Сила интеллекта: как медицинские работники используют ИИ, и к чему это приводит?

Один из вопросов, который сейчас волнует медицинское сообщество, — как внедрить в сферу здравоохранения искусственный интеллект таким образом, чтобы он служил на благо пациентов, а не вредил им. Многие организации на протяжении уже некоторого времени успешно находят ответ на него и превращают ИИ в помощника, позволяющего облегчить работу врачей. Мы решили разобраться, в каких сферах здравоохранения ИИ используют особенно активно, стоит ли считать его конкурентом специалиста, доверяет ли пациент цифровому доктору и какое будущее ждет это направление.

Цифровая реальность. Эксперты уверены, искусственный интеллект сегодня — это не футуристическая концепция, а полноценный рабочий инструмент, который активно перестраивает всю экосистему здравоохранения.

«Согласно глобальному опросу 2025 года 76% врачей уже использовали ИИ-инструменты, а 48% делают это регулярно — почти вдвое больше, чем годом раньше, — делится основатель и генеральный директор ГК «Хоссер» Сергей Фурманчук. — Этот процесс охватывает все ключевые направления: от диагностики до управления клиниками».

Любовь Станкевич, директор по лабораторной медицине и производству медицинской компании «ЛабКвест», подтверждает, что ИИ в медицине применяют уже достаточно давно, но его возможности сильно зависят от задачи — чем она уже и формализованнее, тем лучше работает алгоритм.

Такого же мнения придерживается старший менеджер проектов в медицинской отрасли в компании ICL Services Константин Сидоров.

«ИИ действительно активно применяется в медицинской сфере. В РФ это поддерживается государством, к примеру, в Минздраве существует соответствующая дорожная карта, которая согласно указу президента должна реализовываться в ближайшие пять лет. Таким же образом во всех ведомствах есть ключевые показатели эффективности внедрения систем с ИИ», — объясняет он.

Особенно полезен. Искусственный интеллект активно используют в нескольких секторах сферы здравоохранения. Среди них радиология.

«Искусственный интеллект хорошо покрывает диагностику и администрирование: в радиологии часто применяют ИИ-аппараты, которые могут замечать и выявлять аномалии — сейчас это становится стандартом отрасли и хорошо работает потому, что изображения и процессы стандартизированы, а результат измерим и понятен. Натренированные модели могут успешно выявлять проблемы, чем помогают врачам, — объясняет инженер-программист Вадим Гончаров. — С администрированием тоже все просто: есть алгоритмы, которые точны и понятны, стандарты заданы, остается только следовать им, поэтому ИИ хорошо с этим справляется, разгружая специалистов».

С ним солидарен Сергей Фурманчук, который считает, что диагностика, особенно лучевая, остается самой зрелой и распространенной областью применения искусственного интеллекта.

«С использованием ИИ повышается скорость и точность: алгоритмы компьютерного зрения анализируют КТ, МРТ и рентгеновские снимки. Например, столичные ИИ-сервисы находят до 14 патологий на одном снимке, а время диагностики в целом сокращается на 30-40%, — рассказывает он. — В ряде текстов ChatGPT демонстрирует точность, сопоставимую или даже превосходящую врачей».

Активное развитие направления, связанного с анализом медицинских изображений, отметил во время своего выступления на ежегодном международном конгрессе «Оргздрав-2026» и заместитель министра здравоохранения РФ Вадим Ваньков.

«Маммография, флюорография, рентген, КТ органов грудной клетки — это те решения, которые в настоящий момент уже достаточно активно представлены на рынке. Мы находимся на этапе масштабирования их внедрения», — сказал заместитель руководителя ведомства.

Второй блок связан с внедрением решений, направленных на анализ электронных медицинских карт, появление высокого сердечно-сосудистого риска.

Это утверждает руководитель по развитию продуктовых решений «К2 НейроТех» Вячеслав Дегтярев, который считает наиболее зрелыми областями применения ИИ обработку медицинских изображений, например, компьютерное зрение для анализа снимков КТ, МРТ и рентгенографии, а также предиктивную аналитику на основе электронных медицинских карт, где алгоритмы помогают оценивать риски развития заболеваний до появления симптомов.

Похожего мнения придерживается Константин Сидоров, который тоже уверен, что самое распространенное применение ИИ в медицинской сфере сегодня — это компьютерное зрение (распознавание изображений КТ, МРТ, УЗИ, ЭКГ).

«Эти системы вносятся в реестр медицинских изделий Росздравнадзора. Пока что это все системы поддержки принятия врачебных решений, — отмечает он. — Также по опыту я вижу активный интерес к использованию технологий искусственного интеллекта в сторону фармацевтики и назначения лекарственных препаратов».

