Применение ИИ в медицине: российский и зарубежный опыт

Алгоритмы, работающие на основе искусственного интеллекта, обрабатывают и интерпретируют текст, изображения, аудио и видео для выявления закономерностей и корреляций. Эти алгоритмы играют центральную роль в машинном обучении, которое позволяет системам здравоохранения учиться на основе данных и постоянно совершенствоваться в различных областях. Высокая точность обнаружения злокачественных изменений на снимках, помощь в постановке диагноза на основе массива данных и клинических рекомендаций, автоматическое заполнение и проверка документов — лишь часть примеров применения искусственного интеллекта в медицине.

Мнения по поводу искусственного интеллекта полярны: есть как адепты, так и противники, а результаты внедрения ИИ как восхищают, так и разочаровывают. Кроме того, сегодня остро стоят вопросы регулирования AI-технологий — во всем мире только разрабатываются и принимаются отраслевые стандарты.

В данной статье рассмотрим возможности, которые можно внедрить в свой медицинский бизнес уже сегодня. И, конечно, поговорим о перспективах и рисках такого внедрения.

Где сегодня применяют ИИ в здравоохранении

Технологии ИИ находят применение в разных сферах медицины: в медицинском маркетинге, автоматизации отчетности, диагностике, удаленном мониторинге, обработке медицинских данных и даже в постановке диагноза и назначении лечения. AI-инструменты позволяют прежде всего экономить время на рутинных задачах, таких как заполнение протоколов. Также они помогают снижать вероятность ошибок и упущений при интерпретации снимков и анализов — ИИ выступает в роли независимого консультанта, подсвечивающего отклонения от нормы.

• В CRM-системах и маркетинге — на рынке существуют ИИ-инструменты, помогающие работать с воронкой пациентов, автоматизировать запись и напоминания о приеме, создавать и рассылать персональные предложения для удержания. Это наиболее безопасная сфера применения.
• В транскрибации — для автоматического заполнения протокола консультации: врачу не нужно печатать, так как система распознает и записывает речь в форме текста, делает краткую выжимку важных фактов из разговора с пациентом.
• В медицинских информационных системах (МИС) — для поиска опечаток, несовпадений в заключениях, которые составляют доктора. Некоторые поставщики МИС заявляют, что встроенный ИИ может автоматически заполнять документы, анализировать симптоматику и подсказывать, какая диагностика нужна пациенту.
• В диагностике — для автоматического анализа снимков, кардиограмм, результатов лабораторных исследований, а также для подбора наиболее вероятных диагнозов на основе данных электронной медицинской карты и анамнеза болезни.
• В мониторинге — для дистанционного анализа данных мониторинговых медицинских устройств, чаще всего носимого холтера. Искусственный интеллект непрерывно обрабатывает поступающие сигналы — и если обнаружит аритмию или признаки сердечной недостаточности, оповестит об этом врача. Реже подобные технологии применяют для мониторинга гемодинамики и жизненно важных показателей.
• В обработке больших массивов данных — например, для расшифровки генетического кода. Это направление только начинает развиваться и требует длительного обучения глубоких нейронных сетей. Потенциальная польза нейросетей в медицине здесь неоценима — они позволят быстрее и точнее выявлять генетические заболевания, подтипы рака и инфекционные заболевания.

Нейросети в диагностике

Традиционная система здравоохранения в значительной степени полагалась на суждения врачей, ручные анализы и медленную обработку результатов. AI-инструменты повышают точность постановки диагноза и снижают риски пропустить патологические изменения. Они используются для автоматической расшифровки снимков и результатов анализов, исследований биоматериала, обнаружения новообразований, кардиологических патологий, стоматологических проблем.

Существует много направлений применения ИИ в диагностике. Например, сейчас нейросети учатся секвенировать геном — в перспективе это поможет сократить время и затраты на анализ геномных данных. Также разрабатываются интеллектуальные носимые устройства для диабетиков, астматиков и людей, страдающих апноэ. Ниже перечисляем не все, но популярные примеры.

Медицинские изображения

На российском рынке представлены разнообразные инструменты и модули, помогающие автоматически обрабатывать снимки МРТ, флюорограммы, рентген, КТ, маммографию и др. Например, выявлять на томограмме головного мозга признаки инсульта и кровоизлияний. Или же обнаруживать очаги на снимках КТ и оценивать риск их злокачественности.

