Тендеры и лиды
Информация
В медицине искусственный интеллект давно перестал быть фантастикой: во множестве сценариев он работает как «вторая пара» глаз врача, снижая рутинную нагрузку и повышая точность диагностики. Недавнее исследование рынка технологий здравоохранения, проведенное ИТ-компанией Purrweb совместно с экосистемой технологического предпринимательства Первого МГМУ им. И.М. Сеченова SechenovTech и при информационной поддержке ИЦ Хелснет НТИ, показало, что многие эксперты видят во внедрении ИИ-решений основной драйвер развития отрасли.
Главный вызов для медицинских компаний сегодня — это органичная интеграция ИИ в рутинную клиническую практику. На этом пути нужно подтвердить пользу технологии для врачей и пациентов, соблюдать законодательные нормы, отладить работу с медицинскими данными и добиться того, чтобы алгоритмы бесшовно встроились в ежедневные процессы.
Мы обсудили с отраслевыми экспертами, как сегодня работает ИИ в российской медицине. В материале — реальные кейсы из клиник, позиция регулятора, главные барьеры и прогноз на ближайшие три года.
Анализ медицинских изображений. Наиболее качественные и стабильные результаты искусственный интеллект показывает в сфере анализа медицинских изображений: компьютерная томография, рентген, маммография, гистология и эндоскопия. Это направление развивается уже не первый год и может считаться достаточно зрелым. Например, в Москве с 2020 года с помощью решений на базе ИИ специалисты проанализировали 14 млн лучевых исследований.
О масштабах внедрения искусственного интеллекта в столице рассказал Юрий Васильев, главный внештатный специалист по лучевой и инструментальной диагностике Департамента здравоохранения Москвы. По его словам, сегодня рентгенологи используют более 50 различных ИИ-сервисов по 39 клиническим направлениям.
Работа с текстом и медицинскими картами. Параллельно на рынке все активнее изучаются возможности больших языковых моделей (LLM). ИИ в этом сегменте берет на себя другие задачи: анализирует электронные медицинские карты, готовит черновики медицинских документов, подсвечивает потенциальные риски в данных пациентов. Однако в отличие от обработки изображений, сегмент текстовых моделей только формируется — именно поэтому медицинское сообщество относится к нему с осторожностью.
Пару лет назад рынок начал отклоняться в сторону LLM. Таких продуктов в медицинской отрасли пока немного. Они еще не зарегистрированы как медизделия — ни в России, ни за рубежом. Сегодня их запуск становится для рынка точкой роста.
|
Никита Николаев, ко-фаундер и директор по маркетингу Цельс
Сдержанность врачей объясняется не только новизной технологии, но и ее регуляторным статусом. Большинство LLM-решений в медицине пока не имеют регистрации в качестве медицинских изделий. Иными словами, текстовые модели сегодня находятся там, где пять лет назад находились сервисы для анализа снимков: в стадии активной разработки и накопления доказательной базы.
Оптимизация административных функций в здравоохранении. Здесь сегодня наблюдается наибольший эффект от внедрения ИИ.
Системы планирования расписания медперсонала анализируют загрузку кабинетов, оборудования и поток пациентов, сокращая простои и перегрузки сотрудников. Голосовые ИИ-агенты самостоятельно обрабатывают типовые запросы — запись, перенос и отмену приема. Одна крупная сеть автоматизировала 3,5 млн звонков в год, при этом 95% клиентов положительно оценивают работу агента.
Решения для голосового ввода данных преобразуют речь врача в структурированный текст и автоматически заполняют МИС. Время работы в системе сокращается в 4–5 раз. Системы управления качеством автоматизируют обработку обращений пациентов, доводя индекс удовлетворенности до 90% и полностью исключая ручную работу.
Интеллектуальные системы учета медикаментов управляют десятками тысяч наименований на сотнях складов. Одна сеть клиник ускорила поставки на 15%, а время на аналитику сократилось с 8 до 2 часов.
