Государство определило курс субъектов РФ на активное внедрение в медицине изделий на основе технологий искусственного интеллекта (ИИ), и к концу 2024 года каждый субъект РФ должен был внедрить в работу не менее трех подобных медицинских изделий. Речь идет о решениях по работе с электронными медкартами, маммографии, сервисах по работе с рентген-снимками, томографией. Согласно данным Минздрава, по итогам 2023 года медицинские изделия, в которых применяются ИИ-технологии, закупили свыше 70 регионов страны.
Телемедицина после ковида: остается востребованной
Мы оцениваем объем российских учреждений здравоохранения, которые на сегодняшний день так или иначе используют возможности телемедицины, в не менее 95% от общего их количества. Неохваченными остаются только фельдшерско-акушерские пункты сельских поселений в наиболее удаленных районах, где до сих пор не проведены оптоволоконные сети, но число таких населенных пунктов сокращается. Тем более что именно в таких районах телемедицина — зачастую единственный способ своевременно оказать помощь. Согласно данным исследования Научно-исследовательского центра социально-политического мониторинга ИОН РАНХиГС, которое проводилось в 2023 году, уже тогда телемедициной хотя бы раз пользовался каждый четвертый гражданин РФ.
Несмотря на завершение активной фазы пандемии коронавируса, в 2024 году востребованность телемедицины выросла еще на 45% в сравнении с 2023 годом, сообщает издание «Коммерсантъ» со ссылкой на анализ спроса пользователей, проведенный медицинской компанией «СберЗдоровье».
Есть любопытные косвенные наблюдения со стороны компании Nubes как провайдера. Так, наиболее высокие нагрузки на дата-центры при востребованности таких услуг совпадают с сезоном респираторных заболеваний (ноябрь — май). По данным клиентов Nubes, наиболее востребованными в телемедицине являются услуги педиатров, терапевтов, дерматологов, психологов. Наиболее быстрый рост показывают телеконсультации психологов. Исследование компании проводилось на основе опросов действующих и потенциальных клиентов провайдера (анализа входящих запросов) в декабре 2024 года — январе 2025 года.
При этом российская телемедицина продолжает развиваться, в том числе в сфере нормативного правового регулирования. В конце 2021 года Россия находилась на 39 месте рейтинга стран по уровню развития такого регулирования. А к началу 2025 года наша страна поднялась на 10 строчку.
ИИ как неизбежный тренд
Медицина не остается в стороне от повсеместных процессов цифровизации. Это не просто тренд, а неизбежность, которую диктуют развитие технологий и государственная политика. В течение последних пяти лет создавались новые информационные системы, программные платформы, разрабатывались и внедрялись носимые устройства для отслеживания показателей здоровья. На государственном уровне тема AI в медицине уже закреплена в стратегических документах.
Согласно распоряжению Правительства РФ «Об утверждении стратегического направления в области цифровой трансформации здравоохранения», ключевыми обозначены задачи развития единой базы медицинских данных и их интеграции между клиниками; внедрения AI-диагностики в медицинские учреждения; автоматизации анализа медицинских изображений и протоколов лечения.
Искусственный интеллект уже научился анализировать снимки быстрее врачей, прогнозировать заболевания на ранних стадиях, автоматизировать рутинные процессы. Так, в январе 2024 года в больнице Жуковского (МО) была проведена первая операция с использованием отечественной ИИ-системы — ИИ RAZUM. Разработка обеспечивает возможность проведения анализа КТ-изображений с контрастированием, создавая трехмерную модель-реконструкцию любого органа человеческого организма с определением патологических зон и характера патологии. А также она сама формулирует и составляет медицинское заключение.
Частная медицина активно осваивает ИИ. Госсектор строит ЦОДы для обработки медицинских данных
Есть примеры и в частной практике. Так, российская компания IAmbulant из Иркутской области использует ИИ в анализе протоколов пациентов. Для врачей силами ИИ выполняется обработка медицинских карт пациентов для формирования релевантной базы (анамнез) для принятия решений, для пациентов — формирует план обследований. Алгоритм системы непрерывно обучается, чтобы предоставлять релевантные услуги, постоянно изучая привычки пациентов и их поведенческие паттерны. Он всегда держит пациента в поле внимания, контролируя выполнение рекомендаций врачей.
Среди частных клиник и государственных учреждений здравоохранения также растет спрос на повышение мощностей облачных сервисов, плюс госсектор активно проводит конкурсы на расширение собственных информационных мощностей в здравоохранении, которые включают собственные дата-центры и специализированное ПО, а также решения на основе ИИ.
Так, по подсчетам Nubes, российские больницы за 2024 год провели тендеры на приобретение медицинских IT-решений на основе искусственного интеллекта (ИИ) на общую сумму около 550 млн рублей (анализ данных портала ЕИС «Закупки» и исследования от системы «Тендерплан»). В 2023 году общая сумма конкурсов была схожей. Процесс цифровизации здравоохранения продолжается, но, с учетом инфляции, рост госрасходов в этом направлении нельзя назвать взрывным.
Что мешает ИИ полноценно войти в клиническую практику
Полноценная цифровизация медицины возможна только при наличии мощной инфраструктуры, грамотной ИТ-экосистемы и компетентных кадров.
Именно на этом уровне сегодня остаются ключевые проблемы, что открывает огромные возможности для бизнеса, ведь частные компании могут стать драйверами технологического прорыва в медицине.
Одно из главных препятствий на пути тесного взаимодействия здравоохранения и искусственного интеллекта ― дефицит вычислительных мощностей. Обучение нейросетей требует сотен мощных видеокарт и специализированной инфраструктуры, которые не могут себе позволить большинство медицинских учреждений. Однако решение есть, и это облачные платформы с GPU (графическим процессором), которые ускоряют обучение нейронных сетей благодаря возможности выполнять большое количество матричных операций одновременно.
Вторая ключевая проблема ― закрытость медицинских данных. AI нуждается в больших массивах информации для обучения, но регуляторные ограничения (152-ФЗ, GDPR) мешают централизованному сбору данных. Справиться с этим также способны облака, масштабируемые под нагрузку и соответствующие требованиям законодательства.
И последнее препятствие ― недоверие врачей к AI. Многие специалисты считают, что ИИ никогда не заменит человека, а потому не спешат внедрять технологии и зачастую оказывают сопротивление внедрению. В этом случае решением проблемы станут комбинированные системы, где AI не заменяет врача, а помогает ему, снижая нагрузку и ускоряя диагностику.
