Почему 52% небольших клиник в России до сих пор не используют ИИ?

Оказалось, дело не в деньгах. Главные барьеры — «не успели изучить» и «не знаем, с чего начать». Гид по реальному положению дел с ИИ в несетевых медицинских центрах.

Опрос российских клиник, который провела медтех компания Lab4U, показывает, как на самом деле внедряется искусственный интеллект в медицине. Главный вывод – пока вместо диагностических прорывов ИИ в первую очередь становится инструментом для экономии и администрирования. Опрос был проведет среди 750 несетевых медицинских компаний – партнеров Lab4U в 115 городах страны.

Вот некоторые самые интересные результаты

•       48% клиник уже используют ИИ-инструменты, еще 7,2% клиник планируют внедрить ИИ в ближайшее время.
•       17,4% клиник используют чат-боты для записи и напоминаний о визитах – это самый популярный ИИ-инструмент.
•       19,3% клиник планируют внедрить чат-боты – это главный тренд ближайшего будущего.
•       9,6% клиник хотят внедрить автоматизацию кодирования по МКБ-10 – это «боль» номер один у медиков.
•       Больше половины отказывающихся от ИИ клиник просто еще не изучили, зачем он им, или не знают как подступиться к этой задаче.

ИИ – пока завхоз и регистратор, а не доктор Хаус

Когда речь идет об искусственном интеллекте в медицине, воображение рисует безошибочный алгоритм, мгновенно ставящий по снимку редкий диагноз, или робота-хирурга, проводящего ювелирные операции. Однако реальность, как показывает опрос, пока прозаичнее. ИИ приходит в отечественное здравоохранение не в белом халате, а с калькулятором и ежедневником. Данные опроса показывают: рейтинг реального, а не пилотного, использования возглавляют сугубо административные и сервисные инструменты. Абсолютный лидер – чат-боты для записи на приём, сбора жалоб и напоминаний, которые уже работают в 17,4% клиник. Даже автоматическая расшифровка ЭКГ, существующая годами, занимает лишь второе место и используется в 11,6% случаев.

Пока вместо спекуляций на страхах о «замене врачей роботами» мы наблюдаем тихую революцию рутинной автоматизации. ИИ в первую очередь берёт на себя ту самую бюрократическую и организационную рутину, которая годами отнимала время и силы у медиков и раздражала пациентов. Он не претендует на медицинскую экспертизу, он берётся за то, что долго и скучно делать люди: отвечать на тысячи однотипных звонков или рассчитывать, сколько тест-полосок заказать на месяц, и высвобождает самый ценный ресурс – время врача для живого общения с пациентом.

Эта картина еще более явно подтверждается планами клиник по внедрению инструментов на основе ИИ. В первой тройке – те же чат-боты для записи на прием, предварительного сбора жалоб, напоминания о визитах (19,3% опрошенных), управление запасами – прогнозирование потребности в лекарствах, расходных материалах (11,8%) и оптимизация расписания – распределение потоков для минимизации простоя врачей и оборудования, учитывая срочность и длительность процедур (10,8%).

Это означает, что первая и главная ценность ИИ для клиники сегодня – экономическая. Пока цель внедрения ИИ – это не диагностический прорыв, а конкретная статья экономии на колл-центре и снижение числа неявок. Такие инструменты окупаются быстро, наглядно, что и объясняет их опережающее внедрение.

Следующая битва гигантов развернётся не в операционной, а у компьютера врача

В гонке за будущее медицины фокус смещается с высокотехнологичных диагностических систем на, казалось бы, простую, но критически важную точку – экран компьютера в кабинете рядового доктора. Данные опроса ясно указывают на зарождающийся, но мощный тренд – внедрение речевых помощников. Автоматизация кодирования по МКБ-10  планируется к внедрению 9,6% участниками опроса, речевые помощники для заполнения электронной медицинской карты в ходе голосовой консультации врача – 8,4%.

Пока лишь около 4,3% клиник используют такие технологии. Это означает потенциальный четырехкратный рост и сигнализирует о готовящейся «битве гигантов» за право стать цифровым голосом российского врача.

Почему этот тренд – не просто удобная опция, а стратегический прорыв? Он напрямую решает главную проблему современного медика – цифровую усталость и выгорание от бесконечной работы с информационными системами. Врач, вынужденный после 20-минутного приёма тратить ещё 10-15 минут на заполнение нужных полей, клики мышкой и набор текста, теряет самое ценное – время на пациента. Речевой ИИ-ассистент, переводящий естественную речь в структурированные данные карты, – это не технологическая игрушка, а инструмент возвращения смысла и человечности в работу врача, освобождающий его от роли клерка.

Это создаёт уникальное окно для российских разработчиков, которые могут обойти зарубежных гигантов, предлагая решения, «заточенные» под местные реалии, менталитет и нормативы.

Таким образом, тихая революция происходит не там, где робот берёт в «руки» скальпель, а там, где врач получает обратно своё время и свободу общения. Битва за операционную – это соревнование в точности механики. Битва за место у компьютера врача – это борьба за его высвободившееся время и эффективность. И данные показывают, что российские клиники, наконец, планируют вложиться не только в «железо» для диагноза, но и в «софт» для спасения своих специалистов от конвейера. Кто окажется лучшим союзником врача в этой борьбе – станет одним из главных вопросов цифровизации здравоохранения на ближайшие годы.