Польза от внедрения искусственного интеллекта проявляется в трех основных аспектах.
1. Ускорение рабочих процессов
Технология помогает врачам ускорить время приема пациентов на 30% за счет автоматизации заполнения медицинских документов. ИИ-ассистент составляет анамнез и размещает информацию в необходимых полях. Передавая рутину ИИ, врач может больше времени уделить работе непосредственно с пациентом.
«Раньше мы много ссылались на заграничный опыт, где ИИ-помощники врачей снижают административную нагрузку. Но теперь и в России появились врачи, которые благодаря таким ИИ-помощникам экономят больше двух часов личного времени в день. Думаю, число врачей, которые освоили, поверили и используют, будет только нарастать», — отмечает Евгений Коган, директор по инновациям ООО «Коста», председатель рабочей группы FHIR Russia.
2. Повышение точности диагностики.
Точность диагностических предположений ИИ достигает высоких показателей — по ряду диагнозов она превышает 90%. Экономический эффект от использования ИИ особенно заметен при аналитической работе: алгоритмы способны быстро обрабатывать большие объемы данных из электронных медицинских карт, выявляя паттерны и аномалии, которые врач анализирует для принятия клинических решений.
3. Снижение административной нагрузки на медицинский персонал
Автоматизация документооборота, обработки обращений и планирования высвобождает время специалистов для задач, требующих экспертизы и живого контакта с пациентом.
В марте 2025 года межведомственная рабочая группа при Минздраве утвердила Кодекс этики применения ИИ в здравоохранении. Позиция регулятора базируется на необходимости обеспечить безопасность пациентов: системы должны соответствовать стандартам качества, проходить клинические испытания и демонстрировать стабильную работу перед допуском к применению.
Таким образом, нормативно-правовая база для регулирования ИИ постепенно формируется. По словам представителей министерства, кодекс станет инструментом, который переведет дискуссию в единое терминологическое поле. В нем зафиксированы роли, права и обязанности всех участников процесса. Ожидается, что следование его положениям повысит доверие пациентов к ИИ и поможет разработчикам создавать безопасные и конкурентоспособные решения, востребованные системой здравоохранения.
Росздравнадзор относит системы ИИ в медицине к третьему (самому высокому) классу риска, применяя строгие требования к их регистрации. В июле 2025 года регулятор утвердил порядок автоматической передачи данных о работе медицинских изделий с ИИ, обязывающий производителей предоставлять информацию о результатах работы и ошибках через автоматизированную систему надзорного органа.
Государственная поддержка инноваций. Одновременно с ужесточением требований к регистрации государство создает механизмы поддержки разработчиков: гранты на клинические испытания, экспериментальные правовые режимы («цифровые песочницы»), приоритетные закупки ИИ-решений для государственных медучреждений. Эти меры призваны ускорить вывод безопасных технологий на рынок.
Однако, как отмечает Борис Зингерман, генеральный директор Ассоциации «Национальная база медицинских знаний», в развитии ИИ намечается важный сдвиг:
«Специфика медицины в том, что уже около 60 лет искусственный интеллект внедрялся в основном как инструмент для врачей. Сформировалась позиция: ИИ выступает помощником, а окончательное решение и ответственность — за врачом. Последние два года показали, что развитие пойдет иначе. Генеративные сети эффективны для пациентов, не для врачей. Рост будет в сегменте, где врача нет».
Эксперт указывает на разрыв: врачебный ИИ жестко зарегулирован (третий класс риска, регистрация как медизделие), а тот же алгоритм для пациента не требует регистрации.
Еще несколько лет назад врачи относились к искусственному интеллекту с недоверием. Однако сегодня отношение изменилось.
Я вижу огромную трансформацию в отношении врачей к цифровым технологиям — эволюционный подход. Если семь лет назад многие говорили: «Вы хотите нас заменить на цифру», то сейчас диалог звучит иначе: «Дайте нам инструмент, который облегчит работу и позволит делать больше в единицу времени, чтобы оставалось время на разговор с пациентом».
|
Егор Сафрыгин, CDTO (Директор по цифровой трансформации), Европейский медицинский центр
Врачи перестали спорить о том, нужен ли ИИ вообще. Дискуссия перешла в практическую плоскость: как алгоритм принимает решения, можно ли ему доверять, и кто ответит, если он ошибется.
Как подчеркивает Никита Николаев, ко-фаундер и директор по маркетингу «Цельс»,
не до конца проработан вопрос: кто в итоге будет нести ответственность за ошибки, допущенные искусственным интеллектом, в каких сценариях это могут быть разработчики, в каких сценариях — только врачи. «Сейчас всю ответственность несет врач. Здесь еще существует большое пространство для обсуждений и работы», — отмечает эксперт.
Важно, чтобы врач был уверен в технологии. Когда есть доверие, специалист не скрывает применение инструментов, не оправдывается и видит в них ценность.
Распространение и внедрение искусственного интеллекта в здравоохранении — это не вопрос десяти лет. Это произойдёт существенно раньше, и уже сейчас видны значительные изменения.
|
Главная идея искусственного интеллекта в системе здравоохранения не в том, чтобы превзойти уникальных врачей. Он позволяет поднять общий уровень принятия решений до стабильного, высокого, неизменного во времени результата. Это тот уникальный эффект, который мы видим от применения технологий в здравоохранении.
|
Всегда найдутся врачи-эксперты высочайшего уровня. Но есть огромное количество обычных специалистов. Они могут устать, не выспаться, столкнуться с личными проблемами — и из-за этого менее внимательно анализировать информацию. В таких случаях технология приходит на помощь и позволяет на стабильном уровне выявлять всё, что должно быть выявлено.
|
Дмитрий Домарев, CEO СберМедИИ
Чтобы снять страхи и барьеры, нужна системная работа с восприятием технологии. Скепсис уходит, когда объясняют принципы работы технологии и дают попробовать ее в деле. Сначала врачу рассказывают теорию, а потом приглашают на пилотные проекты и тестирования — там уже можно самому оценить, как работает инструмент. Период адаптации занимает от 3 до 6 месяцев. Для медицины это стандартный срок привыкания к любой новой технологии.
Опыт показывает: если ИИ решает реальную, осязаемую задачу и экономит время, сопротивление быстро сходит на нет.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13502 тендера
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Как подчеркивает Дмитрий Домарев, CEO СберМедИИ, от того, насколько незаметно и нативно решение на базе искусственного интеллекта вписано в существующий процесс врача, зависит, насколько активно он будет пользоваться технологией.
Если врачу сказать: “Рядом есть искусственный интеллект, который может помочь”, — использование этого сервиса будет очень низкое, каким бы хорошим он ни был, просто за счет необходимости куда-то переключаться.
|
А если сервис интегрирован прямо в то рабочее место, где постоянно находится врач, и не требует дополнительных переходов — искусственный интеллект уже дает подсказку: “Смотри, я по этому пациенту обнаружил отклонение, надо обратить внимание”, — тогда врачи с удовольствием рассказывают друг другу: “Как это здорово, эта штука мне действительно помогает”. И врачи становятся амбассадорами этой технологии.
|
Дмитрий Домарев, CEO СберМедИИ
При всех успехах внедрения ИИ в клиническую практику отрасль сталкивается с системными барьерами. Противоречие между стимулированием инноваций и регуляторными барьерами создает сложную среду для развития: с одной стороны, государство поддерживает внедрение ИИ, с другой — строгие требования к сертификации замедляют масштабирование решений.
Барьер №1: Регистрация медицинских изделий
Главный камень преткновения — регистрация в качестве медицинского изделия. Любой ИИ-сервис, который используется для оказания медицинской помощи, относится к третьему классу риска. Это удлиняет вывод продукта на рынок до полутора лет и делает процесс дорогим.
Сегмент здравоохранения является достаточно сложным в плане того, что прежде чем запустить какое-либо решение, и это решение связано с жизнью и здоровьем человека, в данном контексте — пациента, необходимо подучить РУ (регистрационное удостоверение), пройти в том числе клинические исследования. Если исходить из позиции регулятора, то важно убедиться, что решение, которое передается в клиническую практику максимально обезопасит как врача, на которого возложена административная и уголовная ответственность, так и жизнь и здоровье пациента, сократит время на анализ данных и принятие решение о тактике лечения.
|
Егор Сафрыгин, CDTO (Директор по цифровой трансформации), Европейский медицинский центр
Средние сроки регистрации:
Как объясняет Егор Сафрыгин, директор по цифровой трансформации в Европейском медицинском центре, сегодня получить регистрационное удостоверение на неинвазивное медицинское изделие (то есть не имеющее контакта с телом человека) можно за 12–14 месяцев — при условии, что есть доказательная база, сильный партнер из клинической отрасли, готовый провести клинические испытания, и необходимый датасет (для медицинских изделий, являющихся ПО с ИИ).
Сроки зависят от специфики продукта: российская регуляторика в этом смысле сейчас приближается к модели американской FDA. Клинические испытания в среднем занимают 6–8 месяцев, причем большую часть времени занимает сбор необходимого датасета. Регистрация медицинского изделия без участия клиники невозможна, при этом ее выбор зависит от схемы работы изделия. В некоторых случаях клинические испытания могут проводиться только с участием человека, а это увеличивает сроки.
Если регистрируется медицинское изделие с ИИ, компания-производитель дополнительно должна внедрить систему менеджмента качества (СМК) на производстве и пройти процедуру государственного инспектирования ФГБУ ВНИИИМТ Росздравнадзора. Очередь на инспектирование и его проведение может занимать до 90 рабочих дней.
Для инвазивных медицинских изделий, имеющих контакт с кожей человека, дополнительно требуется проведение токсикологических испытаний — это еще плюс один-два месяца. Если медицинское изделие попадает под метрологию (например, измеряет температуру, давление или пульс), оно также подлежит метрологическим испытаниям — на это можно заложить еще около месяца.
Экспериментальные правовые режимы (ЭПР), или «цифровые песочницы» — инструмент, который призван снять это противоречие. ЭПР позволяют применять ИИ-решения в клинической практике без полной регистрации в качестве медизделия — в ограниченном контуре, под надзором регулятора и с понятными правилами ответственности.
Однако на практике, по отзывам экспертов, механизм пока используется точечно.
Законодательство об экспериментальных правовых режимах задумано для сценариев, когда новые технологии не могут работать в текущей правовой среде. Но на практике этот режим используется от случая к случаю. Если бы его применяли активнее, это сильно облегчило бы жизнь.
|
Евгений Коган, директор по инновациям ООО «Коста», председатель рабочей группы FHIR Russia
Барьер №2. Доступ к данным
Инфраструктура для цифровой трансформации здравоохранения в России в целом создана. Большая часть медицинской информации сегодня переведена в электронный вид и аккумулируется в ЕГИСЗ, региональных медицинских информационных системах (МИС) и ведомственных системах. Однако для разработчиков ИИ-решений этот массив практически недоступен.
Как следует из обзора Data policy, подготовленного при участии НБМЗ, VERBA Legal и компании Рош-Москва, основная проблема — нормативная. Обезличенные медицинские данные формально сохраняют статус персональных данных специальной категории. Единственное легальное основание для работы с ними — письменное согласие пациента.
Любая обработка данных должна быть санкционирована пациентом. При этом огромные потоки данных уходят в ЕГИСЗ по федеральному законодательству, а другие полезные варианты использования данных перекрыты, потому что люди связаны необходимостью получать согласия.
|
Евгений Коган, директор по инновациям ООО «Коста», председатель рабочей группы FHIR Russia
Это делает вторичное использование данных нереализуемым: чтобы получить согласие, данные нужно деобезличить, идентифицировать пациента, получить подпись, затем обезличить снова. Каждый шаг увеличивает риски утечки. При этом утвержденные методы обезличивания есть только у госучреждений. Для частных компаний их нет.
