В сети появились кадры из фанатского полнометражного фильма по вселенной Half-Life, созданного с помощью инструментов генеративного ИИ.
Автор проекта, известный как Jaded-Intern-547, показал Гордона Фримена в костюме HEV, спасающегося от гигантского хедкраба-мешочника. Видео мгновенно разлетелось по соцсетям и вызвало споры.
Качество картинки оказалось достаточно высоким, чтобы разделить аудиторию на два непримиримых лагеря. Одни восхищены детализацией и атмосферой, другие указывают на главный грех – Гордон Фримен в ролике говорит!
Для фанатов серии это практически святотатство: культовый статус учёного во многом строится именно на его молчании, которое создаёт ощущение полного погружения.
Впрочем, есть и конструктивные предложения – сделать главного героя немым по образцу "Хардкора", где от первого лица показан весь экшен без единой реплики протагониста.
Вопрос о легальности такого проекта пока тоже не решен. Valve и Гейб Ньюэлл обычно относятся к фанатскому творчеству достаточно лояльно, однако прецеденты принудительного закрытия подобных работ в индустрии существуют. Некоторые фанаты открыто призывают Valve заблокировать проект, другие же напомнили, что официальный фильм по Half-Life был анонсирован ещё в 2013 году Джей Джей Абрамсом – и с тех пор канул в небытие.
Тем временем, слухи о Half-Life 3 так и не вышли за пределы спекуляций. Многие уверены, что в этом году Valve выпустит новую игру, другие считают, что это просто способ привлечь внимание к "инсайдерам".
Чет Фалисек, работавший над сюжетом Half-Life 2: Episode One и Two, а также Left 4 Dead 1 и 2, высказался о возможном участии в разработке Half-Life 3 – и его ответ оказался весьма однозначным.
В ответ на комментарий на YouTube, где утверждалось, что написать Half-Life 3 было бы легко, так как сюжет может развиваться "в любом направлении", Фалишек сделал чёткое заявление. Перед этим он оговорился, что не намекает ни на какие анонсы и говорит о событиях более чем десятилетней давности.
Когда люди спрашивают меня: "О, разве ты не хотел бы?" – нет! Нет.Я почти никогда не хочу касаться чего-то, у чего уже есть какой-то лор или история. Даже Left 4 Dead или что угодно другое. Я не хочу трогать ничего старого. Я не хочу, чтобы люди, которые помнят всё это лучше меня, кричали на меня из-за того, что я изменил какую-то деталь лора, которому к этому моменту уже 50 лет.
В качестве примера Фалисек привёл Bungie. По его словам, когда он обсуждал возможность сотрудничества со студией – не по Marathon, а по другому проекту – огромный массив лора Destiny 2 его буквально испугал.
Все их игры обладают колоссальным количеством лора, и этот лор меня пугает. Я плохо знаю даже историю собственной жизни, куда уж мне разбираться в вашей игре. Я не хочу писать внутри всего этого. Для меня любой сиквел – это кошмар, которого я никогда не хочу делать.
Что касается непосредственно Half-Life 3, Фалисек не стал подбирать мягких формулировок:
Нет. Я не хочу касаться этого даже десятифутовым шестом. Или даже гравипушкой, удерживающей этот десятифутовый шест на расстоянии от меня. Гравипушкой к десятифутовому шесту – я бы не стал.Я бы не стал даже с руками Дога.
Слова Фалисека звучат особенно интересно на фоне того, что происходило с франшизой в последние годы. Half-Life: Alyx вышла в 2020 году и оставила сюжет в точке, буквально кричащей о продолжении: финал игры кардинально изменил расстановку сил в нарративе серии. Это заставляет задуматься, как Valve сама относится к накопившемуся грузу лора и ожиданий аудитории.
Слухи о Half-Life 3 периодически вспыхивают с новой силой – в том числе разговоры о возможном релизе в связке со Steam Machine. Фалисек, впрочем, дал понять, что его мнение здесь не изменится ни при каком раскладе.
Поклонники Half-Life считают, что определили временные рамки, когда мир наконец узнает о Half-Life 3.
У игрового сообщества уже была информация, что Valve работает над крупным новым проектом во вселенной Half-Life. После заслуживающего доверия отчета прошлым летом о найденных в файлах ассетах, подкрепленного утечкой от актера, вероятно вовлеченного в разработку, появилась информация, что новый проект Half-Life под кодовым названием HLX находится в активной разработке и уже "играбелен от начала до конца".
Valve использует верхний баннер на главной странице Steam Store, когда хочет продвигать распродажи Steam, события Steam или новые продукты вроде игр или оборудования. То, что появляется на главной странице Steam, получает ОГРОМНЫЙ охват.Half-Life: Alyx разместили на главном баннере сразу после анонса в 2019 году, как и Valve Index при его представлении. Когда проходят распродажи или события Steam, они занимают верхний баннер на всё их время (Summer Sale, Next Fest и другие).Следовательно, компания не будет анонсировать ничего одновременно с крупными событиями Steam, так как это каннибализирует их собственные продажи. Valve скорее перенесёт анонсы, чтобы избежать конкуренции с собой.
Затем пользователь ссылается на список запланированных событий Steam на оставшуюся часть года, указывая на необычно большой промежуток между 18 ноября и 8 декабря.
Это может означать, что Valve планирует анонсировать Half-Life 3 (или Deckard, или оба проекта) 18 ноября и специально освободила это время от других событий Steam.
Звучит слишком? Возможно. Но это одно из самых правдоподобных объяснений, особенно учитывая, что Steam перенесла осеннюю распродажу на два месяца вперед – с ноября на сентябрь, хотя обычно она проходит в ноябре.
Так что если что-то произойдет в ноябре, это будет 18/19/20 ноября. Или никогда.
Всё это также подкрепляет заявление инсайдера Valve Тайлера МакВикера о том, что долгожданный сиквел может выйти до конца 2025 года.
Возможно,
это даже не обзор книги, а небольшая заметка с воспоминаниями об играх серии
Half-Life, но мне бы хотелось написать небольшой пост. Меня всегда влекло
узнавать, как создавалось то или иное произведение, которое повлияло на
развитие своей индустрии. Будь это кино или компьютерная игра. Особенно про
игры. Ведь в 80-х и в 90-х годах зарождались целые жанры, а то время застали
многие. Часть игр проходил в детстве уже в двухтысячные года, и когда читаю про
них, то окунаюсь в те времена, когда был маленьким геймером. Серия Half-Life
была как раз из них. В первую часть я поиграл впервые в компьютерном клубе,
примерно в 2002 году. Мне было интересно, а что это за странный значок на
рабочем столе. После очень долгого вступления, время которого было оплачено
мною из карманных денег (ведь в компьютерных клубах, насколько вы помните,
платили за время), я начал наконец-то играть. Прошёл недалеко, но смог застать
спецназовцев. Были удивительные впечатления от игры, которые не забыл и сейчас.
