Искусственный интеллект в реальной медицинской практике. Мнения
Вадим Ваньков, заместитель министра здравоохранения РФ:
– Регуляторика в области ИИ в здравоохранении у нас уже сформирована. В настоящее время проходят процедуру регистрации все медицинские изделия, которые используются при оказании медпомощи. Цифры регулярно обновляются.
По данным Минздрава, на сегодня Росздравнадзор зарегистрировал 49 медицинских изделий с элементами ИИ. Решения внедрены в 85 субъектах РФ по направлению анализа медицинских изображений и в 58 регионах – для анализа данных медицинской документации.
Про ЭМК
По словам Ванькова, одно из ключевых направлений развития – анализ данных электронных медицинских карт (ЭМК). Сейчас министерство находится на этапе поиска оптимальных сценариев применения таких решений, поскольку к этим данным остаются вопросы по объему и качеству. В ближайшее время планируется провести анализ рисков. За первые шесть месяцев 2025 года при помощи ИИ-решений было проанализировано более 44 млн записей пациентов.
Этот тренд есть и в других странах мира. Так, международная группа исследователей проанализировала более 12 тысяч научных работ о влиянии цифровых технологий на оказание медпомощи и вывела наиболее заметные эффекты от цифровизации. В топе – повышение эффективности принятия клинических решений, улучшенная производительность труда медиков, быстрый и надежный доступ к данным и другие. Неоднозначными оказались результаты по оценке использования «цифры» для снижения косвенных или прямых затрат на медицину.
Про внедрение ИИ в медучреждения
– Ключевой вызов – отношение врачей к технологии. Они готовы использовать ИИ-решения, если видят реальную пользу. Поэтому, внедряя эти разработки, мы стараемся смотреть на них через призму потребностей практикующих специалистов.
По словам замминистра, сформированы семь типовых сценариев применения медицинских изделий с ИИ в медорганизациях, созданы 40 образовательных программ по тематике ИИ в подведомственных учреждениях Минздрава.
Анна Мещерякова, генеральный директор «Платформы Третье Мнение»:
– ИИ сегодня добавляет новые производные – это не просто данные, а анализ динамических изменений и рисков, связанных со скрытыми генетическими заболеваниями.
По словам Мещеряковой, регионам и отдельным клиникам по-прежнему трудно выбрать одну нейросеть. Новый тренд – платформенные решения, которые позволяют пользователям выбирать не только конкретную медицинскую нейросеть, но и платформу, ставшую точкой входа и обеспечившую доступ к множеству сервисов и инструментов.
«Сейчас ИИ формирует десятки и сотни тысяч предварительных протоколов в помощь медикам. Этими решениями пользуются не только региональные системы здравоохранения, но и частные клиники. Один из ключевых критериев выбора – не только сокращение нагрузки, но и повышение мотивации врача. Здесь особенно важно сотрудничество с медицинскими образовательными организациями: у нас уже 13 медицинских вузов-партнеров», – подчеркнула Мещерякова.
К платформе могут подключаться и сами врачи. «Когда мы говорим, что не все специалисты доверяют ИИ в работе, я считаю, что важно попробовать – такую возможность мы предоставляем. Более 5 тысяч пользователей уже зарегистрировались на платформе. Это врачи из более чем 70 регионов России и восьми стран мира», – отметила Мещерякова.
«Платформа Третье Мнение» стала лидером пробного рейтинга Vademecum «ТОП12 поставщиков СППВР в области визуальной диагностики на основе ИИ-технологий», набрав 70 баллов. В топ также попали «Медицинские скрининг системы» и «Гаммамед-Софт». По объему выручки за два года первое и второе места заняли «Платформа Третье Мнение» с 200,28 млн рублей и «СберМедИИ» со 160,78 млн рублей. Однако из них только «Платформа Третье Мнение» показала положительный результат по чистой прибыли, в том числе суммарно за последние 5 лет.
Про этику
– 1 октября было принято решение объединить Кодекс этики Минздрава и Кодекс Альянса в сфере ИИ. Принято решение консолидировать их в единый документ. Разработчики понимают важность этических аспектов и ставят на первое место интересы пациентов. Возможности ИИ применяются не только в диагностике и разработке медицинских решений, но и для поддержки работы независимых этических комитетов при проведении доклинических и клинических исследований.
Как рассказала Анна Мещерякова, Минздрав РФ утвердил Кодекс этики применения искусственного интеллекта в сфере охраны здоровья в марте 2025 года. Основной задачей документа заявлено определение прав и обязанностей субъектов ИИ, а также механизмов регулирования применения кодекса. Vademecum пообщался с разработчиками тематических ИИ-решений, представителями врачебного сообщества и медвузов, предложив экспертам оценить прикладное значение нового регламента для развития индустрии здравоохранения.
Лариса Попович, директор Института экономики здравоохранения НИУ ВШЭ:
– Впервые в мире сформулированы принципы обучающей практики – это регуляторная инициатива, которая заслуживает особого внимания. Важно, что окончательное мнение о качестве медицинского изделия принимают врачи.
По словам Попович, при оценке медизделий с элементами ИИ учитывается случайность выборов и вариативность промтов. Наиболее эффективным она считает риск-ориентированное регулирование, которое позволяет оценивать технологии не только по результату, но и по степени потенциальной опасности при их применении.
Кроме того, Попович отметила, что чрезмерное полагание на ИИ приводит к тому, что теряется клиническое мышление врача. При этом слабые специалисты ухудшают работу системы, а сильные, напротив, делают ее лучше. Попович согласилась, что дальнейшее развитие ИИ в медицине невозможно без системной работы с отечественными данными и подготовки специалистов, способных использовать эти технологии в практике.
В сентябре 2025 года Самарский государственный медицинский университет представил образовательную программу для аспирантов, сочетающую обучение методам применения ИИ в медицине и практическое использование цифрового ассистента для научной работы. Аналогичные решения реализуются и в других вузах: СибГМУ к 2030 году модернизирует медико-биологический факультет и создаст центр компетенций по работе с медицинскими данными и ИИ; Первый МГМУ им. И.М. Сеченова запустил магистратуру «Информационные системы и технологии» для подготовки специалистов по цифровым решениям в здравоохранении; Новосибирский государственный университет открыл в 2025 году программу специалитета по медицинской кибернетике на базе нового кампуса в сотрудничестве с фармкомпаниями и МГУ им. М.В. Ломоносова.
Сергей Жданов, управляющий директор, директор Центра индустрии здоровья ПАО «Сбербанк»:
– Развитие больших языковых моделей должно продолжаться. С начала года мы внедрили в «СберЗдоровье» консультанта GigaChat. За это время проведено более 350 тысяч консультаций. «СберЗдоровье» специализируется на телемедицинских консультациях, и перед началом общения с врачом мы добавили этап взаимодействия с ИИ-помощником. Из 350 тысяч консультаций около 19 тысяч пользователей отказались от дальнейшей телемедицинской консультации. Это показывает, что ИИ-помощник способен значительно снизить нагрузку на врачей.
Отвечая на вопрос, что необходимо сделать, чтобы люди пользовались российскими ИИ-решениями, а не передавали свои данные зарубежным платформам, Жданов отметил, что все ИИ-агенты в области здравоохранения должны создаваться на базе российских больших языковых моделей, обученных на отечественных медицинских данных: «Необходимо объединение всех заинтересованных игроков вокруг больших языковых моделей. Пример Китая с платформой DeepSeek показал, что консолидация усилий дает мощный эффект: сегодня все крупные компании страны работают на этой модели. Большие языковые модели – это будущее, и вокруг этого будущего нужно объединиться. Тогда создаваемые сервисы будут более функциональными и устойчивыми».
Либерализация внедрения ИИ в практику врача и пациента также необходима. «Врачи все равно обращаются к большим языковым моделям. Нужно подумать, как можно сделать этот процесс более открытым, сохранив баланс выгод и рисков, – подчеркнул Жданов. – Большие языковые модели – это колоссальные инвестиции. Компании, которые их развивают, несут глобальные затраты. Без государственной поддержки здесь не обойтись. Что в Китае, что в США – везде большие языковые модели поддерживаются государством. <...> Необходимо, чтобы большая языковая модель могла находить закономерности в терапии и персонализированном подходе. В мире это направление активно развивается. Нам нужно создать единый стандарт профиля человека».
Конспект другой профильной сессии конгресса – «Новая модель охраны здоровья – 2040: переход от реактивной к предиктивной медицине» – в нашем материале.