Зарубежные практики: анонимизация как решение. В Бразилии законодательно разделены понятия псевдонимизированных и анонимизированных данных. Анонимизированные данные не считаются персональными и не подпадают под ограничения. Доступ к ним идет не через выдачу массивов, а через защищенную среду доверенного посредника — центра CIDACS. Исследователь получает не данные, а возможность работать с ними под контролем. Результат — более 200 исследований за семь лет.
Аналогичные модели действуют во Франции (Health Data Hub), Германии (FDZ Gesundheit) и Финляндии (FinData). Общий принцип: данные не покидают контур оператора, риски оцениваются до старта, доступ — только под конкретную цель.
Что предлагает отрасль:
Эксперты выделяют три основных тренда:
1. Рост автономности ИИ в типовых сценариях. Ожидается расширение применения ИИ в скрининге, триаже, выполнении рутинных операций и подготовке черновиков заключений. Технологии будут всё чаще брать на себя первичную обработку данных, оставляя врачу функции контроля и интерпретации.
2. Развитие специализированных ИИ-агентов. Это системы, способные выполнять узкие задачи: сбор анамнеза, анализ медицинской карты, расшифровка анализов. Следующий этап — создание мультимодальных оркестраторов, которые координируют работу нескольких агентов. Получив запрос от пациента или врача (в любом формате: текст, изображение, сообщение, медкарта, анализы), система сама определяет, какие агенты подключить, проводит между ними «консилиум» и выдаёт комплексный ответ. Это откроет новые возможности для персонализированной медицины.
3. Переход к модели постоянного мониторинга. ИИ позволит анализировать динамику состояния в реальном времени для пациентов с хроническими заболеваниями и групп риска, предупреждая осложнения и оптимизируя терапию.
Сегодня наиболее широкое применение ИИ в сфере обработки медицинских изображений: КТ, рентген, гистология, эндоскопия. Многие решения врачи уже перестали замечать — когда о технологии перестают говорить, значит, она действительно внедрена. Например, во время ковида ИИ автоматически считал процент поражения лёгких — вручную это практически невозможно. Таких решений, которые забирают рутинные действия у врача, очень много.
|
Второе перспективное направление — AI-агенты в системах дистанционного мониторинга. Минздрав планирует к 2030 году мониторинг 28 миллионов пациентов с хроническими заболеваниями теми же врачебными кадрами. Автоматические агенты будут сортировать данные, принимать простые решения самостоятельно, а сложные случаи отправлять врачу в разумном количестве.
|
Врачи сопротивляются ИИ из страха замены. Но если сервис нужен и востребован, через месяц никто не помнит, что это искусственный интеллект — это просто технология, которой пользуются. Врачи противостоят только тем решениям, которые неудобны или неэффективны. Если ИИ посчитал за тебя площадь поражения за секунды вместо 15 минут вручную — это хорошо работающая технология, и она нужна.
|
Борис Зингерман, гендиректор Ассоциации разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний»
Искусственный интеллект изменяет стандарты медицинской практики, но не заменяет врача. ИИ становится партнером, расширяющим возможности специалиста. Такая коллаборация уже сейчас дает ощутимые преимущества: снижается вероятность ошибок, уменьшается нагрузка на специалистов, ресурсы здравоохранения используются рациональнее, что особенно важно в условиях дефицита кадров.
Но чтобы этот союз работал стабильно, нужны:
Интересно узнать больше о цифровой трансформации в медицине?
В Purrweb мы провели масштабное исследование рынка Хелстек и регулярно делимся инсайтами в нашем профессиональном сообществе. Присоединяйтесь, чтобы быть в курсе последних трендов и обмениваться опытом с коллегами из индустрии.
Скачать полный отчет → https://www.purrweb.com/ru/purrweb-healthtech-issledovanie/
Присоединиться к чату →https://t.me/healthtech_s_purrweb
