С 2026 года Минздрав РФ намерен запустить централизованный анализ электронных медицинских карт с помощью ИИ, что приведет к изменениям в привычных процессах как для медучреждений, так и для пациентов. Почему врачам не стоит бояться цифрового помощника, как нововведения улучшат работу и какие риски могут ждать систему на старте, объясняет Юрий Тюрин, технический директор компании MD Audit (ГК Softline), которая занимается автоматизацией процессов в клиниках.
ИИ как инструмент поддержки врачей и унификации данных
В 2026 году в российском здравоохранении произойдет фундаментальная перестройка: искусственный интеллект начнет обрабатывать данные каждого пациента, который проходил лечение в медицинском учреждении. Минздрав уже объявил о планах, которые включают создание единой базы данных и обучение персонала больниц работе с искусственным интеллектом. При этом за диагнозы и лечение пациентов по‑прежнему отвечает человек, то есть обязанности между людьми и технологиями распределяются, но что будет стоять за этим на самом деле? Речь идет о переходе к системной работе с медицинскими данными и к их единообразию, тогда как сейчас, например, врачи получают снимки или выписки в разных форматах. Единая база позволяет агрегировать результаты исследований, историю заболеваний и назначения, что создает основу для более точной диагностики и анализа. В перспективе это даст ряд результатов: ускорение обработки данных (например, расшифровка снимков), выявление закономерностей, поддержка врача при принятии решений и снижение нагрузки на персонал.
Единая база позволит строить реальную предиктивную медицину
Появляется возможность для развития превентивной (профилактической) медицины, направленной на выявление рисков на ранней стадии на основе накопленных данных. Представьте, что ИИ анализирует сотни тысяч снимков и замечает микропризнаки, которые человеческий глаз пропускает. Искусственный интеллект видит корреляции между жалобами, анализами и результатами лечения. В идеале это дает врачу не готовый диагноз, а карту рисков, когда ИИ сигнализирует: «Обратите внимание на эту зону, с вероятностью 87% здесь вероятна патология». Искусственный интеллект предупреждает, а врач принимает финальное решение. К тому же технологии снижают нагрузку на персонал, в частности, терапевт освобождается от рутинной расшифровки снимков.
Безопасность данных в приоритете
Важный вопрос для медучреждений и граждан: где и как будут храниться наши данные? Система строится на базе защищенных государственных или отраслевых дата‑центров, и это распределенная архитектура с жестким разграничением доступа: ваш терапевт видит одно, узкий специалист – другое, а исследователь – только обезличенные массивы. Хранилища дублируются, каждое действие логируется, данные используются в двух контурах. Оперативный контур работает в реальном времени на приеме, а аналитический обрабатывает обезличенные массивы данных для тренировки моделей и эпидемиологического мониторинга.
Ключевая ценность этой базы возникает не в момент запуска, а по мере накопления информации. Только когда у нас будут миллионы стандартизированных историй болезней, алгоритмы начнут выдавать по‑настоящему ценную информацию, прогнозы. Но критически важна актуальность информации, то есть если данные подтягиваются из диагностического оборудования и медицинских информационных систем автоматически, мы получаем обновления в реальном времени. Но если кто‑то вручную вбивает показатели или перепечатывает старые карточки, то появляются ошибки и разрывы. Проблемой для российского цифрового здравоохранения пока являются разрозненные форматы и неполные записи. Например, в этой больнице используют одну лабораторную информационную систему, в соседней – другую, и, пока мы не введем единые протоколы обмена, база данных не будет полной и актуальной.
Аналогичные процессы цифровой трансформации происходят в разных странах. Так, система на базе ИИ для анализа электронных медицинских карт уже используется в Сингапуре. В Китае, согласно плану «Healthy China 2030», предусмотрена интеграция искусственного интеллекта в первичное звено здравоохранения в ближайшие годы и внедрение ИИ-ассистентов для диагностики заболеваний.
О рисках в начале пути
Теперь о сложном для врачей вопросе – о возможных ошибках ИИ. Важно помнить, что искусственный интеллект позволяет создать новые инструменты для работы врачей, но речь не идет о замене специалистов на технологии. Механизм контроля в рамках внедрения ИИ заложен в самом принципе «человека в контуре». Врач получает подсказку от системы и должен её проверить, сопоставить с клинической картиной.
Кроме того, если ИИ ошибся в расшифровке снимка, об этом нельзя забывать. Такие кейсы отправляются в журнал событий, проходят медицинскую валидацию, и на их основе модель дообучается. Нужны также периодические аудиты, когда эксперты перепроверяют результаты ИИ вслепую. Ошибки неизбежны, но система спроектирована так, чтобы каждая ошибка делала её умнее. Когда масштабные изменения начинаются, конечно, возможны сбои, например, ошибки распознавания изображений, некорректные выводы при неполных анамнезах и галлюцинации нейросетей. Если в карту занесли анализ с опечаткой или забыли указать аллергию, никакой ИИ не сможет это исправить.
Кроме того, барьером для развертывания решений может становиться недоверие врачей. Так как некоторые специалисты воспринимают технологии как угрозу своему авторитету, а это психологическая проблема, которая решается только грамотным обучением и реальными примерами, в которых ИИ принес пользу. Мы в своих пилотах всегда начинаем с малого: в клинике сначала работаем с одним типом исследований, скажем, описанием флюорографии. Врачи по результатам пилотных внедрений видят, что ИИ снижает рутинные операции на 30% и перестают его бояться. Потом мы масштабируем внедрение на другие отделения. Поэтапность и постоянная обратная связь важны для успешной реализации проекта.
Медицина будущего: человекоцентричный подход и самообучение
В итоге мы придем к тому, что медицинская карта пациента перестанет быть архивным делом и превратится в живую, самообучающуюся систему. Конечно, искусственный интеллект не заменит врача у постели больного – эмпатию, интуицию и ответственность никто не отменял, но ИИ поможет специалисту видеть больше, анализировать быстрее и замечать то, что не видно невооруженным глазом. Но с помощью ИИ-технологий мы сможем уже в этом году дать старт новому этапу человекоцентричной цифровой медицины. В результате пациенты будут получать более эффективное лечение за счет прогнозирования и раннего выявления рисков, что позволит повысить качество жизни людей.
Источник: группа компаний Softline
