Как внедрение ИИ меняет российский медтех  

О реальных кейсах, препятствиях при внедрении ИИ и перспективах его развития в медицине рассказывают игроки рынка.

ИИ как ключ к мультимодальным медицинским данным

В 2024 году объем глобального рынка ИИ-решений для здравоохранения достиг 14,92 млрд долл. По прогнозам Markets and Markets, в ближайшие пять лет его ожидает стремительный рост — в среднем на 38,6% в год. Ожидается, что к 2030 году будет пересечен рубеж в 110 млрд долл.

Темпы роста российского рынка тоже на высоте. В 2024 году он оценивался в 12 млрд руб., а к 2030-му, по прогнозам, достигнет 78 млрд руб. Применив формулу расчета среднегодового темпа роста, получаем сопоставимый показатель — около 36,5% в год.

При разнице объемов российский и глобальный рынки демонстрируют схожую динамику роста

ИИ уже стал ключевым драйвером новых возможностей, вокруг которого выстраиваются процессы цифровой трансформации в сфере здравоохранения. А медтех как таковой — одним из драйверов внедрения инновационных технологий во главе с нейроинструментами.

В этой сфере сложились благоприятные условия для применения ИИ: устойчивый запрос на борьбу с заболеваниями сочетается с возможностью обучать модели на больших массивах мультимодальных медицинских данных.

«ИИ — помощник как врача, так и пациента. Он способен анализировать большие объемы данных, включая медицинские снимки и истории болезней, и предлагать специалисту варианты предварительных диагнозов. Это позволяет снизить влияние человеческого фактора и быстрее принимать врачебные решения».

Денис Швецов, генеральный директор медицинской компании «СберЗдоровье»

Данные — это основа современной медицины, как и медстатистики. С появлением ИИ мы словно получили мастер-ключ к глобальной информационно-материальной базе медицинского знания. В каждой конкретной области массивы разнородных данных нуждаются в точных инструментах для анализа. Неудивительно, что в мире уже насчитывается около 3 тыс. ИИ-стартапов в медтехе (по данным Webiomed), и их число растет с каждым годом.

Посмотрим, в каких направлениях медицины ИИ успел зарекомендовать себя как надежного помощника.

Диагностика заболеваний. Чем раньше выявлена болезнь, тем легче ее лечить — и для отдельного пациента, и для бюджета системы здравоохранения. Поэтому максимум интереса и инвестиций собирает диагностика.

ИИ позволяет повышать скорость постановки диагноза, не жертвуя точностью

В силу специфики медицинских данных особое место здесь занимает визуальная диагностика: из 65+ российских поставщиков ИИ-решений для медтеха большинство работают в сфере анализа изображений. Обученная на миллионах снимков, нейросеть видит нюансы, недоступные глазу даже опытного специалиста.

ИИ-инструменты могут представлять собой комплексные платформы. К примеру, «Третье мнение» анализирует рентгеновские изображения, МРТ, КТ, маммографию, цифровые мазки крови и костного мозга, снимки челюстей и глазного дна. Также доступна обработка видеопотока, что позволяет работать с эндоскопическими и другими наблюдениями.

Но большинство решений сфокусировано на точечных задачах — как сервис «Улыбнись.Ai», распознающий цифровые снимки зубов, или «Прородинки», где определяют злокачественные образования кожи по фото.

«Проникновение ИИ в рентгенологию в России можно назвать одним из самых высоких в мире. Ключевая заслуга здесь принадлежит московскому эксперименту по применению компьютерного зрения и «МосМедИИ», — отмечает Никита Николаев.

В компании «СмартМед» развивают совместный проект в области офтальмологии с цифровой облачной платформой Retina.AI. Это решение для анализа диагностических исследований на предмет признаков ретинопатии — поражения сетчатки глаза. Эта узкая область почти не охвачена не только в России, но и в мире.

Необходимость точной диагностики множества конкретных патологий делает востребованными точечные ИИ-решения, которые могут занять пустующие ниши на российском и глобальном рынках.

Лечение и профилактика. Один из сценариев применения ИИ — переход от диагностики к терапии, когда система не только распознает данные, но и дает на их базе рекомендации по лечению. По этому принципу работают виртуальный помощник стоматолога Diagnocat, система I amb для изучения медицинских карт и другие ИИ-продукты.