Прежде всего такие ИИ-продукты помогают врачам-радиологам — экономят время и снижают вероятность пропустить патологические изменения. Есть как комплексные решения для поиска широкого спектра патологий разных органов, так и точечные — например, направленные только на диагностику органов брюшной полости.

Также существуют инструменты, заточенные на визуализацию медицинских изображений — автонастройку контраста, яркости, использование фильтров, помогающих получать максимум информации от лучевой диагностики.

Примеры*: Третье мнение, RadLogics, Цельс, Chest-IRA, Abdomen-IRA, продукты Гаммамед-Софт, 32top Дизайн улыбки и др.

* Здесь и далее перечисляются примеры продуктов для ознакомительных целей.

Стоматологические снимки

Есть решения для анализа КТ-снимков в стоматологии, позволяющие автоматически заполнить зубную формулу, обнаружить кариес, периодонтит и кисты. Вспомогательные инструменты значительно экономят время врача — он не анализирует снимок с нуля, а проверяет полученные результаты и ставит диагноз.

Примеры: Diagnocat, Dentomo и др.

Электрокардиография

Технологии на базе ИИ помогают расшифровывать данные ЭКГ и находить признаки экстрасистолии, инфаркта миокарда, кардиосклероза и других кардиологических нарушений. Причем инструменты можно использовать как амбулаторно и в стационаре, так и в дистанционном наблюдении за пациентом с помощью носимых устройств.

Примеры: ИС «Кардиум-Директ», ИИ-Кардио, Эвипатч (Evimed) и др.

Лаборатория

ИИ в лабораторных исследованиях уже сегодня позволяет делать автоматический анализ препаратов и гистологии, проводить кариотипирование и распознавать признаки онкологии. Например, нейронка может самостоятельно подсчитать лейкоциты или обнаружить метафазы для генетических тестов. Это помощник лаборантов, цитологов и патоморфологов, который не только экономит время и ресурсы, но и позволяет более эффективно исследовать полученный биоматериал (например, обеспечивать его сохранность для других исследований).

Клиническая интерпретация анализов — это еще один способ применения ИИ. Некоторые частные лаборатории вместе с результатами анализов крови (например, ОАК) предоставляют автоматическую расшифровку. Она помогает оценить, насколько то или иное отклонение от нормы в совокупности с другими показателями сигнализирует о проблемах в организме. Даже слегка завышенные или заниженные цифры вызывают панику у человека, далекого от медицины. А такая расшифровка позволяет оценить риски, узнать о возможных причинах и успокоиться, если реальной угрозы нет.

Примеры: Celly, Medical Neuronets, Digital Pathology, МедФокус ИИ (для интерпретации) и др.

Эндоскопия

Один из примеров применения ИИ в эндоскопии — интеллектуальная диагностика колоректального рака в режиме реального времени на основе видеопотока от эндоскопа. Технология компьютерного зрения позволяет эндоскописту не пропустить патологические изменения. Существуют подобные решения и для диагностики ЛОР-заболеваний.

Примеры: Polyptron, ArtInCol, Pirogov.AI и др.

ИИ как помощник врача в принятии решений

AI-модули помогают выявлять наиболее вероятные диагнозы на основе собранного анамнеза, предлагают план диагностики и лечения, опираясь на актуальные клинические рекомендации. Врач вносит симптомы и результаты диагностики, а алгоритмы анализируют информацию и выдвигают предположения. ИИ может опираться не только на последние данные, но и использовать всю доступную историю болезни. Это более комплексный подход.

Нейросети — это своеобразный доктор Хаус из одноименного сериала, только вместо багажа знаний и опыта — алгоритмы, выявляющие перекрестные паттерны и сдвиги на основании большого массива данных. Слепо доверять таким заключениям нельзя, и это осознает любой врач. Но использовать мнение интеллектуального помощника для гипотез может быть полезным.

Как уже используется ИИ в медицине:

• Ищет схожие кейсы по базам клиники, помогая ставить диагноз и назначать проверенное на практике лечение.
• На основе анамнеза предлагает дополнительные исследования и план лечения, опираясь на последние клинические рекомендации и стандарты.
• Обосновывает предложенные схемы лечения, дает ссылки на источники.
• Анализирует препараты и помогает подобрать более безопасный и эффективный для конкретного пациента.
• Прогнозирует риски осложнений и развития заболеваний, таких как сахарный диабет.
• Помогает оценить потребность в госпитализации.
• Транскрибирует диалог доктора с пациентом и автоматически заполняет протокол в МИС, придерживаясь общепринятой терминологии и правил заполнения.
• Выявляет опечатки, ошибки, несоответствия в заполняемых документах и медкарте.
• Визуализирует данные, ищет релевантные источники, быстро обрабатывает большие тексты, вычленяя нужную информацию.
• Выполняет поиск по официальным медицинским источникам в течение нескольких секунд.

