莫斯科卫生局下属的诊断与远程医疗中心介绍了其在医疗领域人工智能（AI）标准化方面的工作成果。该中心已制定28项规范AI在医学中应用的国家标准。这些成果由中心研发副主任安东·弗拉基米尔斯基（Anton Vladzymyrskyy）在人工智能技术委员会164（TC 164）与跨国技术委员会566（ITC 566）第二次联席会议上展示。
安东·弗拉基米尔斯基就第01分委会（SC 01）“医疗领域人工智能”的工作作了报告，该分委会的任务是建立医疗AI系统的监管框架。会议参与者还审议了技术委员会及其专门分委会在报告期内的工作，讨论了2027年计划，并探讨了AI标准化未来发展方向。
标准化工作的一个关键目标是，在AI技术投入临床实践之前，客观评估AI算法质量。在医学中，AI是医疗专业人员的决策支持工具，因此对系统测试和性能评估提出明确要求至关重要。
“医学中的人工智能不是自主的‘数字医生’，而是专家手中的工具。要确保这一工具安全且可预测，就需要为其应用制定明确的规则。国家标准正是为此服务的。”安东·弗拉基米尔斯基说。他还表示，2026年将实施五项新标准，为测试神经网络提供基准数据集。这些数据集可在算法投入临床实践前对其质量进行客观评估。此外，国家标准72484-2025已经获批，为医疗AI建立了统一的术语和分类体系。
这些标准的制定在一定程度上借鉴了自2020年以来一直进行的“莫斯科计算机视觉技术实验”的成果。截至目前，该项目已处理超过1800万份医学检查，实验中使用了210多种不同的AI服务。这些科学和实践经验正被用于改进医学算法的测试规程，并确定其临床应用要求。
该中心继续制定新的规范性文件。2026年计划中的项目包括：用于总结电子健康记录的大型生成式模型标准，以及AI在放射学预防性和机会性筛查中的应用要求。2027年国家标准化计划的提案包括：用于分析X光及其他放射学结果的自动化系统内部质量控制指南，以及评估分割和形态测量学的方法。
会议还讨论了调整TC 164结构和组成、建立跨国认证体系，以及制定2026-2030年人工智能优先领域前瞻性标准化计划的提案。
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