ИИ находит применение и в стоматологии. «Мы применяем его не во всех направлениях», — признается управляющий партнер, главврач цифровой стоматологии MEDALL, основатель учебного центра переподготовки врачей Grossmaster Дмитрий Черных. — Активнее всего в лучевой диагностике, планировании лечения и управлении. В терапии и хирургии пока используем ИИ как подсказчика, но ни в коем случае не исполнителя».

Вадим Гончаров тоже считает, что искусственному интеллекту довольно сложно покрыть терапию и хирургию: цена ошибки высока, есть много вариаций состояния, данные либо структурированы плохо, либо не структурированы совсем.

«Модели дают среднее значение по тому, чему они обучены, а не точный для конкретного случая результат, — поясняет эксперт. — Тут врачи незаменимы».

Однако Сергей Фурманчук уверен, что применение ИИ в хирургии может быть довольно результативным, ведь искусственный интеллект повышает точность вмешательств и минимизирует риски.

«Исследования показывают, что применение ИИ в роботизированной хирургии сокращает время операции на 25%, количество осложнений на 30%, а точность манипуляций повышает на 40%, — подчеркивает он. — Современные роботизированные системы с ИИ способны выполнять отдельные задачи самостоятельно».

По его словам, чтобы ИИ-технологии в диагностике или хирургии работали эффективно, медицинское учреждение должно быть изначально спроектировано как единый цифровой организм.

Другая сфера медицины, в которой ИИ находит активное применение, — дерматология. Здесь его используют для распознавания злокачественных новообразований кожи.

«Алгоритмы анализируют дерматоскопические снимки родинок и пигментных образований, выявляют признаки меланомы по категориям ABCDE (асимметрия, границы, цвет, диаметр и эволюция). Точность современных систем достигает 90-95%, что сопоставимо с опытным дерматологом. Но ключевое слово «сопоставимо», а не «превосходит», — рассказывает Алла Волобуева, врач-дерматовенеролог, косметолог-трихолог, руководитель клиники «Институт кожи», президент профессиональной ассоциации «Юнион» профессионалов индустрии красоты.

В эстетической медицине и пластической хирургии ИИ все чаще используют в качестве ресурса для создания фотографий для контента, что по словам Ситоры Окушко, к. м. н., пластического хирурга, дерматолога-косметолога, тренера-преподавателя аппаратных и инъекционных методик, приводит к появлению некоторых рисков для пациентов.

«Первый из них — ретушь фотографий: многие клиники используют ИИ для обработки до и после, что на первый взгляд удобно, быстро и эффективно. Однако итог часто оказывается иным — пациенты видят идеальные фото, верят им и разочаровываются, когда реальность не совпадает с картинкой, — отмечает эксперт. — С другой стороны, самая тревожная тенденция — это самодиагностика и самолечение. Люди загружают фото в медицинские чат-боты и получают «диагнозы», ищут в нейросетях схемы реабилитации после операций в обход назначений врача и подбирают препараты и дозировки по советам ИИ. Последствия могут быть опасны: от аллергических реакций до серьезных осложнений, требующих экстренной помощи».

Искусственный интеллект активно проникает и в репродуктивную медицину. По мнению заместителя директора по развитию сети клиник ЭКО и репродукции «Эмбрио», члена Российской ассоциации репродукции человека Анны Морозовой, наибольший опыт накоплен в эмбриологии.

«Существуют специальные инкубаторы для эмбрионов в программах ЭКО с модулем таймлапс и системой искусственного интеллекта. Сначала таймлапс снимает весь путь оплодотворения и развития эмбрионов, затем ИИ анализирует получившееся видео и каждому эмбриону присваивает оценку по 10-балльной шкале. Чем выше балл, тем выше потенциал эмбриона для имплантации», — объясняет эксперт.

ИИ сегодня начинают внедрять для оценки и отбора ооцитов и сперматозоидов для программ ЭКО, разрабатывают ИИ-модели, которые при интеграции с УЗИ в будущем позволят проводить оценку рецептивности эндометрия.

В свою очередь руководитель компании по разработке реабилитационных решений «Визионеро» Андрей Лысенко считает, что одним из самых перспективных и недооцененных контуров применения ИИ является медицинская реабилитация. По его словам, она отличается от разовой диагностики тем, что пациент находится в процессе восстановления: его состояние меняется, требуется регулярная оценка динамики, корректировка программы, контроль вовлеченности и результата.