Некоторые функции могут быть сразу реализованы в медицинской информационной системе, но часть из них придется приобретать отдельно у сторонних разработчиков и интегрировать в МИС.

Примеры: Персона, Webiomed.DHRA, ТОП-3, AIDA, Galenos.AI, IQDOC и др.

Применение искусственного интеллекта в работе клиники

ИИ может внедряться на разных уровнях работы частной клиники: от маркетинга и планирования до документооборота и диагностики. Благодаря алгоритмам можно снизить затраты времени, человеческих ресурсов и денег, а также свести ошибки к минимуму. AI-инструменты позволяют автоматизировать рутинные задачи и рабочие процессы, такие как запись на прием, составление расписания, заполнение протоколов и даже описание снимков и расшифровку анализов.

Важно помнить, что роль ИИ в медицине — вспомогательная. Алгоритмы могут, например, посоветовать план лечения на основе клинических рекомендаций, но принимает решение и отвечает за него квалифицированный специалист.

Голосовые помощники, чат-боты и ассистенты

С помощью голосовых помощников можно снизить нагрузку на сотрудников кол-центра или администраторов: искусственный интеллект способен опросить потенциального клиента и переадресовать звонок компетентному специалисту. Также ИИ-ассистенты и чат-боты помогают автоматизировать запись: самостоятельно записывать, напоминать, помогать перенести прием и собирать обратную связь после визита.

Подобные инструменты направлены на заполнение записи, удержание, повышение конверсии и экономию ФОТ. Нейросети способны не только обеспечивать первичный контакт, но и анализировать данные клиентов, формулировать и автоматически рассылать индивидуальные предложения.

Примеры: ИИ-ассистент главного врача в МИС DentalPRO, голосовой ассистент в МИС Archimed+, 32top Диалог, голосовой помощник в «РТ МИС», Сегмент+ и др.

Аналитика

Искусственный интеллект способен обрабатывать большие массивы данных, однако материалы для исследования должны быть структурированы и обезличены. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать исторические данные и медицинские карты, выявлять закономерности и тенденции. Это поможет прогнозировать заболеваемость и проводить своевременную профилактику болезней.

Нейросети также помогают контролировать ресурсы клиники: запас расходных материалов и лекарств. Если использовать их для прогнозного моделирования, можно предположить количество поступающих пациентов и оптимизировать использование больничных коек, персонала и оборудования.

На рынке существуют ИИ-модули для предиктивной аналитики в маркетинге. Они способны, например, прогнозировать отток пациентов и их lifetime value (LTV). Кроме того, алгоритмы могут анализировать речь операторов кол-центра и администраторов, оценивая соблюдение внутренних стандартов и строя аналитические отчеты.

AI, интегрированный с CRM, способен спрогнозировать низкую загруженность расписания и предложить способы, как ее избежать. Например, создать и разослать персональные предложения для клиентов, основываясь на истории их посещений и полученных ранее услугах.

Чем помогает ИИ в аналитике данных клиники:

• Визуализирует данные, генерирует отчеты и делает краткие выводы.
• Предсказывает спрос, вероятность повторного визита пациента.
• Помогает спрогнозировать расписание приема и загрузку клиники по дням и часам.
• Контролирует запасы и ресурсы.
• Составляет рейтинги, дашборды и отчеты о качестве работы врачей и др.

Примеры: МИС Medesk (аналитика привлечения клиентов), Aiston, Киберсофт.Здоровье (построение отчетов) и др.

Производство контента

Искусственный интеллект помогает писать тексты, генерировать идеи, подбирать источники, структурировать информацию, проверять факты и грамотность. Его можно использовать для написания триггерных писем и сообщений, для генерации картинок и улучшения качества контента. Применять ИИ для контент-маркетинга в медицине нужно с осторожностью: перепроверять все факты, согласовывать контент с врачами, администрацией и юристами, а также выдерживать Tone of Voice клиники.