Искусственный интеллект уже умеет планировать дозы при проведении лучевой терапии, ускоряет разработку лекарств и подбирает их с учетом генетических особенностей пациента, контролирует эффективность лечения по данным мониторинга. А также дает прогнозы: от риска развития инфаркта у пациента до глобальных угроз возникновения вспышек заболеваний и эпидемий.

«В ближайшие годы ИИ будет активно использоваться для персонализации медицины, позволяя врачам более точно подбирать лечение для каждого пациента на основе индивидуальных данных. В том числе IOT-данных о здоровье, которые в реальном времени собираются различными устройствами».

Никита Николаев

В операционных внедрение ИИ тоже набирает обороты. Сложные дистанционные вмешательства на сосудах, в первую очередь в нейрохирургии, проводят с помощью интеллектуальной роботизированной системы «Левша» от компании «Нейроспутник». ИИ в ней отвечает за коррекцию тремора рук хирурга и за формирование точных 3D-моделей сосудов с учетом особенностей их архитектуры.

В США летом 2025 года состоялась первая ИИ-операция: система SRT-H самостоятельно провела удаление желчного пузыря с помощью робота DaVinci. Правда, пока что не на живом пациенте — для начала ИИ попрактиковался на мягких тканях свиньи.

Коммуникация с пациентами. Здесь на первое место выходят персональные цифровые помощники — чат-боты с ИИ, которые дают индивидуальные советы по лечению и профилактике заболеваний. Об одном из них рассказал Денис Швецов.

ИИ-помощник от «Сбера» в мобильном приложении: консультирует по общим медицинским вопросам и объясняет термины; анализирует симптомы и составляет план диагностики, рекомендует врача нужной специализации; расшифровывает результаты анализов; проверяет совместимость безрецептурных лекарств и подбирает аналоги; формирует персональные рекомендации по питанию и тренировкам.

«До 10% запросов к врачам уже приходится на цифрового помощника, а общее количество обращений пациентов к нему превысило 360 тыс. Это позволяет снизить нагрузку на медработников, способствует снижению рисков профессионального выгорания».

Денис Швецов

Автоматизация процессов. ИИ-инструменты берут на себя многие рутинные задачи, например, заполнение медкарт и историй болезней. Диалог врача с пациентом автоматически транскрибируется, то есть переводит голосовую информацию в текст, суммаризируя ее. Это позволяет на 30% сократить количество времени, затрачиваемого на оформление заключений и медицинской документации.

Взгляд с точки зрения бизнеса: что меняет ИИ

Все медицинские ИИ-решения преследуют одну глобальную цель: повысить качество оказания медпомощи, разгрузить персонал и сократить расходы медорганизаций. Но как оценить, насколько хорошо это у них получается?

Финансовая сторона дела — универсальный критерий, определяющий оправданность вложений и успех IT-решения в медицине. Данные исследований внушают оптимизм: в 64% случаев инвестиции в ИИ-продукты оказались прибыльными.

Экономический эффект внедрения ИИ в медорганизациях

Источник: исследование «Медси» и «Яков и Партнеры»

Включение ИИ-решений в бизнес-процессы в здравоохранении быстро приносит результат. При этом стоимость внедрения простого ИИ-агента сравнительно невелика, что позволяет экспериментировать над оптимизацией в разных направлениях без серьезных экономических рисков.

Цифровая трансформация в сфере администрирования и управления ресурсами увеличивает производительность и прибыль медучреждения, помогая сотрудникам работать эффективнее. Операционные затраты сокращаются, а пропускная способность и уровень сервиса растут.

«С помощью ИИ нам удается проводить проверку качества 100% телемедицинских консультаций, в то время как при ручной проверке эта цифра достигала бы лишь 10%».

Денис Швецов

За счет ускорения процессов ИИ позволяет клинике принимать больше пациентов, не снижая при этом качество консультаций. Наоборот: благодаря большей персонализации уровень удовлетворенности и лояльности становится выше.

Медтех-решения с ИИ становятся ключевыми элементами цифровой трансформации бизнес-модели медицинских учреждений и формируют принципиально новый клиентский опыт.

Особенности российского рынка и опыт медтех-компаний

Эксперты выделяют две особенности развития ИИ в отечественном медтехе. Первая — тенденция к выходу за рубеж. Многие производители ИИ-решений в большей или меньшей степени ориентируются на иностранные рынки.

