ИИ-диагностика мужского бесплодия поможет решить демографические проблемы
Российский врач-уролог Дмитрий Зеленин сообщил о практическом применении искусственного интеллекта для диагностики мужского бесплодия. Это уже работающие алгоритмы, которые проходят этап апробации в клинических условиях.
Контекст проблемы и технологический ответ
Ситуация с мужским репродуктивным здоровьем требует современных решений. По данным на ноябрь 2025 года, в России количество диагностированных случаев мужского бесплодия не растёт, при этом выявленная патология у мужчин наблюдается всего в 2% случаев. Однако в мире, по одному из докладов ВОЗ, бесплодием страдает около 17,5% взрослого населения, то есть примерно каждый шестой человек. От 48,5 до 72,4 миллионов пар, а это от 12,6% до 17,5% способных к зачатию мужчин и женщин, которые хотели бы иметь ребёнка, не могут обзавестись собственными детьми.
Врач Дмитрий Зеленин называет основные причины: ухудшение экологической обстановки, хронический стресс, малоподвижный образ жизни. Эти факторы привели к тому, что проблемы с фертильностью перестали быть редким явлением.
Именно здесь на помощь приходят интеллектуальные системы. Как отметил Зеленин, существующие программы уже демонстрируют способность ускорять диагностику. Но их потенциал шире — алгоритмы могут анализировать комплекс параметров: возраст, вес, гормональные показатели, и на основе этих данных строить прогнозы относительно динамики репродуктивного здоровья. Это означает переход от констатации проблемы к превентивному подходу.
Практическая польза для пациентов и врачей
Для миллионов мужчин в России и мире появление таких технологий означает возможность более раннего выявления проблем. В отличие от традиционных методов, ИИ-системы способны отслеживать малозаметные изменения и сигнализировать о рисках задолго до появления серьезных проблем. Это снижает психологическую нагрузку на пациентов и открывает возможности для своевременной коррекции образа жизни или начала щадящего лечения.
Для медицинских специалистов такие инструменты становятся надежными помощниками. Они не заменяют врача, но берут на себя рутинные задачи анализа данных, что позволяет урологам и репродуктологам сосредоточиться на сложных случаях и непосредственном общении с пациентами. Особенно ценна эта поддержка в регионах, где доступ к узким специалистам ограничен.
Масштабируемость и интеграционный потенциал
Успешная апробация ИИ-диагностики в урологии открывает путь для масштабирования этой технологии по всей стране. Пилотные проекты могут стать основой для создания единой системы мониторинга репродуктивного здоровья, доступной в районных поликлиниках и крупных медицинских центрах.
Важно, что эти разработки хорошо встраиваются в общий контекст цифровизации российского здравоохранения. Алгоритмы анализа медицинских изображений для выявления онкологических заболеваний, как в проектах Москвы и Тюменской области, системы для работы с гистологическими снимками — все это элементы формирующейся экосистемы медицинского ИИ. Диагностика бесплодия органично дополняет этот ряд, создавая основу для комплексных решений.
Экспортные перспективы и значение для IT-отрасли
Разработка конкурентоспособных медицинских алгоритмов демонстрирует зрелость российской IT-индустрии. Речь идет уже не просто о создании мобильных приложений или бизнес-решений, а о работе со сложными, социально значимыми задачами. Успех в этой сфере требует глубокой междисциплинарной кооперации: программистов, врачей, биологов.
Экспортный потенциал таких решений сложно переоценить. Проблема мужского бесплодия носит глобальный характер, а дефицит медицинских специалистов ощущается во многих странах. Российские алгоритмы, доказавшие свою эффективность, могут стать востребованным продуктом на международном рынке, особенно в государствах с развивающейся системой здравоохранения.
Внедрение ИИ в репродуктивную медицину — это вклад в решение демографических проблем. Ранняя диагностика и профилактика бесплодия могут позитивно отразиться на
демографических показателях в долгосрочной перспективе.
Развитие этого направления открывает путь к созданию комплексных медицинских платформ, объединяющих диагностику, прогнозирование, электронные медкарты и
телемедицинские сервисы. Такая интеграция позволит перейти от лечения заболеваний к управлению здоровьем, когда система может рекомендовать профилактические меры задолго до появления серьезных проблем.
