# Новая система позволяет медицинскому ИИ учиться после внедрения

> Исследователи предложили универсальную систему, которая дополняет замороженные LLM и VLM реальными клиническими случаями и повышает точность на медицинских задачах до 34%.

Oossa · 2026-10-08 · https://oossa.com/ru/new-framework-lets-frozen-medical-ai-models-keep-learning-after-deployment

Команда под руководством Yexiao He опубликовала 8 октября 2026 года статью о системе, которая позволяет замороженным большим языковым моделям (LLM) и визуально-языковым моделям (VLM) учиться на обработанных ими случаях. Система подключает три вида внешней экспертизы: Skill для рассуждений, Knowledge Memory для фактов и Multimodal Knowledge Base с визуальными примерами. Модель обновляется только тогда, когда новые случаи повышают её эффективность и не ухудшают прежние результаты. Испытания на шести медицинских бенчмарках с использованием четырёх разных базовых моделей показали прирост до 34,2%.

## Факты

- Повышение результатов на медицинских задачах — до 34,2%
- Оценка проведена на шести бенчмарках с использованием четырёх базовых моделей

## Почему это важно

Врачи смогут использовать ИИ-инструменты, которые учитывают новые рекомендации без дорогостоящего переобучения.

## Источники и ссылки

1. [Frozen Models, Evolving Expertise: Model-Agnostic Learning from Deployment Experience for Multimodal Medical AI](https://arxiv.org/abs/2610.09146) – arXiv, 2026-10-08

Обновлено: 2026-10-08