Вторая особенность заключается в фокусе на распространенных патологиях и массовых скринингах. Это отличает рынок РФ от других — например, китайского, где больше концентрируются на работе с редкими заболеваниями.

Уровень развития ИИ-сектора в медтехе оценивают по-разному. В «Цельсе» называют готовность рынка в России умеренно высокой: растущий интерес к цифровым решениям и ИИ в медицине прослеживается как со стороны государства, так и со стороны коммерческого здравоохранения. Это свидетельствует о готовности адаптироваться к новым технологиям.

«В некоторых аспектах мы все же отстаем от западных стран, особенно в области регуляторных инициатив и стандартизации. Тем не менее, у нас есть уникальная возможность развивать собственный путь, учитывая специфику рынка и потребности медучреждений. В России традиционно сильна роль государственного здравоохранения, и общие инициативы быстрее тиражируются по стране».

Никита Николаев

По мнению Дениса Швецова, цифровизация медицинской отрасли пока находится на ранней стадии. Минздрав РФ вкладывает огромные ресурсы в этот процесс, но внедрение новых технологий осуществляется постепенно и не может пройти быстро во всех сферах и регионах, пояснил он.

Александр Гусев, директор по развитию Webiomed, платформы прогнозной ИИ-аналитики и управления рисками в здравоохранении, отмечает, что на рынке уже присутствует достаточное количество зрелых ИИ-продуктов. Росздравнадзор выдал 49 регистрационных удостоверений на медизделия с ИИ, 44 из них — российские разработки.

«Россия в этом забеге стартовала почти последней, но у нас есть все шансы попасть в лидеры. Сейчас мы отстаем по количеству продуктов, рыночным показателям и инвестициям, но уверенно входим в пятерку лидеров по национальной регуляторике ИИ. На уровне государства активно развивается нормативное и техническое регулирование, создана серия нацстандартов, отстроена работающая система госнадзора по выводимым на рынок ИИ-решениям, принят кодекс этики. А в том, что касается науки и качества разработки алгоритмов, российские ученые всегда были на высоте».

Александр Гусев

Обзор отечественных ИИ-решений от Webiomed насчитывает 67 продуктов — с полным списком можно ознакомиться здесь.

Что касается господдержки ИИ-решений, в 2019 году была принята Национальная стратегия развития искусственного интеллекта, которая определяет приоритетность работы в нескольких направлениях, в том числе в здравоохранении. С 2020 года ИИ-процедуры стали включаться в ОМС: ИИ-сервис онлайн-консультаций «Доктор рядом» вошел в региональные системы, а спустя год был интегрирован в платформу ЕМИАС в Москве. Сейчас приложением пользуются более 5,4 млн человек. В 2023-м в тариф ОМС в Москве был включен ИИ-анализ снимков — впервые в стране.

Государственная медицина внедряет ИИ-технологии даже быстрее и эффективнее, чем частная. Это отличие медтеха открывает широкие возможности для бизнеса, одновременно оказывая влияние на экономику стартапов.

К примеру, в кейсе «Цельса» с запуском ИИ-продукта более 80% продаж связаны с государством. Часть из них привязана к Московскому эксперименту и реализуется по сценарию гранта в соответствии с числом проведенных исследований. Другая часть идет через госзакупки: поставка софта в регион производится в случае победы в тендере.

Что препятствует приближению ИИ-будущего в медицине

На первом месте — регуляторные ограничения и необходимость соблюдения строгих стандартов безопасности и качества. Много ресурсов тратится на работу с регуляторами, анализ инцидентов при работе с ИИ, сертификацию и безопасность. Отсутствие единых стандартов и регуляторных рамок существенно тормозит развитие ИИ в здравоохранении, уверен Никита Николаев.

В Webiomed также называют строгие регуляторные ограничения основным барьером. В первую очередь — получение регудостоверения на программное медизделие. Сертификация ИИ-продуктов в медицине — сложный многоступенчатый процесс, зависящий от уровня риска и специфики применения.

Следующее препятствие — традиционный консерватизм отрасли. Необходимо время, чтобы сформировалось доверие к ИИ и он полноценно занял роль помощника врача и пациента. «Несмотря на то, что врачи и руководители здравоохранения с интересом относятся к этой технологии, добиться ее реального ежедневного применения — очень сложная задача», — говорит Александр Гусев.