В 2004 году в моей семье появился компьютер, и кто-то дал диск поиграть с
первой частью. Да, я застревал много при прохождении, но смог победить
последнего босса. Потом появился G-Man и… игра закончилась на полуслове. Что
случилось с Гордоном Фрименом? Благо, вторая часть игры уже выходила, и мне не
пришлось ждать так же, как многим геймерам. Только вторую часть я проходил без
дополнительных эпизодов. В любом случае, считаю, что это один из лучших шутеров
всех времён и народов.
Книгу
же я прочитал недавно. Ян Франсуа не создатель этой игры, но он тоже
разработчик игр и общался с одним из создателем второй части. В его труде он
попытался раскрыть, как создавалась серия игр Half-Life. С какими сложностями
сталкивались разработчики и как первая часть могла выглядеть в самом начале.
Какое решение о переносе пришлось принять Гейбу Ньюэллу, чтобы доработать игру
и выпустить её в высочайшем качестве. В интернете пишут, что в недавнем
документальном фильме прозвучала фраза: «Задержка — это временно, а
плохая игра останется такой навсегда». Игру перенесли на год, но это того
стоило. После исторической части автор книги нам рассказывает сюжет игры в
хронологическом порядке. Потом он анализирует произведение полностью и
рассказывает про многочисленные отсылки. Такая книга-обзор. Наверное, да. Я бы
к книге относился как к полноценному большому обзору, который можно увидеть на
YouTube. Если вам интересно узнать про игру Half-Life, но не хотите смотреть
многочисленные ролики минимум на пару часов, то стоит обратить внимание на эту
книгу. Ян Франсуа подошёл серьёзно к этому труду, но если вам хватает роликов,
то книгу можно пропустить.
P.S. А в конце прикрепляю
свой любимый мем про Гордона Фримена.
Valve в очередной раз показала, что прекрасно знает о датамайнерах, годами раскапывающих её файлы в поисках следов Half-Life 3.
Недавно фанаты нашли в обновлении Dota 2 упоминания грядущего события "Тёмный карнавал" (Dark Carnival), и вскоре после публикации находки студия переименовала одну из переменных в коде.
Новое имя заметил датамайнер Gabe Follower, и звучит оно как "m_bHackWhyAreYouGuysReadingOurVariableNames", то есть "почему вы вообще читаете имена наших переменных". Послание адресовали игрокам Dota 2, но мимо такого не смогли пройти и поклонники Half-Life.
В сабреддите Half-Life мгновенно завирусился шуточный пост "ОНИ ВСЁ УЗНАЛИ. НАМ КОНЕЦ".
Часть игроков всерьёз забеспокоилась, что теперь Valve начнёт следить за кодом и подчищать следы, но другие напомнили, что студия в курсе этих раскопок уже давно.
В разговорах о своих планах Valve неуловима не хуже самого Джи-Мена, что неудивительно после череды отменённых версий Half-Life 3 и Episode Three. Анонсировать продолжение, а затем публично дать задний ход – затея примерно настолько же удачная, как запустить стаю снарков в тесную вентиляцию. Так что студия предпочитает молчать, пока игра не будет полностью готова к выходу.
Полностью скрытной её при этом не назвать, ведь обновления движка Source 2 регулярно содержат отсылки к будущим разработкам. Так из файлов всплыли Neon Prime, он же Citadel, ставший Deadlock, и HLVR, превратившийся в Alyx.
Скрывать это особо не пытаются, и датамайнеры вроде Тайлера Маквикера (Tyler McVicker) и Gabe Follower регулярно делятся с сообществом свежими строками из обновлений Dota 2 и Counter-Strike 2.
Сам факт, что в разработке находится новая часть про Гордона Фримена (Gordon Freeman), известен именно благодаря этим раскопкам. По коду под кодовым названием HLX удалось вытянуть и детали, среди которых новые формы жизни Зена (Xen), внеземные локации и NPC, а также правки движка вроде симуляции отдельных прядей волос, разных типов реакции на урон и системы анимации настроения.
Масштаб накопленного виден по огромной доске в Miro, куда фанаты свели всё, что нашли в обновлениях Source 2.
Скепсис при этом понять можно, ведь инсайдеры со всех концов индустрии уверяли, что Half-Life 3 раскроют ещё в прошлом году вместе с новой троицей гаджетов Valve. В неё вошли контроллер Steam Controller, консоль Steam Machine и VR-шлем Steam Frame. Контроллер вышел 4 мая за 99 долларов, Steam Machine и Steam Frame доберутся до покупателей этим летом, но намёка на монтировку Гордона так и не появилось.
Сейчас, в середине 2026 года, радиомолчание продолжается. Развязка, похоже, уже близка, так как Тайлер Маквикер анонсировал ролик в формате вопросов и ответов, где обещает открыто рассказать, что ему известно и почему прошлогодний анонс так и не состоялся.
До конца 2025 года остаётся несколько дней, и похоже, что анонса Half-Life 3 не будет. К счастью, всегда можно вернуться к оригинальным играм, и именно это делают фанаты в ожидании официальных новостей о третьей части.
На это указывает статистика HowLongToBeat – сайта, отслеживающего время прохождения игр. Ресурс публикует различные топ-10 в конце каждого года, показывая, во что люди играли больше всего. Один из топов 2025 года сфокусирован на ретро-играх, к которым игроки возвращались, и обе предыдущие части Half-Life попали в список.
Чтобы попасть в ретро топ-10 HowLongToBeat, игры должны быть старше 20 лет. Это означает, что Half-Life 2, ставшая самой играемой ретро-игрой 2025 года согласно списку, едва квалифицировалась – она вышла в 2004 году. Судя по всему, многие проходили первые две части подряд, так как на шестом месте расположилась оригинальная Half-Life.
20-летняя ретро-квалификация означает, что игры, выпущенные в 2005 году, стали доступны для списка впервые. Один тайтл того года попал в топ-10 – оригинальная God of War. Возможно, подобно ждущим следующей Half-Life, фанаты God of War прибегли к старым играм на фоне тишины о метроидвании-спин-оффе, который должен выйти.
Metal Gear Solid Delta, ремейк третьей части, также вдохновил геймеров вернуться к предшественникам – обе попали в топ-10. Metroid Prime также в списке, вероятно из-за подготовки к запуску Metroid Prime 4, но возможно и потому, что фанаты, недовольные новой игрой серии, захотели напомнить себе, насколько хорошо было раньше.
Остальные четыре места заняли GTA Vice City и GTA San Andreas, которые, скорее всего, всегда попадают в список, а также Final Fantasy 7 и оригинальная Final Fantasy. FF7 в списке неудивительна, учитывая её популярность благодаря трилогии ремейков. Но оригинальная FF, получившая достаточно любви, чтобы стать второй самой играемой ретро-игрой и старейшей в списке целым десятилетием.
В конце октября журналист, специализирующийся на Valve, Тайлер МакВикер заявил, что трейлер Half-Life 3 планировалось выпустить в ноябре. Вскоре другие инсайдеры подтвердили эти слухи, утверждая, что крупный анонс неизбежен. Это вызвало самую активную неделю в сообществе фанатов серии с 2019 года.
Правда, большинство намёков касались не третьей части легендарного шутера, а новой линейки железа от Valve – Steam Machine, Frame и Controller. Однако, многие инсайдеры также упоминали слухи об анонсе Half-Life 3 в 2025 году.
Фанаты выдвигали различные теории о дате анонса. Сначала указывали на 18 ноября – годовщину раскрытия Half-Life: Alyx и начало необычно спокойного периода в Steam. Затем внимание переключилось на годовщину первой Half-Life. Обе даты прошли без каких-либо новостей.
До конца ноября остается около недели и все теории пока оказались ошибочными, так что вера сообщества в слухи начала ослабевать. Однако старший редактор Insider Gaming Майк Строу утверждает, что трейлер всё ещё выйдет в этом году.
Строу пояснил в подкасте Insider Gaming:
У меня есть дата, которую мне назвали, но я не смог подтвердить её у нескольких источников. У Valve есть практика так называемых canary traps – они дают разным людям разные даты, чтобы вычислить, кто сливает информацию. Я видел это раньше. Они делали так с Half-Life: Alyx. Куча людей сообщала разные даты, так как Valve специально распространяла их по-разному. Я не буду называть дату, пока не получу физическое подтверждение.
Одна из ведущих теорий предполагает, что Valve покажет Half-Life 3 на The Game Awards в следующем месяце после намёков от Джеффа Кили. Однако Строу отметил, что это обычная практика ведущего – он публикует загадочные тизеры на популярные темы, чтобы раскрутить собственное мероприятие.
Несколько сливщиков и журналистов отметили, что появление игры на The Game Awards крайне маловероятно. Valve, как и Rockstar, предпочитает делать собственные анонсы.
Было бы очень удивительно, если бы Кейли сумел договориться с Valve за последнюю неделю о раскрытии Half-Life 3 на The Game Awards. Если игра и появится там, то я вижу такой сценарий: Valve анонсирует её заранее, а потом скажет "мы покажем больше на The Game Awards". Не думаю, что анонс случится непосредственно на церемонии.
До конца года остается еще чуть более месяца, так что у Valve еще есть время.
Марк Лэйдлоу, сценарист и дизайнер оригинальной Half-Life, признался, что ожидал куда более широкого влияния нарративных решений игры на жанр шутеров от первого лица. Несмотря на то что Half-Life считается одной из самых влиятельных игр в истории, один из её ключевых приёмов – непрерывное повествование от первого лица без единой кат-сцены – так и не стал стандартом индустрии.
В Half-Life игрок смотрит на мир исключительно глазами Гордона Фримена. У него никогда не отнимают управление, камера не переключается на внешний ракурс для показа сюжетных событий, а вся история разворачивается прямо перед глазами игрока в реальном времени. Даже сегодня, спустя десятилетия, найти шутер с таким же последовательным подходом к перспективе крайне сложно.
В интервью Лэйдлоу отметил, что подобных игр оказалось значительно меньше, чем он рассчитывал.
Должен сказать, их было куда меньше, чем я ожидал. Полагаю, это рискованное предприятие, и нарративные правила, которые мы внедрили, стоит применять только если вы уверены, что получите что-то стоящее. Тем не менее, я видел немало примеров, где влияние Half-Life применяется фрагментарно – Medal of Honor, например, и Call of Duty следовали этим принципам, но непоследовательно. Моменты неинтерактивной экспозиции чередовались с динамичными частями.
И действительно, отголоски подхода Half-Life можно заметить в отдельных запоминающихся моментах серии Call of Duty. Медленная переправа на лодке к Сталинграду в оригинальной игре, где игрок оказывается среди перепуганных советских солдат и едва слышит пламенную речь командира сквозь грохот немецких орудий, до сих пор остаётся одной из самых сильных сцен в жанре. Не менее впечатляющим был эпизод первой Modern Warfare, где последствия ядерного взрыва показывались непосредственно от первого лица.
Но даже тогда серия Call of Duty никогда полностью не придерживалась принципа единой перспективы – между миссиями игроку показывались неинтерактивные брифинги, а сюжеты строились вокруг множества персонажей и точек зрения разных фракций по всему миру. Кампании Call of Duty со временем и вовсе перестали производить такое же сильное впечатление, как раньше.
Возможно, именно эта уникальная приверженность непрерывной перспективе от первого лица и объясняет, почему Half-Life продолжает занимать столь значимое место среди лучших шутеров. Игр с захватывающей стрельбой и зрелищным экшеном хватает, а вот тех, что по-настоящему используют потенциал перспективы для погружения игрока в историю, по-прежнему единицы.
Сообщается, что разработка Half-Life 3 достигла стадии, когда больше не требует участия всей команды Valve. Об этом сообщил инсайдер Gabe Follower в новом видео, проанализировав последние находки в файлах игры. Среди недавно обнаруженных систем – реалистичная баллистика оружия, настроения NPC, оптимизация толпы и динамические гравитационные эффекты.
HLX – рабочее кодовое имя Half-Life 3. Этот же код использовался для эпизодов Half-Life 2, так что теории о связи названия с Зеном не соответствуют действительности. Разработка продвинулась настолько, что часть команды уже переключилась на другие проекты.
Один из этих проектов – неизвестная игра, о которой я, вероятно, расскажу в будущем.
В последние два месяца 2025 года множились слухи об анонсе третьей части культовой серии от Valve. Сообщество надеялось на новость в ноябре или на The Game Awards, но этого не произошло. Возникли опасения о возможной отмене, хотя инсайдеры утверждали, что игра была отложена вместе со Steam Machine из-за дефицита оперативной памяти и роста цен. Производители RAM теперь продают комплектующие напрямую дата-центрам для ИИ вместо потребителей, что значительно взвинтило стоимость. Обновления Dota 2 тем временем подтверждали, что разработка продолжается.
Репортёр и специалист по утечкам Tyler McVicker в прошлом году заявлял, что анонс в 2026 году "вероятен". После года полировки и оптимизации, пережив зимние плейтесты в 2024 году, Half-Life 3 может быть представлена в ближайшие месяцы. Впрочем, это чистая спекуляция, так что относиться к прогнозам стоит с осторожностью.
