# И снова ИИ > Посетил лабораторию цифрового анализа Сеченовки. Убедился: ИИ — не магия, а результат долгой работы людей, которые учат машины видеть и понимать микромир. - Canonical page: https://shorin.me/blog/2025/08/i-snova-ii/ - Page language: Russian - Published: 2025-08-05 - Tags: Networking, AI - English version: https://shorin.me/en/blog/2025/08/i-snova-ii/index.md И снова ИИ Совсем недавно я [писал](https://shorin.me/blog/2025/07/ivana-kupala/index.md) о том, как я принимал участие в конференции ИТ-управленцев сообщества «я-ИТ-ы», а на прошлой неделе я поучаствовал в оффлайн-встрече еще одного сообщества, в котором я тоже состою – «Цифровые лидеры бизнеса». На этот раз встреча проходила в лаборатории цифрового микроскопического анализа МГМУ им. И.М. Сеченова. На этой встрече мы узнали много нового о деятельности этой лаборатории: историю её создания, ключевые направления развития, включая цифровую медицину, посмотрели, как осуществляется подготовка препаратов для микроскопического анализа и сам микроскопический анализ с использованием цифрового сканера. Но самое интересное (для меня) начинается в тот момент, когда данные с цифрового сканера уже получены. Как нам рассказала Анна Тимакова – научный сотрудник лаборатории цифрового микроскопического анализа, на полученных снимках необходимо выявить как минимум 2 вида зон – там, где всё хорошо, и там, где всё плохо. И вот тут на помощь учёным может прийти ИИ. Ключевое слово – «может». Дело в том, что для оказания этой помощи ИИ сначала должен обучиться отличать хорошие зоны от аномальных. А для этого человек должен вручную разметить огромное количество снимков. Потом происходит обучение ИИ на этом массиве размеченных данных, и только после этого ИИ может подсказать сотрудникам лаборатории, на что стоит обратить внимание. Анна уже более двух лет участвует в совместном проекте с Институтом системного программирования им. В.П. Иванникова (если кто забыл, [Виктор Петрович](https://shorin.me/blog/2024/11/ivannikov-viktor/index.md) был руководителем моей кафедры «Системного программирования» в годы моего обучения на ВМК МГУ). Сотрудники института системного программирования обучают различные модели на тех изображениях, что готовят учёные из лаборатории цифрового микроскопического анализа, а потом они совместными усилиями подбирают параметры, которые могли бы увеличить процент достоверности, выдаваемый ИИ. Анна говорит, что по её экспертному мнению, процент правильно распознанных областей располагается в районе 70%-80%. Но это значение постоянно изменяется, поскольку специалисты экспериментируют и с самими моделями, и с изображениями, и с подходами к обучению ИИ. В очередной раз убедился, что ИИ – это не волшебный джинн из лампы, который «сам всё сделает», а многолетний кропотливый труд специалистов из разных областей. Желаю коллегам из ИСП и Сеченовки добиться отличных результатов в их проекте. А организаторам сообщества «Цифровых лидеров бизнеса» огромное спасибо за интереснейшую экскурсию. С нетерпением жду следующей очной встречи! ## Media ## Original posts - LinkedIn: