Советы и лайфхаки

Искусственный Интеллект в Здравоохранении: Адаптация Решений под Конкретные Потребности

4 мая 2026 г.Дмитрий Ярославцев3 мин

Рынок искусственного интеллекта полон громких обещаний о масштабных преобразованиях. Здравоохранение является одной из основных областей для применения этих обещаний, поскольку оно сталкивается с финансовым давлением, нехваткой персонала и растущей нагрузкой по уходу за стареющим населением. Разработчики ИИ нацелены на решение широкого круга задач: от лечения рака и проведения операций до оптимизации рутинных административных процессов.

Возможности подлинны, но их реализация может быть сложной. Множество поставщиков программного обеспечения пытались «исправить» проблемы здравоохранения, но потерпели неудачу, потому что неправильно поняли специфику отрасли. Стив Бетке, вице-президент по рынку разработчиков решений для Mayo Clinic Platform, которая поддерживает создание и внедрение цифровых решений для медицинских компаний посредством анализа данных и экспертной оценки, отмечает: «Здравоохранение очень сложно. Разработчики решений должны глубоко понимать клинические и технические возможности, а затем соотносить свои решения с соответствующими бизнес-показателями. Если они упустят какое-либо измерение, решение не будет принято или не принесет ценности».

Приложения ИИ в здравоохранении быстро распространяются. Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) одобрило более 1300 медицинских устройств с поддержкой ИИ, в основном для интерпретации диагностических изображений. Более половины из них были одобрены за последние три года, хотя самые ранние датируются 1995 годом. Нерадиологические приложения выполняют такие разнообразные задачи, как отслеживание апноэ во сне, анализ сердечных ритмов и планирование ортопедических операций.

Приложения ИИ, которые не считаются медицинскими устройствами — например, те, что занимаются планированием и административными задачами — сложнее отслеживать, но их количество также быстро растет. ИИ может помочь координировать сложные задачи и рабочие процессы, которые часто традиционно управляются с помощью маркерных досок и стикеров. Такие функции вполне могут превзойти клиническое применение по своему влиянию на системы здравоохранения. Недавний опрос лидеров в области технологий показал, что 72% назвали своим главным приоритетом для ИИ снижение нагрузки на медперсонал и повышение его удовлетворенности, в то время как более половины (53%) отметили эффективность рабочих процессов и производительность.

Любое приложение, связанное со здравоохранением, может потенциально влиять на уход за пациентами, будь то прямо или косвенно, а плохо разработанные, недостаточно обученные и непроверенные ИИ-приложения могут подвергать пациентов риску. Поставщики медицинских услуг признают этот риск: в том же опросе 77% заявили, что незрелые инструменты ИИ являются существенным барьером для их внедрения. Регулирующие органы и законодатели также внимательно следят за рисками по мере роста развития и внедрения, хотя регуляторная ситуация в США все еще находится в состоянии изменения, как отмечается в отчете Конгрессу 2024 года по ИИ в здравоохранении.

Для решения некоторых технических проблем многие поставщики медицинских услуг сотрудничают с разработчиками приложений для создания ИИ-решений. Недавнее исследование McKinsey показало, что 61% организаций здравоохранения намерены заключать партнерства со сторонними поставщиками для разработки индивидуальных решений на основе генеративного ИИ в качестве основной стратегии, в отличие от создания их собственными силами или покупки готовых продуктов.

Однако специализированные приложения ИИ для здравоохранения также должны быть адаптированы к тонким клиническим потребностям медицинских работников, а также к сложным деловым и регуляторным соображениям более широкого сектора. Именно здесь разработчики могут извлечь выгоду из работы с партнером, глубоко разбирающимся в условиях здравоохранения, чтобы адаптировать приложения к тому, что поставщики хотят и в чем нуждаются больше всего. Это помогает позиционировать продукты ИИ для максимального воздействия и ценности, избегая ловушек, уникальных для среды здравоохранения.