Одна из главных проблем сейчас – возможная задержка Steam Machine, которую Valve пытается преодолеть во период нехватки RAM на рынке. Так как Half-Life 3, предположительно, станет стартовым тайтлом для Steam Machine (а не для Frame, ведь у Valve нет VR-игр в разработке), появились опасения об одновременной задержке игры.
Однако Gabe Follower считает такие рассуждения оторванными от реальности, отмечая, что Half-Life: Alyx планировалась как стартовый тайтл для Index, но была отложена отдельно.
На мой взгляд, задержки железа не коррелируют с задержками игр. Команды в Valve работают практически независимо, и любой бывший или нынешний сотрудник скажет, что синхронизировать планы двух команд крайне сложно из-за специфического рабочего процесса компании.
Возможен обратный сценарий – Half-Life 3 выйдет раньше Steam Machine. Правда, пока это маловероятно.
Спустя почти 20 лет ожидания Valve собиралась наконец подтвердить Half-Life 3 и произнести три слова, над которыми фанаты шутят целое поколение.
Анонс ждали ещё в конце 2025 года, но ноябрь прошёл без единого слова, затем декабрь, а теперь позади половина 2026 года, и новостей нет.
При этом Half-Life 3 точно не отменена. Под кодовым именем HLX в бэкенде движка Source 2 игра продолжает жить, а обновления Dota 2, Deadlock и Counter-Strike 2 регулярно приоткрывают детали разработки. Это обнадёживает, ведь с 2008 года Valve зарубила немало версий Episode Three и Half-Life 3, официальный взгляд на которые дали пару лет назад.
По словам репортёра Тайлера Маквикера, ранее известного как Valve News Network, в свежем выпуске шоу The HLX Files на его Patreon зашла речь о новом слухе. Якобы что-то в игре не дотягивало до нужного уровня, и Valve сдвинула сроки, чтобы довести дело до ума. Маквикер как всегда просит относиться к сказанному со скепсисом, так как всё строится на слухах и домыслах.
Valve выжимает максимум из графической и механической точности. Это спекуляция на основе нескольких слухов.
Однако доказательств становится всё больше.
Свежие датамайны события Dark Carnival в Dota 2 вскрыли внушительный набор технологий:
субпиксельное сглаживание
эффекты частиц на стороне GPU с динамическим радиусом фонарика
поддержку апскейлинга не только через FSR
деформируемую геометрию
доработанные типы урона
параметры массы и плавучести для рэгдоллов
Судя по всему, минимальные системные требования Half-Life 3 подросли, а Valve отодвигает графическую планку ещё дальше. Маквикер допускает, что игру изначально делали с прицелом на Steam Machine, но затем "отвязали" от железа.
Причина, вероятно, в высокой цене и скромных характеристиках, ставших следствием глобального дефицита памяти, ведь производители оперативной памяти теперь продают её напрямую ИИ дата-центрам.
Чёткого срока выхода больше нет. В первой половине 2025 года инсайдеры слышали про показ в октябре, потом дата сменилась на ноябрь, а сейчас конкретики не осталось вообще.
Судя по людям, с которыми я говорил, игра, это как, не буду произносить то самое, но 2026 год, похоже, уже не их срок.Мы уже на середине года и не получили ни единой крупицы информации о разработке напрямую от кого-либо в Valve.
Маквикер также сказал, что Half-Life 3 занимает в офисе Valve целый этаж, что показывает, насколько студия предана завершению игры.
По его словам, "это лишь вопрос времени, когда они почувствуют, что "завершили игру". Valve не связана жёсткими дедлайнами, как другие студии, и спокойно отменяет или перезапускает свои игры, если команда не уверена в результате. Такой перфекционизм заложен в студии со времён самой первой Half-Life, а команду HLX, по слухам, беспокоит колоссальное давление изнутри и снаружи.
При этом игра пережила пересмотр, который прежде хоронил другие разработки, стоило командам осознать, что итог не дотягивает до планки. На вопрос о возможном анонсе Маквикер ответил прямо:
Не думаю, что в Valve сами теперь это знают.
Стоит учесть, что все это может быть просто надеждами, основанными ни на чем. Как отмечают некоторые ветераны-ждуны – если Half-Life 3 действительно существует, то учитывая ее сроки разработки, даже поздняя стадия может означать еще 5 лет до релиза.
Конец 2025 года превратился в настоящую лихорадку ожиданий вокруг Half-Life 3. Сразу несколько инсайдеров уверяли, что Valve анонсирует игру в ноябре, однако этого не случилось. The Game Awards тоже не принёс ничего, несмотря на заверения о том, что анонс не привяжут к мероприятию Джеффа Кили.
Одна из самых популярных теорий гласила, что Half-Life 3 готовилась как игра-эксклюзив для Steam Machine. Эту версию активно продвигал старший редактор Insider Gaming Майк Строу. По этой логике, глобальный дефицит памяти вынудил Valve отложить анонс до тех пор, пока команда не определится с ценой и датой выхода девайса. Другие инсайдеры эту теорию опровергали.
После того как Valve на этой неделе открыла предзаказы на Steam Machine, версия о привязке Half-Life 3 к запуску девайса окончательно потеряла смысл. Но вопрос "где же игра?" по-прежнему висит в воздухе.
Инсайдер и датмайнер Gabe Follower опубликовал новый тред, в котором сообщил главное: игра не отменена. Датмайнеры продолжают находить строки HLX в обновлениях Valve, а сама компания, судя по всему, заметила это и отреагировала с иронией. В одном из обновлений Dota 2 появилась строка с переменной, которая читается примерно так: "почему вы вообще читаете наши имена переменных". Это прямая отсылка к сообществу, которое методично разбирает каждое обновление в поисках следов Half-Life 3.
Специалист по Valve Тайлер МакВикер выдвинул интересное наблюдение: активность вокруг другого обнаруженного датмайнерами тайтла под кодом "TF" заметно снизилась, и это может означать, что разработка Half-Life 3 не притормозила, а напротив – ускорилась. МакВикер готовит видео в формате вопросов и ответов, где обещает разобрать, что именно пошло не так с предполагаемым анонсом в прошлом году.
Gabe Follower при этом устал от версии про Steam Machine и высказался прямо:
Я уже устал объяснять, что, по-моему, игра никогда не планировалась как эксклюзив для Steam Machine. Я также не думаю, что они стали бы придерживать готовый продукт ради чего-то другого. Valve всегда казалась слишком хаотичной, чтобы синхронизировать два разных ритма – особенно когда речь идёт о железе и софте.
За годы ожидания было отменено несколько итераций Half-Life 3, включая различные версии Episode Three. В документальном фильме 2024 года Valve даже показала один из таких билдов. Но нынешняя версия под кодовым названием HLX, похоже, избежала судьбы предшественников.
