Камера, направленная на горло, могла бы заменить ненавистный мазок из носа
Японское AI-устройство диагностирует грипп, фотографируя заднюю стенку горла за десять секунд, без мазка. Оно уже используется более чем в 2000 клиниках, и его создатель считает, что технология в будущем сможет таким же образом выявлять диабет и гипертонию.
Ключевые моменты
- Iris, японская медицинская компания, получила одобрение национального медицинского страхования Японии для своего устройства сканирования горла на основе AI, Nodoca, в 2022 году.
- Nodoca выдает заключение о гриппе чуть более чем за десять секунд, анализируя фотографию задней стенки горла, заменяя носовой мазок, который боится большинство пациентов.
- Более 2000 медицинских клиник по всей Японии внедрили это устройство к 2025 году.
- В октябре 2025 года Nodoca получила японское нормативное одобрение для диагностики как Covid-19, так и гриппа.
- Компания проводит исследования клинических испытаний в Соединенных Штатах и полагает, что ее AI-модели будут применимы во всем мире, поскольку слизистые оболочки человека биологически одинаковы у всех популяций.
Каждый, кто проходил тест на грипп, знает этот момент: медсестра вводит длинный ватный тампон глубоко в ноздрю, вы вздрагиваете, слезятся глаза, а результат приходит пятнадцать минут. Японский стартап хочет полностью исключить этот процесс.
Компания называется Iris. Его устройство, Nodoca, работает следующим образом: врач подносит маленькую портативную камеру к открытому рту пациента, снимает изображение глотки (задней стенки горла) и подает это изображение в AI-модель вместе с основной информацией из первоначальной анкеты пациента. Примерно за десять секунд система выдает заключение о гриппе. Никакого мазка. Никакого ожидания в коридоре клиники.
Как фотография горла может что-то рассказать врачу?
Паттерны покраснения, отека и изменения кровеносных сосудов, видимые на слизистой оболочке горла, изменяются определенным образом в зависимости от того, какой патоген вызывает инфекцию. Основатель Iris Шо Окияма, бывший врач скорой помощи, который когда-то работал на удаленных японских островах практически только со стетоскопом, заметил, что опытные врачи интуитивно читают эти паттерны. Он хотел сделать это чтение автоматическим.
Разработка системы с нуля была медленной. Когда Iris была основана в 2017 году, ни одной базы данных размеченных изображений горла не существовало нигде в мире. Окияма передал специальные камеры примерно в 100 клиник и потратил три года на сбор изображений с согласия пациентов. Этот первоначальный набор данных содержал сотни тысяч изображений. Сегодня, с Nodoca в повседневном клиническом использовании, это число выросло до нескольких миллионов. Каждое анонимизированное изображение делает модель немного более точной, что, в свою очередь, затрудняет конкурентам воспроизвести Nodoca без запуска того же многолетнего процесса сбора данных с нуля.
Что это значит для пациентов прямо сейчас?
Если вы посетите одну из более чем 2000 японских клиник, которые внедрили Nodoca, вы избежите мазка и получите результат за время, пока надеваете пальто. Устройство также может использоваться ранее в течение болезни, до того, как вирусная нагрузка в носу будет достаточно высокой для того, чтобы обычный мазок её выявил. Как первым сообщило японское издание Wired AI, японские регуляторы расширили одобрение устройства в октябре 2025 года, включив в него также диагностику Covid-19.
Для пациентов вне Японии практическая польза еще не доступна. Iris рассматривает возможность клинических испытаний в Соединенных Штатах, которые необходимы перед любой подачей на одобрение американским регулятором.
| Вехи | Дата |
|---|---|
| Основание Iris | 2017 |
| Завершение сбора данных для обучения | примерно 2020 |
| Одобрение национального медицинского страхования Японии | 2022 |
| Клиники, использующие Nodoca в Японии | 2000+ (2025) |
| Одобрение функции Covid-19 в Японии | Октябрь 2025 |
Может ли фотография горла когда-нибудь помочь диагностировать диабет?
Окияма так считает, и Iris активно это исследует. Идея состоит в том, что заболевания, связанные с образом жизни, такие как диабет и высокое кровяное давление, незаметно изменяют крошечные кровеносные сосуды, видимые на слизистой оболочке горла. Если AI-модель сможет надежно научиться выявлять эти изменения, одна фотография, сделанная во время обычного визита, могла бы указать врачу на необходимость направить пациента на дополнительные анализы крови еще до появления симптомов.
«Стоимость AI-вывода чрезвычайно низка, — сказал Окияма, — поэтому даже если мы увеличим количество тестов, затраты на их предоставление практически не изменятся». Эта экономическая логика важна: добавление скрининга диабета к визиту при гриппе стоил бы клинике практически ничего в вычислительных затратах, когда модель существует.
Требуемые технологии, настаивает Окияма, не являются футуристическими. Каждый компонент уже существует. Пробел — это нормативная ясность и политическая воля для её достижения.