В чем еще могут помочь инструменты на базе нейросетей:

• Оптимизировать тексты на сайте по SEO и GEO — это позволит клинике быть на виду в поисковых системах.
• Написать персонализированный оффер под определенный сегмент клиентов. Например, «заботливое» письмо для молодой мамы с напоминанием о профилактическом осмотре малыша.
• Адаптировать текст под целевую аудиторию (перевести с врачебного языка на более простой).
• Сгенерировать изображение, отредактировать фотографии, создать презентацию и др.

Примеры: ChatGPT, DeepSeek, YandexGPT и др. Важно изучить актуальное российское законодательство и ни в коем случае не передавать нейросетям персональные данные!

Рекомендуем перед использованием проконсультироваться с юристом.

Маркетинг

Продукты и модули на базе ИИ можно интегрировать в медицинские CRM-системы. Современные инструменты направлены на эффективное распределение бюджета и человеческих ресурсов, создание персонализированных предложений и рекламы, работу с репутацией и автоматизацию рассылок.

Что умеют делать инструменты на базе AI:

• Автоматически генерировать гипотезы и тестировать их.
• Анализировать разговоры с клиентом, в том числе эмоциональный окрас. Это помогает определить реакцию на конкретные скрипты, а также проверить компетентность специалистов кол-центра.
• Рассчитывать и прогнозировать окупаемость рекламных каналов, помогая оптимально распределить рекламный бюджет.
• Быстро собирать и анализировать обратную связь, помогать предотвратить негативные отзывы.
• Создавать сценарии и автоматически делать рассылки писем и сообщений, чтобы увеличить удержание клиентов. Триггерные рассылки персонализированы — человеку, который пользовался услугами клиники, придут актуальные для него предложения.
• Определять наиболее удачное время для отправки писем и уведомлений.
• Рассчитывать и прогнозировать конверсию, показывать слабые места воронки пациентов и др.

Примеры: Mailchimp с AI, amoCRM, Битрикс24 + AI Copilot и др.

Документооборот

Искусственный интеллект помогает снизить количество ошибок в документах и, как следствие, юридические риски. Кроме того, AI-инструменты значительно экономят время докторов, вынужденных тратить до половины времени приема на рутинное заполнение протокола и других меддокументов.

Речь здесь не только об обмене документами с клиентами, кадрами и контрагентами, но и о самой медицинской документации. Ее большую часть необходимо регистрировать в РЭМД ЕГИСЗ. Также нужно отслеживать правильность ведения электронной медицинской карты: соответствие записей, оказанного лечения, поставленного диагноза стандартам и приказам. В этом может помочь искусственный интеллект.

Решения на базе нейросетей умеют:

• Автоматически проверять записи в медицинских картах и протоколы на соответствие стандартам Минздрава и клинической экспертизе (для страховых фондов ОМС, ДМС).
• Предзаполнять протоколы и другие документы, в том числе на основе транскрибации диалога врача и пациента. Меньше времени на рутину — больше на важнейшую часть работы.
• Проверять полноту данных, грамотность формулировок, подсвечивать части протокола с логическими несоответствиями и др.

Примеры: Panacea, ОМС-Эксперт, ИИ-помощник ArnoLab, Киберсофт.Здоровье (в формате модуля МИС), Aspiro и др.

Помимо технологий искусственного интеллекта, клиника может внедрить ряд других инструментов для повышения эффективности работы. Например, перейти к электронному подписанию документов с пациентами-физлицами с помощью сервиса F.Doc. Это ускорит оформление на стойке администратора.

Зарубежный опыт: мировые практики

В мире разнообразные методы искусственного интеллекта в медицине применяют для выявления опухолевых процессов, оценки рисков развития заболеваний, диагностики психиатрических болезней. Согласно данным Grand View Research, более 79% американских больниц используют диагностические инструменты на основе искусственного интеллекта.

Использование ИИ в медицине на примере некоторых стран:

Риски и ограничения ИИ в медицине

Серьезнейшим риском является ухудшение качества медицинской помощи — нейросети могут деградировать и сообщать выдуманные факты, ошибаться в диагностике и рекомендациях по лечению, что приводит к серьезным последствиям для здоровья пациентов. Вероятны также экономические проблемы: сокращение рабочих мест, необходимость переподготовки медработников, нагрузка на бюджет при внедрении ИИ в госучреждения. Еще одна важная угроза — это вопросы безопасности. Например, риски утечки данных, распространения конфиденциальной информации и кибератак.