Документальный фильм The AI Doc: Or, How I Became an Apocaloptimist вышел в кинотеатрах, и его режиссёр Дэниел Роэр, получивший "Оскар" за картину "Навальный", рассказал о своих сложных чувствах по отношению к искусственному интеллекту и о том, почему решил взяться за эту тему.
По словам Роэра, сама тема ИИ вызывала у него тревогу, поэтому он объединился с коллегами, разделявшими те же опасения, чтобы попытаться демистифицировать технологию средствами кинематографа. Режиссёр описывает цель фильма как своеобразное "первое свидание" с ИИ – возможность услышать о потенциальных преимуществах от сторонников технологии, одновременно впитывая критику от скептиков. Роэр считает, что полностью остановить развитие ИИ, вероятно, уже слишком поздно, но можно хотя бы попытаться ограничить худшие порывы технологической индустрии.
Я хотел снять этот фильм, потому что был напуган до чёртиков, вот суть. Я не понимал, что такое ИИ. Я не понимал, почему все об этом говорят и почему это выглядело как нечто, появившееся из ниоткуда, и вдруг люди стали обсуждать это так, будто наступает апокалипсис или будто это станет самой оптимистичной, величайшей вещью в истории.
В итоге режиссёр пришёл к термину "апокалоптимист", который уравновешивает два противоречивых представления: ИИ может нанести серьёзный вред обществу, но при этом мы всё ещё способны формировать будущее, критикуя технологию или напрямую отвергая её.
Это мировоззрение. Это выбор не покупаться на бинарность, которая предлагает нам видеть всё либо как апокалипсис и конец света, либо через розовые очки безудержного оптимизма, что тоже своего рода заблуждение.
Роэр прекрасно осознаёт, что ключевые фигуры, продвигающие ИИ, в лучшем случае далеки от идеала. Когда в разговоре всплыли недавние высказывания Марка Андриссена о том, что тот гордится отсутствием внутреннего монолога, режиссёр не стал выбирать выражения:
Они просто чёртовы странные. Они просто задроты, ставшие миллиардерами, потому что родились в нужное время и имели нужные интересы. Они по-своему гениальны и обладают способностями, но они не понимают, что значит существовать. Они не знают, через что проходят обычные люди. У них очень узкий взгляд на мир – бездушный, холодный и расчётливый.
Для многих мгновенная повсеместность этой в значительной степени непроверенной технологии и совокупное богатство и влияние её сторонников означают, что масштабные негативные последствия практически неизбежны. Однако апокалоптимизм Роэра противостоит как цинизму, так и паникёрству. Режиссёр указывает на приложение OpenAI для генерации видео Sora, которое критиковали как инструмент, способный создавать ещё более реалистичные дипфейки. На прошлой неделе компания свернула сервис.
Я думаю, людям было от этого некомфортно, и правильно. И позор OpenAI за то, что выпустили эту штуку без каких-либо раздумий. Наверное, планка вроде "у них хотя бы хватило приличия отозвать" и так слишком низкая, но они сделали это только после публичного осуждения. Циничным людям, которые говорят, что нам всем конец, я отвечаю: нет, к чёрту, нам не конец. Коллективное действие имеет значение.
Примечательно, что главная цель фильма – думать о применении технологий глубже, чем сами их создатели. "Эти ребята, когда вы на самом деле садитесь с ними рядом, у них нет ясности, они не могут успокоить. Они сами себя не знают. Ими движет лишь безудержный оптимизм величайшей в истории человечества технологии извлечения прибыли".
Как технологии влияют на медицину — от приема в поликлинике до клинических исследований
Быстрое принятие решений врачами — ключ к благополучию пациентов. Задержки в обследованиях, постановке диагноза и назначении лечения могут стоить здоровья и даже жизни. Объем работы в медицине огромен, и врачи не могут позволить себе тратить время на рутину — на помощь приходят технологии. С их помощью эксперты быстрее анализируют данные, определяют диагноз и разрабатывают новые методы лечения и лекарства.
Внедряют такие технологии крупные ИТ-компании вместе с медицинскими специалистами. Так, в числе проектов Центра технологий для общества Yandex Cloud решение для раннего выявления spina bifida — тяжелой патологии развития позвоночника и спинного мозга у плода — на УЗИ беременных и внедрение генеративных технологий для ускорения обработки заявок на клинические исследования.
В этом материале вместе с экспертами Yandex Cloud мы покажем, как искусственный интеллект меняет российскую и международную медицину: от приема у врача до фундаментальных исследований.
В кабинете врача
Заглянем в кабинет врача районной поликлиники. Широкий стол, монитор, электронная карта пациента, пачка бланков, распечатанные рекомендации. На прием от 14 до 22 минут.
Пациент рассказывает врачу о своих жалобах, врач внимательно слушает, задает уточняющие вопросы и изучает предыдущую историю болезни. До двух третей времени клинической работы уходит не на диагноз и лечение, а на ввод данных, повторное чтение электронной медицинской карты (ЭМК) и поиск информации в разросшихся массивах. Все эти записи надо внимательно прочитать за ограниченное время приема. Результат — когнитивная перегрузка и снижение качества приема как для пациента, так и для врача: чем больше данных, тем меньше внимания уделяется главному — самому пациенту.
Здесь как раз может помочь искусственный интеллект. Обработка медицинских текстов — одна из задач, где он особенно эффективен. ИИ может искать важное, структурировать данные и предлагать ответы на конкретный запрос. Это особенно важно при назначении лекарств. Подбор препарата и его дозировки зависит от множества факторов: результатов лабораторных анализов, анамнеза, возраста, сопутствующих заболеваний, аллергий. Для эффективной и безопасной работы с учетом новейших рекомендаций врачу нужен помощник — им может стать ИИ.
Например, в Сингапурской клинической больнице взяли 91 сценарий ошибок при назначении лекарств из 16 медицинских специальностей, от кардиологии до онкологии, и создали решение на базе RAG (Retrieval Augmented Generation — генерация с дополненной выборкой). Этот подход позволяет большим языковым моделям искать ответы по данным из внешних источников с помощью поиска по загруженным в нее материалам — сценариям ошибок. Режим совместной работы ИИ и фармацевта, где фармацевт принимал финальное решение, показал наилучший результат: точность составила 61 процент, что на 15 процентов выше по сравнению с работой фармацевта без помощи ИИ (46 процентов).
Заключение от врача получено. Но что делать с фразой вроде «диффузная гипоэхогенность щитовидной железы с очаговыми изменениями до восьми миллиметров» — особенно если вы не эндокринолог? Пациенты все чаще получают доступ к своим данным напрямую, но сталкиваются со стеной из сокращений, латинских терминов и узкопрофессиональных формулировок. Результат — тревога вместо понимания, а врач тратит время приема не на лечение и диагностирование, а на перевод с «медицинского на человеческий». Генеративные технологии ИИ здесь работают как редактор: они не упрощают — они переформулируют, сохраняя смысл.