Еще одно востребованное направление, где рынок ждет быстрый рост – цифровой консультант, аватар, отвечающий на уточнения и прочие запросы врачей с помощью ИИ, обученного на основе массива проверенной медицинской литературы. В качестве примера можно привести разработку компании Lab4U – аватар, работающий с области эндокринологии.   7,2% опрошенных компаний планируют внедрение такого ассистента. В отличие от публичных моделей, которые могут «галлюцинировать» и опираться на непроверенные данные, этот ассистент изначально ограничен доверенной базой текстов. Врач взаимодействует с системой через привычные каналы: текстовый чат или голосовой ввод в стиле общения с коллегой. Визуальный аватар, например, на экране планшета или компьютера, повышает эргономику и снижает когнитивную нагрузку. Вместо ручного поиска в десятках источников врач за секунды получает структурированный ответ по своему запросу, с ссылками на первоисточники.

6% компаний планируют использование инструментов прогнозирования рисков заболеваний на основе лабораторных анализов и данных пациентов, 4,8% – интеллектуальных ассистентов изучения истории болезни.

Система с подобным функционалом – платформа сквозной диагностической поддержки, разработанная Lab4U. Она подбирает с помощью ИИ анализы по симптомам путем оценки ответов пациента, как это делает врач, и расшифровывыет результаты после сдачи анализов. Платформа генерирует не общее описание показателя «норма» — «не норма», а персонализированное клиническое заключение. Например, повышенный С-реактивный белок на фоне жалоб на боль в суставах будет интерпретирован иначе, чем тот же показатель при жалобах на слабость. Это значительно повышает клиническую полезность расшифровки для пациента.

Главный враг инноваций – не бедность, а растерянность

Небольшая доля компаний, использующих медицинский ИИ, объясняется не дефицитом бюджета. Опрос российских клиник рисует иную, более сложную картину. Реальным тормозом оказывается не столько нехватка средств, сколько цифровая растерянность – отсутствие ясного понимания, зачем, как и с чего начать.

Среди клиник, заявивших об отсутствии планов по внедрению ИИ, лишь 6,3% указали в качестве причины прямую «высокую стоимость и приоритет других расходов». Куда более весомым барьером стала смысловая неопределённость.

Почему этот факт критически важен? Он переносит проблему из чисто экономической плоскости в управленческую и кадровую. Внедрение ИИ перестаёт быть вопросом закупки «коробки с алгоритмом». Оно становится стратегической задачей, требующей цифровой трансформации мышления. Проблема в том, что в небольших клиниках часто просто нет человека или команды, способной выполнить роль «цифрового переводчика» – того, кто смог бы перевести конкретные боли учреждения: сбои, очереди, дефицит специалистов, бумажная волокита, в требования к технологическому решению, оценить рынок вендоров, просчитать экономику и спланировать внедрение без сбоев в работе. Главврач может быть блестящим клиницистом и организатором, но часто не обладает ни временем, ни узкой экспертизой для такой задачи.

Эта «цифровая прострация» создаёт порочный круг. Непонимание порождает недоверие и пассивное ожидание – «пусть сначала другие попробуют». Отсутствие внутреннего эксперта делает клинику уязвимой для не всегда объективного маркетинга вендоров, предлагающих решения, которые могут не решать её ключевых проблем. В итоге даже при наличии бюджетных возможностей решение о цифровизации либо откладывается, либо принимается хаотично.

Таким образом, главный вызов для внедрения ИИ в российскую медицину сегодня лежит не в плоскости технологий или финансирования, а в сфере компетенций и управленческих подходов. До тех пор, пока в штате или в доступном контуре поддержки клиники не появится фигура цифрового стратега – будь то штатный IT-директор нового типа, внешний консультант или методическая поддержка от регулятора – потенциал даже самых простых и выгодных технологий будет оставаться нераскрытым. Инновации упираются не в толщину кошелька, а в тишину и нерешительность в кабинете руководителя, где вместо дорожной карты – чистый лист.

Ответы клиник, которые пока не планируют внедрять ИИ, отражают осторожную, выжидательную и скептическую позицию. Это не категоричный отказ от технологий, а скорее «пауза».

Самая частая причина – «Пока не успели изучить, нужны ли нам такие инструменты» (43,8%). Главный барьер — отсутствие стратегического анализа. Клиники не отрицают потенциальную пользу, но у них нет ресурса (времени, экспертизы, выделенного сотрудника) для оценки. К этим клиникам можно добавить 12,5%, выбравших вариант «Не понимаем, как подступиться к задаче по оценке и выбору ИИ-инструментов».

Вторая по частоте причина – «Опасаюсь утечек данных» (18,8%). Клиникам непонятно, где обрабатываются данные (облако, сервера клиники), как они обезличены, как убедиться в качестве информационной безопасности предлагаемых решений.

«Сложности с обучением персонала» у 12,5% не внедривших ИИ клиник. Внедрение нового инструмента требует изменения устоявшихся рабочих процессов, что часто встречает сопротивление. В коллективе могут быть специалисты с разным уровнем цифровой грамотности, внедрение может потребовать затрат времени, деньги и отрыва от основной работы.

Итоговый портрет «колеблющейся» клиники: небольшой медцентр, где руководство совмещает административные и медицинские функции. У нее нет серьезного выделенного IT- отдела. Она прагматична, перегружена текучкой и крайне чувствительна к рискам: данным, репутации, финансам. При этом она открыта для технологий, которые докажут свою безопасность, простоту, очевидную пользу и легкую интеграцию. Скорее всего, такая клиника нуждается в демо-доступе и подробных гайдах, будут востребованы доказательства решения конкретных проблем с помощью ИИ: разгрузка врача, снижение ошибок при ведении документации, привлечение пациентов. Поддержка «под ключ» (обучение, интеграция, сопровождение) для нее это не опция, а необходимость.