В России уже зарегистрировано 57 медицинских изделий с ИИ, а в 2025 году через такие системы прошло более 17 млн изображений и 50 млн электронных медицинских карт. Врачи постепенно привыкают к новым помощникам: 237 тысяч специалистов в прошлом году прошли обучение на интерактивных моделях. Этот переход стал возможен благодаря масштабной оцифровке, но, как подчеркивают эксперты, это лишь старт.
"Вопрос заключается только в том, как продолжить масштабирование технологий ИИ. Мы для себя определили три ключевых направления развития ИИ - персонализация, качество интеграции и безопасность технологий ИИ", - заявил в своем выступлении на Петербургском международном экономическом форуме Вадим Ваньков, заместитель министра здравоохранения России.
Дальнейшая судьба электронных технологий в медицине обсуждалась на ПМЭФ-2026 в рамках сессии "Искусственный интеллект и здравоохранение: старт дан, как извлечь пользу?". Участники дискуссии сошлись во мнении, что ИИ уже сейчас способен снизить административную нагрузку на врачей и помочь им в принятии точных решений, однако путь к полной интеграции лежит через серьезные инфраструктурные преобразования.
"Мы столкнулись с серьезными барьерами - необходимо создавать дополнительную инфраструктуру, стандартизовать медицинские данные и совершенствовать обмен между разными базами. Нам требуется хотя бы 100 тыс. пациентов, по которым есть уникальные данные, на которых можно обучать ИИ-модели. А пока что обучение происходит на открытых международных источниках информации", - отметил в своем выступлении директор Института системного программирования РАН, академик РАН Арутюн Аветисян. Впрочем, даже при текущих условиях, по его словам, технологии уже могут обеспечить прорыв в скрининге: "Убежден, что скрининг детского и взрослого населения за счет автоматического анализа поможет на ранних стадиях выявлять многие хронические заболевания, а в этом имеется большой потенциал для снижения нагрузки на бюджет".
В то же время участники форума обсудили и существующие риски - от недоверия к технологиям, так и завышенных ожиданий. Большинство считает, что ИИ лишь усилит врача, однако ректор Высшей школы организации и управления здравоохранением, профессор Гузель Улумбекова предложила более радикальный взгляд на будущее профессии. "В ближайшем будущем технологии ИИ полностью изменят организацию медицинской помощи. Мы, врачи, потеряем роль хранителя знаний и окончательно превратимся в ремесленников или фельдшеров, которые будут действовать строго по стандартам и согласно подсказкам ИИ. Говорю окончательно, поскольку первым шагом в стандартизации медицинской деятельности были клинические рекомендации, - подчеркнула она. - Благодаря ИИ появятся более точные клинические рекомендации, разбитые по всевозможным моделям пациентов. Они будут содержать максимально четкие предикторы заболеваний и паттерны симптомов, ведущие к наиболее вероятным диагнозам, точные установки, кому и какое лечение лучше помогает. Также ИИ поможет быстрее разработать новые виды лечения, симулируя и предсказывая сценарии ответа на испытуемые лекарства различных систем человеческого организма. И, наконец, так называемый физический ИИ, работающий с робототехникой, придет на смену врачебных специальностей, которые работают преимущественно руками - хирургам и акушерам-гинекологам, среднему медицинскому персоналу".
Однако развитие ИИ упирается не только в кадровую готовность или законы. Параллельно с внедрением алгоритмов остро встает вопрос о качестве и доступности необходимых для их работы массивов медицинских данных. Совместное исследование Ассоциации больших данных (АБД) и юридической компании Verba Legal показало, что именно с данными сегодня возникает наибольшая коллизия. Они являются важнейшим ресурсом для науки и принятия управленческих решений, однако средняя оценка достаточности механизмов доступа к ним едва достигает 5 баллов из 10. Почти 80% участников опроса признали доступность критически низкой, указав на регуляторную неопределенность и отсутствие единых стандартов.
"Ситуация парадоксальна. Доступность медицинских данных является важным фактором развития системы здравоохранения. Большая часть респондентов оценивают существующие механизмы доступа как недостаточные - это указывает на наличие целого ряда барьеров, в том числе регуляторных. На данный момент в России отсутствует единообразная нормативная база, регламентирующая порядок доступа к данным. Это делает даже потенциально доступные данные невозможными к реальному использованию", - пояснил исполнительный директор АБД Алексей Нейман.
Спорным моментом остается режим использования информации. Для управления системой здравоохранения или научных исследований данные должны быть обезличены, чтобы исключить риски утечек. Однако для принятия врачебных решений и обучения "персональных" моделей ИИ требуется индивидуальная информация, что упирается в защиту прав субъектов персональных данных. Исследование выявило запрос на гибридную модель: чуть более половины участников (53,4% ) выступили за обмен данными без согласия для лечения пациента и в обезличенном виде для науки, но с обязательным активным согласием на коммерческое использование. "Большинство субъектов здравоохранения готовы делиться медицинскими данными при условии строгого соблюдения требований безопасности и прозрачных правил доступа... При этом гибридная модель согласия на обработку медицинских данных предоставит гражданам право выбора при использовании их данных в коммерческих целях, сохраняя высокий уровень доверия к цифровым сервисам здравоохранения", - отметил руководитель GR-проектов АБД Марат Тахавиев.
Чтобы преодолеть барьеры, эксперты предлагают уточнить порядок обработки обезличенных данных, создать открытые API на базе стандарта FHIR и закрепить требования к качеству записи в ГОСТах. "Наиболее эффективными инструментами для реализации предложенных мер могут стать внесение изменений в федеральное законодательство и интеграция механизмов работы с данными о здоровье в текущие инструменты работы с большими данными, например "озеро данных" Минцифры", - предложила представитель Verba Legal Карина Колобова. А чтобы проверить новые механизмы на практике, их можно было бы "обкатать" в регионах в пилотных проектах.
Таким образом, чтобы ИИ в здравоохранении из статуса во многом пока экспериментального инструмента перешел в разряд надежного и проверенного, предстоит глобальная перестройка работы с данными. Вопросы стандартизации, юридической чистоты обезличивания и создания доверенной инфраструктуры теперь выходят на первый план. Следующий ПМЭФ, вероятно, покажет, удастся ли найти баланс между защитой персональных данных и потребностями технологического прорыва.