Например, чтобы снизить нагрузку на урологов и одновременно повысить качество информирования пациентов, в 2024 году специалисты Kaiser Permanente в США протестировали два чат-бота на базе GPT для ответов на типичные вопросы пациентов о доброкачественной гиперплазии простаты. Первый — на базе стандартного ChatGPT, второй — специализированная версия SurgiChat с дополнительным доступом к медицинской литературе через технологию RAG.
В работе также участвовали четыре практикующих уролога, чьи ответы использовались как эталон для оценки качества. Результаты показали: по точности передаваемой информации чат-боты и врачи были сопоставимы (4,5 против 4,6 балла из 6).
При этом ИИ не делает клинических выводов и не ставит диагноз — он генерирует справочную информацию и пояснения, которые помогают врачу и пациенту быстрее разобраться в данных. В результате врач может писать не как автор с нуля, а как редактор и куратор готового черновика — быстро проверяя формулировки, убирая лишнее и добавляя клинически значимые уточнения. Такой формат снижает административную нагрузку и высвобождает время приема для клинического мышления и общения с пациентом.
В научном центре
Когда врач ставит диагноз, он опирается на жалобы пациента, анамнез и результаты обследований. Ключевую роль здесь играют медицинские изображения — УЗИ, МРТ, КТ, особенно при заболеваниях сердца или опухолей. Их нужно быстро и точно интерпретировать, но это требует опыта и времени.
Поэтому в диагностике все активнее применяют системы компьютерного зрения. Они выступают как вспомогательные инструменты: ускоряют разбор снимков, выделяют значимые области и снижают риск пропустить важную деталь. Такая вторая «пара глаз» помогает врачу принимать более обоснованные решения.
Один из примеров — инструмент для раннего выявления признаков spina bifida у плода, разработанный специалистами Центра технологий для общества Yandex Cloud, Школы анализа данных и НМИЦ акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В. И. Кулакова при поддержке фонда «Спина бифида».
Кирилл Костюков, заведующий отделением ультразвуковой и функциональной диагностики ФГБУ «НМИЦ АГП им. В. И. Кулакова» Минздрава России, эксперт благотворительного фонда «Спина бифида»
Spina bifida — редкая врожденная патология. Она связана с нарушением формирования позвоночника и спинного мозга, что вызывает нарушение функции (паралич) нижних конечностей и нарушает работу тазовых органов. В тяжелых случаях это приводит к инвалидности.
Ранняя ультразвуковая диагностика порока нередко вызывает сложности. На результат влияют множество факторов от положения плода до качества оборудования и опыта врача. Признаки дефекта могут быть малозаметными, из-за чего диагноз нередко ставят на поздних сроках беременности или даже после рождения.
Около 40 процентов случаев выявляют слишком поздно — в третьем триместре беременности. Из-за чего существует вероятность, что пациентку уже не успеют направить в учреждение, где новорожденному сразу окажут необходимую нейрохирургическую помощь. Кроме того, при ранней диагностике можно провести внутриутробную операцию на сроке 22–26 недель. Данная операция, несмотря на риски, имеет ряд преимуществ по сравнению с лечением после рождения. Внутриутробная хирургия Spina bifida позволяет снизить вероятность развития гидроцефалии (водянки головного мозга), а также улучшить функцию нижних конечностей и органов малого таза.Кирилл Костюков, заведующий отделением ультразвуковой и функциональной диагностики в НМИЦ АГП имени В. И. Кулакова
Эксперты обучили модель на девятнадцати тысячах размеченных УЗИ-изображений. Алгоритмы определяют область интереса на изображении, оценивают его качество. Затем сверточные нейросети классифицируют изображение на нормальное или патологическое, таким образом, определяется порок развития. Результат врач получает в виде отчета, где подсвечены проблемные области и указана вероятность наличия патологии в процентах. Это позволяет оценить риск и уточнить диагноз. В данный момент разработка доступна врачам для тестирования в научно-исследовательских целях бесплатно, а ее код лежит в открытом репозитории.
Интерфейс приложения для анализа признаков патологии центральной нервной системы на УЗИ беременных женщин
В перспективе использование данной технологии позволит врачам своевременно диагностировать Spina Bifida, это даст возможность профилактировать рождение детей с патологией, проводить внутриутробные операции и максимально подготовить родителей к рождению ребенка с таким диагнозом. Когда диагноз ставят на ранних сроках, у будущих родителей есть время адаптироваться и подготовиться: эмоционально и организационно.Инна Инюшкина, основательница фонда «Спина бифида»
В 2025 году команда Yandex Cloud совместно со специалистами Санкт-Петербургского педиатрического университета разработала нейросеть для автоматизированного анализа МРТ головного мозга младенцев. Сервис помогает прогнозировать патологии, которые возникают из-за повреждения или аномального развития мозга. Например, его можно использовать при подозрении на детский церебральный паралич (ДЦП).
Это заболевание проявляется двигательными расстройствами, нарушением мышечного тонуса, а также когнитивными и сенсорными трудностями и остается одной из главных причин детской инвалидности. Терапия может заметно улучшить состояние, но диагноз надо поставить как можно раньше. А это трудно: первые изменения мозга на МРТ едва заметны и требуют от врача опыта и времени. Интерпретация может растянуться на часы или даже дни, каждый из которых снижает потенциал реабилитации.
Интерфейс сервиса, который помогает помогает врачам анализировать результаты МРТ мозга младенцев
Модель обучили на полутора тысячах анонимизированных МРТ-снимков из Педиатрического университета и данных международного конкурса MICCAI Grand Challenge. Пайплайн включает несколько моделей компьютерного зрения:
BIBSNet — для предварительной обработки и стандартизации изображений мозга младенцев;
U-Net — популярная в медицинской визуализации архитектура для сегментации структур мозга.
Сервис графически выделяет белое и серое вещество головного мозга и выполняет количественный подсчет объема этих структур, помогая врачу быстрее оценить состояние тканей. Работает все через веб-интерфейс: врач загружает снимки, система обрабатывает данные и формирует результат за несколько минут, а не дней.
В медицине самые сложные задачи не требуют промедления. Главное, чтобы собралась команда, которой действительно нужен результат. Поэтому проект начался на пересечении кафедры и отделения лучевой диагностики, где исторически собирались данные по детям: МРТ головы в динамике. Мы быстро смогли начать сбор данных и выстраивание новых процессов. Сейчас система используется в исследовательских целях и еще не внедрена в клиническую практику, но руководство Университета поддерживает нас и дает свободу для развития.
Пётр Пузанов, директор центра цифровых технологий Санкт-Петербургского педиатрического университета
В медико-биологической лаборатории
Взглянем на медицину под другим углом. Из лаборатории, где рождаются будущие лекарства. Они начинают свой путь с проектирования терапевтической молекулы и ее испытания на модельных объектах в лаборатории.