«Именно здесь ИИ и цифровые технологии дают принципиально новый эффект. Они позволяют не просто провести обследование или занятие, а зафиксировать исходный уровень пациента, измерить изменения по конкретным функциям и помочь специалисту увидеть, где есть прогресс, а где программа требует пересмотра», — делится эксперт.

Он уверен, что это особенно важно в когнитивной и нейрореабилитации — после инсультов, черепно-мозговых травм, операций, при возрастных когнитивных нарушениях и нейродегенеративных рисках.

По мнению Любови Станкевич, ИИ очень полезен в тех медицинских сферах, где нужно обрабатывать большой объем однотипных данных: в лабораторной медицине, при расшифровке ЭКГ, в рентгенологии, гистологии и цитологии.

«В таких областях он может подсветить значимые отклонения, помочь врачу не пропустить важный показатель и быстрее работать с массивами информации, которые человек физически не способен просматривать вручную с той же скоростью», — отмечает она.

Например, в «ЛабКвесте» ИИ используется, прежде всего, там, где алгоритм может помочь врачу работать с большим объемом данных и стандартов. В патоморфологии после выставления кода диагноза информационная система автоматически сопоставляет его с клиническими рекомендациями, российскими и международными стандартами и формирует в бланке результата рекомендации по доназначению иммуногистохимии и генетических тестов. Также алгоритмы применяются в ряде направлений лабораторной диагностики, включая общий анализ крови, анализ мочи, обработку изображений в гематологии и мочевом анализе и для оценки цитологических мазков в скрининге рака шейки матки.

Алексей Образцов, генеральный директор компании Lab4U, тоже уверен, что ИИ в первую очередь внедряется там, где есть большие массивы данных и высокая повторяемость процессов, например, при выявлении отклонений при сортировке рентгена грудной клетки на норму и патологию или результатов анализов.

ЧТОБЫ ИИ-ТЕХНОЛОГИИ В ДИАГНОСТИКЕ ИЛИ ХИРУРГИИ РАБОТАЛИ ЭФФЕКТИВНО, МЕДИЦИНСКОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ДОЛЖНО БЫТЬ ИЗНАЧАЛЬНО СПРОЕКТИРОВАНО КАК ЕДИНЫЙ ЦИФРОВОЙ ОРГАНИЗМ.

Кроме того, ИИ очень востребован в бумажной работе в самых разных сферах медицины. Технологии искусственного интеллекта используют в пациентских сервисах, что, по мнению экспертов, не только оправдано, но и целесообразно с точки зрения повышения качества пользовательского опыта. По данным опроса Lab4U, 17,4% клиник уже используют чат-боты для записи пациентов, первичного сбора жалоб и напоминаний о визитах. Екатерина Федорова, коммерческий директор компании «Соцпалата», утверждает, что их внедрение является очень эффективным решением.

«Такие инструменты позволяют пациентам оперативно получать ответы на типовые вопросы, а также обеспечивают дополнительный канал для мониторинга нежелательных реакций с возможностью своевременного подключения профильного специалиста, — отмечает она. — Роль ИИ в подобных решениях строго ограничена: он используется для распознавания запросов пациента и поиска релевантной информации исключительно в рамках заранее верифицированных материалов. При этом системы не имеют доступа к персональным данным пользователей, а обработка информации осуществляется в полном соответствии с требованиями законодательства РФ».

Второе мнение или нет? По словам экспертов, искусственный интеллект сегодня уже заслужил звание врача второго мнения. По крайней мере, для 80% рутинных задач.

С этим он особенно успешно справляется в сфере диагностики. Например, система анализирует рентгенограмму легких на признаки пневмонии или туберкулеза, выделяет подозрительные зоны, привлекает внимание врача. Другой пример — при анализе КЛКТ нейросеть находит и маркирует нижнечелюстной канал, гайморову пазуху, корни зубов. Врач получает уже размеченный снимок и только проверяет, не ошибся ли алгоритм. Специалисты уверены, это особенно ценно, когда один врач сталкивается с сотней подобных исследований и его внимание рассеивается, а ИИ не устает никогда.

Что касается, например, реабилитации, то здесь искусственный интеллект становится, скорее, второй аналитической опорой для специалиста — он не заменяет клиническое мышление, но помогает врачу быстрее увидеть закономерности, которые сложно удержать вручную.

«В реабилитации решение редко принимается по одному показателю. Нужно видеть комплексную картину: когнитивные функции, двигательную активность, эмоциональное состояние, утомляемость, способность пациента выполнять инструкции, переносимость нагрузки, — объясняет Андрей Лысенко. — Алгоритмы могут помочь собрать эту картину в динамике».

Однако эксперты абсолютно едины в одном — ИИ уже стал инструментом второго мнения, но только как вспомогательная функция и исключительно под контролем врача. Дело в том, что второе мнение в медицине предполагает не просто вывод, а ответственность специалиста. Алгоритм может предложить вариант интерпретации или маршрутизации, выполнить роль аналитического ассистента, подчеркнуть и подсветить какие-то детали, предварительно оценить результаты или найти отклонения, но он не в силах заменить клиническое мышление.

Есть довольно много кейсов, которые подтверждают, что ИИ действительно берет на себя часть рутинной и аналитической работы и при этом помогает организовать работу медицинской организации. Например, в цифровой стоматологии MEDALL ИИ позволил не увольнять персонал, а перераспределить его на более сложные задачи. Как результат — текучка снизилась, а производительность выросла. Другой пример — автоматизация позволила обеспечить в Lab4U рост числа заказов примерно на 30% в год при сохранении той же численности штата.

Однако при всем этом эксперты продолжают стоять на своем: окончательное решение должен принимать врач, который видит пациента целиком и понимает клинический контекст.

Вопрос доверия. По-прежнему острой темой остается то, доверяют ли пациенты цифровому доктору. В ответе на этот вопрос специалисты тоже остаются едины: в большинстве случаев человек полагается на ИИ, только если понимает, что окончательное решение принимает врач.

«Доктор работает не только с результатами исследований, но и с самим пациентом. Доверие, способность услышать человека, понять его страхи и переживания, подобрать правильные слова и принять решение в нестандартной ситуации не укладываются в рамки алгоритма, — подчеркивает д. м. н., профессор РАН, директор ГБУЗ МО МОНИИАГ им. академика В. И. Краснопольского Роман Шмаков. — Пациенты по-прежнему выбирают не просто медицинскую технологию, а специалиста, которому готовы доверить свое здоровье и жизнь».

При этом все чаще россияне обращаются к нейросетям за медицинскими разъяснениями, в том числе расшифровкой анализов.

«Это говорит не только о доверии технологиям, но и о доступной профессиональной интерпретации. Людям нужно понимать, что означают их результаты, а специалист лабораторной медицины напрямую пациенту чаще всего недоступен», — считает Любовь Станкевич.

Специалисты уверены, что справиться с существующим психологическим барьером можно только через практику: постепенное внедрение ИИ во вспомогательные, некритические задачи, накопление положительных кейсов. С другой стороны, нужно добиться четкого понимания, что основной объем ошибок — это работа неспециализированного ИИ. Кроме того, необходимо объяснять пациенту, что цифровая система не ставит диагноз вместо врача и не отменяет человеческое участие.

Важной остается и проблема скептицизма самих врачей. «Кто-то боится, что ИИ заменит их, кто-то не доверяет технологиям, кто-то просто не хочет тратить время на освоение новых систем», — объясняет Алла Волобуева.

Справиться с этим барьером тоже можно через практическую пользу: если технология экономит время, упрощает фиксацию результатов, помогает готовить отчетность и дает понятную аналитику, то она воспринимается не как конкурент, а как рабочий инструмент.

По мнению экспертов, главные сложноности внедрения ИИ связаны с качеством и разрозненностью данных, обновлением медицинских знаний, клинической ответственностью, безопасностью пациента, а также с дефицитом кадров, способных внедрять и сопровождать медицинские ИИ-системы.

СЛОЖНОСТИ ВНЕДРЕНИЯ ИИ СВЯЗАНЫ С КАЧЕСТВОМ И РАЗРОЗНЕННОСТЬЮ ДАННЫХ, ОБНОВЛЕНИЕМ МЕДИЦИНСКИХ ЗНАНИЙ, КЛИНИЧЕСКОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ, БЕЗОПАСНОСТЬЮ ПАЦИЕНТА, ДЕФИЦИТОМ КАДРОВ, СПОСОБНЫХ ВНЕДРЯТЬ И СОПРОВОЖДАТЬ МЕДИЦИНСКИЕ ИИ-СИСТЕМЫ.

Где «спотыкается» ИИ. Недоверие к ИИ со стороны врачей и пациентов объясняется довольно просто: искусственный интеллект сегодня действительно работает не безошибочно.

«Во-первых, у ИИ хромает качество данных. Обученный на снимках с одного томографа, он может ошибаться, если ему предоставить данные другого томографа, — отмечает Дмитрий Черных. — Во-вторых, остро стоит вопрос этики. Кто решает, что именно является нормой для ИИ? Если алгоритм обучен на данных европейской популяции, то он может пропустить патологию, характерную для российской. И третья проблема — интеграция. Она занимает массу времени: подключить нейросеть к старой МИС — это 3-6 месяцев работы программиста».

Кроме того, серьезной сложностью является вопрос регуляции правовых аспектов применения ИИ в здравоохранении — все чаще на повестку встает вопрос, а кто в ответе за ошибку искусственного интеллекта? Эксперты отмечают, что в России правовое регулирование ИИ в медицине находится в стадии развития: утверждены Национальная стратегия развития искусственного интеллекта вплоть до 2030 года и Кодекс этики применения искусственного интеллекта в сфере охраны здоровья, принято более 100 ГОСТов для нормативно-правового регулирования ИИ-сервисов в медицине. Однако специалисты уверены: пока четких правовых норм в этой сфере недостаточно, и по мере распространения технологии судебные прецеденты неизбежны.

Кирпичики для строительства «умной медицины». Сегодня медицинское сообщество прикладывает все силы для решения масштабной и многогранной задачи создания «умной медицины». По мнению экспертов, успех на этом пути зависит от синхронного развития технологической, кадровой, методологической и нормативной составляющих.

«Главным бенефициаром этих усилий безусловно должны оставаться пациент, который получает более высокое качество оказания медицинской помощи через точную диагностику, персонализированное и безопасное лечение, и государство, которое получает возможность быстрого восстановления физического и эмоционального здоровья пациента и возвращение его к полноценной общественной жизни», — уверен Сергей Фурманчук.

Для достижения такого результата необходим целый ряд факторов, среди которых технологическая база (должны быть доступны API для интеграции ИИ в МИС, стандартизация форматов, облачные мощности), нормативная база (упрощенная сертификация, страховка ошибок ИИ, разъяснение ответственности), качественные данные для обучения (размеченные клинические кейсы), валидация, мониторинг и безопасность, правильная интеграция в работу специалистов.

Что ждет за горизонтом. Одним из самых обсуждаемых вопросов остается будущее, которое ждет ИИ в медицине. Будут ли соблюдены все необходимые условия для совершенствования процесса его применения? Как это отразится на работе медиков?

Дмитрий Черных уверен, что совсем скоро ИИ станет невидимым слоем медицины, как, например, электричество.

«Мы перестанем замечать, что он помогает. Появятся предиктивные алгоритмы, первые дистанционные врачи-ассистенты, которые возьмут на себя рутинную переписку с пациентами, — делится он. — Но автономного хирурга с ИИ я, конечно, не жду, потому что слишком высока цена ошибки».

Вадим Гончаров тоже убежден, что внедрение ИИ, вплетенного в каждый рабочий процесс, будет расширяться, но равномерно.

«Выиграют те, кто решит две скучные проблемы — интеграцию и доверие, — считает эксперт. — Через несколько лет такой подход, когда ИИ слушает прием и сам пишет запись, станет стандартом. Мультимодальные модели начнут объединять снимки, анализы, тексты и геномику в единую картину, появятся узкоспециализированные ИИ-модели (они уже есть в лабораторных условиях и сильно развиваются), ускорится разработка лекарств, станет реальным раннее выявление сразу нескольких состояний по рутинным данным, а в узких диагностических задачах вырастет степень автономности».

Сергей Фурманчук уверен, что в ближайшие 5-10 лет сферу здравоохранения ждет не просто эволюция, а фундаментальная трансформация. По его мнению, ИИ может перестать быть вспомогательным инструментом и станет «центральной нервной системой» в здравоохранении, объединяющей через ИИ профилактику, диагностику, лечение и реабилитацию в единый интеллектуальный цифровой контур.

Однако большинство экспертов уверены в том, что будущее ИИ в здравоохранении связано с усилением работы врача. По их мнению, технологии искусственного интеллекта в медицине будут двигаться в сторону поддержки принятия врачебных решений, а применение ИИ приведет к персонализированной медицине.

Например, Роман Шмаков уверен, что в будущем ИИ возьмет на себя рутинную аналитическую работу, будет помогать контролировать качество и принятие решений, тогда как ответственность, клиническое мышление, опыт и человеческое участие по-прежнему сохранятся за врачом.

«Врат останется центральной фигурой. Потому что медицина — это не только диагностика и лечение. Это отношения, доверие, понимание, — соглашается Алла Волобуева. — ИИ может обработать миллион данных за секунду, но не может держать за руку умирающего пациента, объяснить родителям диагноз ребенка, мотивировать человека на изменение образа жизни. Это делает врач. И так будет всегда».