении
AI-агенты как инструмент поддержки врача, а не его замена. Достоверность и борьба с галлюцинациями, медицинский agentic-RAG, мультиагентный разбор случаев, offline-модели и приватность, регуляторика РФ. Для врачей, ординаторов, медтех-команд, студентов-медиков и медицинских ресёрчеров
Рамка трека
Материалы носят образовательный характер и не являются медицинской консультацией, диагнозом или назначением. AI-агент — инструмент поддержки специалиста, а не замена врача. Все практики учебные: на синтетических или обезличенных данных. Реальные данные пациентов в учебные системы вводить нельзя.
Подойдёт, если вы
- Практикующий врач или ординатор
- Узкий специалист (радиология, патоморфология)
- Медтех-команда или клиника
- Студент-медик
- Медицинский ресёрчер
Что будет внутри
- Заставлять агента опираться на источники, а не выдумывать
- Собирать медицинский agentic-RAG на учебных PDF
- Подключать медицинский тул-сервер через MCP
- Понимать offline-модели и приватность данных
- Знать правовые границы РФ и обязательные дисклеймеры
Что нужно для старта
- Базовое понимание, что такое LLM и агент
- Желательен опыт Python для модулей сборки
- Понимание клинического контекста (для врачей)
- Курс бесплатный, регистрация не нужна
История обновлений
last update 29 мая 2026- 29 мая 2026Запуск трека
- 6 модулей, 16 уроков для врачей, медперсонала и медтех-команд
- Строго в рамке «AI помогает специалисту, не заменяет врача»; модуль достоверности — ядро
Раздел A
Рамка и фундамент: красная линия и достоверность
Вводный: зачем AI-агенты в медицине и где красная линия
Два полюса применения: ассистент врача против диагностического агента. Почему мы учим первому. Рамка ответственности с первого урока: AI помогает специалисту, а не заменяет врача
Достоверность — фундамент всего
Почему медицинский LLM галлюцинирует и чем это опасно для пациента. RAG и опора на источники: как заставить агента цитировать, а не выдумывать. Бенчмарки MedQA, PubMedQA, MedHallu — как измерять качество и не обманываться
Раздел B
Сборка агентов: RAG, мультиагентность, offline и приватность
Медицинский agentic-RAG: безопасное ядро
Сквозной пайплайн Retriever, Reasoner, Tools, Report на примере MedicalAgentX. Индексация медицинских PDF через FAISS и embeddings. Подключение реального медицинского тул-сервера ToolUniverse через MCP
Мультиагентность и клиническое рассуждение
Мультиагентный дебат и маршрутизация по сложности случая. Симулятор врач-пациент как учебный тренажёр клинического мышления. Мультимодальность: работа с изображениями как подсказка специалисту и её границы
Локальные offline-агенты и приватность данных
Зачем offline-модель в медицине: приватность, защита PHI, требования 152-ФЗ, отсутствие отправки данных вовне. Privacy-by-design на кейсе Meissa-4B. Дообучение медицинской модели через SFT и GRPO как представление о кастомизации
Раздел C
Регуляторика, этика и капстоун