Но объем данных растет быстрее, чем их можно проанализировать вручную. Современные методы — мультиомика, высокопроизводительная визуализация, анализ тысяч генов и белков одновременно — дают гигабайты информации. Использование методов машинного обучения открывает новые возможности для быстрого и системного анализа таких массивов данных.
Методы машинного обучения применяются в биомедицинских исследованиях для анализа больших экспериментальных и клинических наборов данных — в том числе при поиске потенциальных биомаркеров, сравнении отклика на терапию в разных группах пациентов и приоритизации терапевтических мишеней. Речь идет не о готовых клинических решениях, а о поддержке исследовательской работы и генерации гипотез, которые затем проверяются специалистами.
А появление моделей, способных предсказывать трехмерную структуру белков по их аминокислотной последовательности, стало прорывом в структурной биологии и изменило подход к разработке лекарств. Теперь ученые могут заранее оценить, какие соединения будут работать, и сосредотачиваться только на них. Это сокращает время и стоимость исследований и снижает риск неудач на поздних стадиях испытаний.
В феврале 2025 года Институт исследований искусственного интеллекта Университета Цинхуа совместно с Beijing Shuimu Molecule представил обновленную версию мультимодальной биомедицинской модели BioMedGPT-R1. Система с 17 миллиардами параметров построена на базе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B и предназначена для работы с медицинскими задачами, где нужно одновременно анализировать тексты, изображения и другие типы биомедицинских данных.
Модель обучалась так, чтобы связывать между собой разные формы медицинской информации — научные статьи, описания экспериментов и визуальные данные — и использовать их при ответах на вопросы и анализе исследований. Благодаря этому она показывает качество, сопоставимое с коммерческими системами, в задачах биомедицинского вопросно-ответного анализа.
BioMedGPT-R1 также проверяли на экзамене USMLE — стандартизированном тесте для получения медицинской лицензии в США, который часто используют как ориентир для оценки способности моделей рассуждать в клиническом контексте. Модель набрала 67,1 процента правильных ответов, что указывает на ее умение работать с медицинской терминологией и клиническими сценариями. Способность объединять разнородные биомедицинские данные делает модель перспективным инструментом поддержки исследовательской работы: в анализе научных публикаций, планировании экспериментов и интерпретации их результатов.
Возможно, применение ИИ в разработке лекарств — один из самых значимых прорывов в медицине за последние десятилетия.
В клинических испытаниях
Созидание медицинских инноваций давно вышло за пределы лабораторных стен. То, что начинается с экспериментов на животных моделях и бесчисленных серий аналитических тестов, еще не является настоящим прорывом. Новая разработка — будь то лекарственный препарат, медицинское устройство или методика — обретает свою подлинную научную состоятельность и практическую пользу лишь тогда, когда проходит испытание «клиникой».
Именно клинические исследования становятся финальной и наиболее ответственной стадией рождения медицинского открытия: когда к процессу присоединяются реальные люди — добровольцы, пациенты, участники исследования. Здесь инновация сталкивается с живой человеческой физиологией, многообразием реакций, сложностью реальной жизни — и только выдержав это испытание, она может стать частью современной медицины.
Модель обучили на полутора тысячах анонимизированных МРТ-снимков из Педиатрического университета и данных международного конкурса MICCAI Grand Challenge. Пайплайн включает несколько моделей компьютерного зрения:
BIBSNet — для предварительной обработки и стандартизации изображений мозга младенцев;
U-Net — популярная в медицинской визуализации архитектура для сегментации структур мозга.
Сервис графически выделяет белое и серое вещество головного мозга и выполняет количественный подсчет объема этих структур, помогая врачу быстрее оценить состояние тканей. Работает все через веб-интерфейс: врач загружает снимки, система обрабатывает данные и формирует результат за несколько минут, а не дней.
В медицине самые сложные задачи не требуют промедления. Главное, чтобы собралась команда, которой действительно нужен результат. Поэтому проект начался на пересечении кафедры и отделения лучевой диагностики, где исторически собирались данные по детям: МРТ головы в динамике. Мы быстро смогли начать сбор данных и выстраивание новых процессов. Сейчас система используется в исследовательских целях и еще не внедрена в клиническую практику, но руководство Университета поддерживает нас и дает свободу для развития.
Пётр Пузанов, директор центра цифровых технологий Санкт-Петербургского педиатрического университета
В медико-биологической лаборатории
Взглянем на медицину под другим углом. Из лаборатории, где рождаются будущие лекарства. Они начинают свой путь с проектирования терапевтической молекулы и ее испытания на модельных объектах в лаборатории.
Но объем данных растет быстрее, чем их можно проанализировать вручную. Современные методы — мультиомика, высокопроизводительная визуализация, анализ тысяч генов и белков одновременно — дают гигабайты информации. Использование методов машинного обучения открывает новые возможности для быстрого и системного анализа таких массивов данных.
Методы машинного обучения применяются в биомедицинских исследованиях для анализа больших экспериментальных и клинических наборов данных — в том числе при поиске потенциальных биомаркеров, сравнении отклика на терапию в разных группах пациентов и приоритизации терапевтических мишеней. Речь идет не о готовых клинических решениях, а о поддержке исследовательской работы и генерации гипотез, которые затем проверяются специалистами.
А появление моделей, способных предсказывать трехмерную структуру белков по их аминокислотной последовательности, стало прорывом в структурной биологии и изменило подход к разработке лекарств. Теперь ученые могут заранее оценить, какие соединения будут работать, и сосредотачиваться только на них. Это сокращает время и стоимость исследований и снижает риск неудач на поздних стадиях испытаний.
В феврале 2025 года Институт исследований искусственного интеллекта Университета Цинхуа совместно с Beijing Shuimu Molecule представил обновленную версию мультимодальной биомедицинской модели BioMedGPT-R1. Система с 17 миллиардами параметров построена на базе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B и предназначена для работы с медицинскими задачами, где нужно одновременно анализировать тексты, изображения и другие типы биомедицинских данных.
Модель обучалась так, чтобы связывать между собой разные формы медицинской информации — научные статьи, описания экспериментов и визуальные данные — и использовать их при ответах на вопросы и анализе исследований. Благодаря этому она показывает качество, сопоставимое с коммерческими системами, в задачах биомедицинского вопросно-ответного анализа.
BioMedGPT-R1 также проверяли на экзамене USMLE — стандартизированном тесте для получения медицинской лицензии в США, который часто используют как ориентир для оценки способности моделей рассуждать в клиническом контексте. Модель набрала 67,1 процента правильных ответов, что указывает на ее умение работать с медицинской терминологией и клиническими сценариями. Способность объединять разнородные биомедицинские данные делает модель перспективным инструментом поддержки исследовательской работы: в анализе научных публикаций, планировании экспериментов и интерпретации их результатов.