«Основным вызовом стала даже не интеграция — она проходила на удивление гладко, а непосредственно переключение фокуса врачей с поиска изъянов в алгоритмах на восприятие ИИ как помощника. Важно понимать, что этот помощник может ошибаться, как и человек. Я сам не раз за свою практику работы с рентгенологами был свидетелем споров о критичности найденных патологий и степени риска».

Николай Туленин, технический директор компании «СмартМед»

Преодолеть недоверие помогает распространение опыта взаимодействия с ИИ и просветительская работа в медсообществе. Никита Николаев отмечает, что многие специалисты все еще скептически относятся к ИИ и его возможностям, но это характерно лишь для новых пользователей. Поэтому «Цельс» активно работает над образовательными программами и проводит семинары, чтобы развеять мифы и показать реальные примеры эффективного применения ИИ.

Следующий фактор — ресурсозатратность разработки. Показатель жизненного цикла окупаемости здесь кратно выше, чем у стандартного ПО. Поэтому важно совершенствовать алгоритмы, чтобы оставаться в авангарде рынка.

ИИ-разработка связана с постоянной оптимизацией и экспериментами, и это в дополнение к повышенной потребности в технических ресурсах и вычислительных мощностях.

К остальным препятствиям на пути внедрения искусственного интеллекта в медицине относятся:

• недостаток финансирования: у регионов нет свободных средств на «цифру», поэтому они не могут позволить себе экспериментировать с инновационными продуктами;
• нехватка квалифицированных специалистов, способных работать с новыми технологиями, у заказчиков ИИ-решений;
• необходимость трудоемкой интеграции новых продуктов в медицинскую инфраструктуру;
• сложности в вопросах безопасности и защиты чувствительных медицинских данных от утечек и несанкционированного доступа.

Что ждет рынок ИИ-решений в медтехе в ближайшие пять лет

Эксперты соглашаются с тем, что ближайшие годы станут этапом мощного развития нейроинструментов в медицине, которое многое изменит в самой природе взаимодействия с ИИ.

«В течение 3–5 лет ИИ должен быть допущен до автономной работы с правом не просто анализировать данные, но и формировать самостоятельные рекомендации и даже решения. Например, в скрининге или сопровождении неопасных, но массовых заболеваний. Такие системы смогут на основе анализа данных пациента предлагать максимально персонализированные советы по образу жизни, диете и физической активности».

Александр Гусев

Николай Туленин ожидает развития ИИ-технологий не в сторону новых находок, а для поиска ретроспективных зависимостей, оценки динамики и достижения максимальной скорости обработки данных.

«В данный момент на ИИ-обработку исследования тратится от 20 минут. Это происходит из-за ожидания на каждом из этапов, пока исследование движется от диагностического аппарата до ЦОД и обратно к врачу. Чтобы уменьшить время до 15–20 секунд, можно установить облегченные ИИ-системы возле каждого аппарата. Но это требует существенного снижения стоимости аппаратных платформ».

Николай Туленин

В «СберЗдоровье» в первую очередь связывают будущее ИИ-медтеха с телемедициной, спрос на которую стабильно растет. Вполне возможно, что к 2030 году около 50% всех медицинских консультаций перейдет в формат телемедицины. Ожидается повышение роли ИИ-технологий, позволяющих с помощью смартфона или другого гаджета оценивать те или иные показатели здоровья — от сердечного ритма до липидного профиля.

«В ближайшие годы мы получим ИИ-врача, взаимодействующего с устройствами и электронной медкартой для лечения пациента. Однако любые назначения ИИ должны будут верифицироваться врачом. Будет ли это в полной мере внедрено, зависит от готовности медицинского сообщества и возможностей законодательства».

Денис Швецов

ИИ в медтехе станет более самостоятельным, ускорится и научится давать более точные прогнозы на основе предиктивных моделей

ИИ в медтехе активно развивается, и нам предстоит еще не раз удивиться его новым скилам. Но чтобы создать устойчивую ИИ-экосистему, необходимы скоординированные действия технологических компаний, медучреждений и государства. Совместная работа поможет в поиске решений на всех уровнях — от развития информационной инфраструктуры до преодоления стереотипов, связанных с искусственным интеллектом и машинным обучением.