Важно понимать, что ИИ сегодня требует тщательного контроля со стороны специалистов: маркетологов, менеджеров, администраторов, юристов, безопасников и, конечно, врачей. Регулирование этой сферы осуществляется постепенно, поэтому также важно отслеживать принятие новых нормативно-правовых актов.

Ниже поговорим о рисках, с которыми уже сегодня может столкнуться частная клиника, внедряющая искусственный интеллект в свою практику. Это далеко не все возможные проблемы, а лишь те, что лежат на поверхности.

Потеря потенциальных клиентов

На первых этапах воронки пациентов ИИ может как помочь, так и снизить конверсию. Большой процент отказа встречают организации, заменившие сотрудников кол-центра виртуальными голосовыми ассистентами.

Пациент с острой зубной болью, столкнувшись с роботом на горячей линии, с высокой вероятностью положит трубку и обратится в другое место. То же самое может сделать пожилой человек, которому предложат единственный способ записи к врачу — на сайте с помощью ИИ-бота.

Деградация моделей и ошибки

Ответственность за поставленный с применением нейросетей диагноз и назначенное лечение невозможно возложить на модель — она лежит на докторе и медицинском учреждении. А ошибка может стоить жизни. Именно поэтому ИИ всё еще остается и, вероятно, будет оставаться лишь помощником, к мнению которого можно прислушаться, но нельзя слепо доверять.

Итак, любые выводы нейросетей необходимо перепроверять. Помимо этого, инструменты искусственного интеллекта, используемые в клинической практике, должны непрерывно контролироваться. У них есть склонность к деградации: постепенно снижается точность, появляются шаблонные ответы, галлюцинации*, искажения. Если инструмент начинает сбоить, он должен быть отозван, переобучен и заново протестирован.

* Модель выдумывает факты и источники, чтобы удовлетворить запрос пользователя.

Юридические риски

Помимо ответственности за причинение вреда пациенту, причиной которого стало использование нейросетей, существует другая важная проблема — конфиденциальность. ИИ-модели учатся на реальных медицинских данных, поэтому существует риск незаконного доступа, использования, утечек.

Нейросети, используемые в медицине, должны быть одобрены регуляторами, интегрированы с медицинскими системами и базами, стандартизированы, понятны медработникам.

Какие юридические моменты необходимо прорабатывать:

• Согласие пациента или право на отказ от использования ИИ-инструментов в лечении.
• Обеспечение полной конфиденциальности персональной информации и сохранение врачебной тайны.
• Обезличивание данных для машинного обучения.
• Соблюдение законов государства и правовое регулирование.

Использование ИИ в медицине России требует соблюдения ряда законов: ФЗ «О персональных данных», Приказа Росстандарта № 1812-ст от 25.12.2025 и др. Консультация с юристом перед использованием какого-либо AI-решения — это строгая необходимость.

Будущее ИИ в медицине

Алгоритмы искусственного интеллекта могут повысить качество и скорость оказания медицинской помощи, ускорить проведение генетических тестов и процесс разработки лекарственных препаратов, в том числе персонализированных. Способность анализировать большие массивы медицинских данных и строить прогнозы поможет предсказывать вспышки заболеваний, оценивать риски их развития, моделировать реакцию на препараты и улучшить процесс принятия клинических решений.

Ниже расскажем о сферах, где AI способен принести значительную пользу уже в ближайшее время.

Разработка лекарств

Инструменты искусственного интеллекта ускоряют разработку лекарств: помогают картировать молекулы и моделировать, как взаимодействуют вещества и как воздействуют препараты на всех биологических уровнях. Например, в Китае генеративный ИИ помог разработать лекарство для лечения фиброза легких — уже начались клинические испытания. В будущем AI-модели, вероятно, помогут создавать персонализированные препараты — например, для таргетной терапии онкологических больных.

Генетический анализ

Вероятно, в будущем клиническое секвенирование будет проводиться автоматически с минимальным индивидуальным контролем со стороны человека. Медицинский специалист лишь будет перепроверять выявленные отклонения от нормы. В более долгосрочной перспективе анализ генома станет аналогичен тому, как сейчас проводится общий анализ крови (ОАК) и биохимия. Внедрение ИИ поможет удешевить и ускорить генетические тесты.

Хирургия

Одна из потенциальных областей применения AI в медицине — хирургия, а именно разработка интеллектуальных роботов-хирургов. Сенсоры в сочетании с алгоритмами машинного обучения могут облегчить работу хирургам во время сложных операций. Например, в нейрохирургии или кардиологии.