Возможно, применение ИИ в разработке лекарств — один из самых значимых прорывов в медицине за последние десятилетия.
В клинических испытаниях
Созидание медицинских инноваций давно вышло за пределы лабораторных стен. То, что начинается с экспериментов на животных моделях и бесчисленных серий аналитических тестов, еще не является настоящим прорывом. Новая разработка — будь то лекарственный препарат, медицинское устройство или методика — обретает свою подлинную научную состоятельность и практическую пользу лишь тогда, когда проходит испытание «клиникой».
Именно клинические исследования становятся финальной и наиболее ответственной стадией рождения медицинского открытия: когда к процессу присоединяются реальные люди — добровольцы, пациенты, участники исследования. Здесь инновация сталкивается с живой человеческой физиологией, многообразием реакций, сложностью реальной жизни — и только выдержав это испытание, она может стать частью современной медицины.
Инициация клинического испытания — сложный процесс, требующий согласования с регуляторными органами, четкого регламента и официального разрешения на начало работы.
Координация клинических исследований и экспертиза документации — самая трудоемкая часть работы. Нужно учитывать требования регуляторов, этические стандарты, правовые нюансы и одновременно обеспечивать оперативность. Каждое исследование уникально, и ошибки здесь недопустимы.Артём Полторацкий, руководитель отдела организации клинических исследований в НМИЦ онкологии им. Н. Н. Петрова Минздрава России
Для запуска клинического исследования нужно подготовить обширный пакет документов, включающий утвержденный протокол исследования, досье исследуемого препарата или изделия, форму информированного согласия пациента, финансово-договорную документацию и положительное заключение локального этического комитета(ЛЭК).
С увеличением числа заявок на запуск испытаний возрастает и нагрузка на экспертов ЛЭК. Каждая заявка может включать сотни страниц, и трудности в обработке таких объемов информации приводят к задержкам на одобрение и повышают риск ошибок.
По словам Артёма Полторацкого, согласование документов одновременно по нескольким контурам приводит к дублированию требований регуляторов, разночтениям в нормах, а также ошибкам из-за недостаточной автоматизации и человеческого фактора. Это создает серьезные сложности в работе.
Из-за высоких организационных требований клинические испытания представляют собой трудоемкий и долгий процесс: разработка одного лекарственного препарата, его одобрение и выход на рынок может занимать 15 лет и стоить полтора-два миллиарда долларов.
В ответ на эту проблему НМИЦ онкологии имени Н. Н. Петрова внедрил решение для проверки пакета документов в ЛЭК на базе генеративной модели YandexGPT, который входит в платформу Yandex AI Studio.
Решение работает с загружаемыми заявками на клинические исследования — протоколами, описаниями препаратов, формами информированного согласия и сопроводительными материалами, анализируя их на лету. Специфические требования ЛЭК и правила проверки задаются через структурированные чек-листы и промпты. Решение интегрировано с информационными системами центра, что обеспечивает непрерывную обработку данных и существенно снижает объем ручной работы.
Как работает инструмент:
Документы заявки загружают в систему в электронном виде.
YandexGPT анализирует содержание документов, выявляя ключевые элементы, такие как цели исследования, методы, риски и этические аспекты.
На основе анализа модель формирует предварительный отчет, который включает рекомендации и выявленные проблемы.
Эксперт ЛЭК просматривает отчет и принимает окончательное решение.
В таком порядке система рассматривает заявку на проведение клинических исследований
По данным отдела организации клинических исследований, внедрение разработки заметно повысило эффективность работы ЛЭК. За первые пять месяцев система помогла проанализировать более 170 документов — около 11 000 страниц. Время экспертизы ускорилось в пять–шесть раз при сохранении качества, а использование единых критериев позволило устранить субъективные расхождения между экспертами. Одновременно снизилось количество технических ошибок, ускорилось выявление потенциальных нарушений этических и регуляторных требований. Кроме того, каждое новое рассмотрение используется для обучения модели, что постепенно повышает точность работы системы.
Так ИИ не только становится помощником в повседневной работе врачей, но и помогает систематизировать данные, ускоряет экспертизы и снимает часть бюрократических барьеров в научном процессе.
Клиническое заключение
ИИ становится помощником на разных уровнях здравоохранения: в клинике он облегчает работу с документами, поддерживает принятие решений при диагностике и коммуникацию врачей и пациентов, а в медицинских исследованиях берет на себя анализ экспериментальных данных и помогает с организацией клинических испытаний.
По мере того как медицина становится все более высокотехнологичной областью, растет и потребность во взаимодействии с ИТ-сферой. Опыт Yandex Cloud показывает, что объединение врачей, исследователей и разработчиков в рамках единой инфраструктуры позволяет быстро и эффективно решать задачи здравоохранения. Такое взаимодействие делает технологии по-настоящему эффективными.
Важно, что такие решения рождаются внутри профессиональной среды, а не вовне. Мы, как пользователи и разработчики, понимаем реальную боль системы — перегруженность экспертов, медленные согласования, устаревшие регламенты. Поэтому ИИ здесь не эксперимент, а естественная эволюция научно-административной практики.Пётр Пузанов, директор центра цифровых технологий Санкт-Петербургского педиатрического университета
В итоге становится ясно: будущее медицины — в сочетании людей и технологий ИИ, которые дополняют работу специалистов и помогают пациентам. ИИ-решения не заменяют, а дополняют медицинских специалистов, они облегчают их труд, позволяя сосредоточиться на главном — на заботе о пациентах и спасении жизней.
Австралийский режиссёр и сценарист Алекс Пройас, известный по "Я, роботу", "Ворону" и "Тёмному городу", готовится вернуться к большому кино впервые за десять лет. Его новой работой станет мрачная антиутопичная сатира "Heaven" ("Рай").
Производством займётся студия Ex Machina, которая задействует собственную ИИ-технологию для создания визуальной части фильма. По заявлению компании, инструмент позволяет "создавать масштабные миры при разумном бюджете, сохраняя приоритет настоящих актёров, написанных людьми историй и производственных практик, соответствующих правилам гильдий".
Над идеей "Рая" Пройас работал несколько лет. В центре сюжета будет отчаявшийся бюрократ, который бежит от рушащейся жизни и оказывается в технологически совершенной загробной жизни.
Однако вскоре выясняется, что рай представляет собой "тщательно сконструированную иллюзию с ужасающими последствиями". Фильм описывают как мрачную сатиру "в традиции "Бразилии" Терри Гиллиама" – культовой антиутопии 1985 года о тоталитарной бюрократической системе.
По словам самого Пройаса, именно ИИ должен помочь воплотить то иммерсивное видение, которое он задумал для картины.
Комментарии