|
| | | | Проблемы современной экономики, N 4 (96), 2025 | | | | ЭКОНОМИКА И УПРАВЛЕНИЕ В СФЕРЕ УСЛУГ | | | |
| | Ларченко Л. В.
профессор Российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена (г. Санкт-Петербург),
доктор экономических наук,
Чурилина И. Н.
доцент Российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена (г. Санкт-Петербург),
кандидат экономических наук
Демина А. И.
магистрант Национального исследовательского университета — Высшая школа экономики (г. Санкт-Петербург)
| | | | Искусственный интеллект активно внедряется во все сферы экономики России, с том числе и в систему здравоохранения. В статье сделан анализ проблем, возникающих при внедрении искусственного интеллекта в систему здравоохранения России, в том числе подготовленности медицинских специалистов к применению искусственного интеллекта в их практике. Для достижения поставленной цели был проведен социологический опрос методом глубинного интервью практикующих врачей различных специализаций. Результаты показали, что в целом медицинские специалисты положительно воспринимают внедрение искусственного интеллекта в клиническую практику. Главный вывод исследования — необходим активный диалог между разработчиками систем искусственного интеллекта и медицинским сообществом, поскольку врачи могут не только определить наиболее востребованные функции, но и предупредить о возможных рисках. Необходимо дополнительное обучение, направленное на развитие цифровых навыков медицинских специалистов. | | Ключевые слова: искусственный интеллект, цифровая экономика, здравоохранение, Россия, искусственный интеллект в здравоохранении | | УДК 004.8, 614.39; ББК 65.495 Стр: 153 - 156 |
Введение. В условиях стремительной цифровой трансформации современного общества особую значимость приобретает внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) во все сферы экономики, включая здравоохранение. Четвертая промышленная революция, характеризующаяся новыми технологиями последних десятилетий, таких как: интернет вещей, технологии работы с большими данными, робототехника и искусственный интеллект, создает принципиально новые возможности для совершенствования медицинской диагностики и лечения.
Современная академическая среда демонстрирует значительный разброс мнений относительно точного определения термина искусственный интеллект. Родоначальник в данной области Джон Маккарти считает: «Это наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. Искусственный интеллект связан с задачей использования компьютеров для понимания работы человеческого интеллекта, но не ограничивается использованием методов, наблюдаемых в биологии» [1]. Одной из ключевых целей создания технологий искусственного интеллекта стала имитация человеческого интеллекта.
В процессе развития искусственного интеллекта и перехода его использования в отраслях, не связанных с информационными технологиями, важной отправной точкой стала пандемия COVID-19, которая послужила катализатором развития цифровой медицины, внедрения новейших технологий, в частности искусственного интеллекта. Сфера здравоохранения в России и в мире имеет схожий спектр проблем в связи со спецификой отрасли, таких как недостаток квалифицированных специалистов, высокую нагрузку на медицинских работников из-за ведения документации, значительные бюджетные затраты на содержание отрасли и необходимость улучшения качества медицинских услуг. Исследование Ю.В. Бурковской и др. позволило выявить, что свыше 70% опрошенных медицинских работников отмечают высокую занятость, связанную с выполнением функций, не относящихся напрямую к лечебно-диагностическому процессу [2]. Технологии искусственного интеллекта могут стать инструментом для решения проблем здравоохранения, так как позволят снизить издержки на медицинские услуги, повысить качество диагностики и лечения пациентов, оптимизировать работу медицинского специалиста с помощью автоматизации рутинных задач, увеличить покрытие медицинской помощью отдаленных регионов.
Применение искусственного интеллекта в здравоохранении может привести к трансформации рынка труда. В этом отношении французский исследователь Мустафа Зуинар изучал беспрецедентную производительность искусственного интеллекта, из чего сделал вывод о неизбежном повсеместном распространении технологий искусственного интеллекта во всех социально-экономических отраслях общественной жизни [3]. В рамках своего исследования М. Зуинар разработал модель синергетического сотрудничества между человеческим и искусственным интеллектом. Его концепция основывается на принципе комплементарности, где искусственный интеллект выступает не как замена, а как инструмент расширения человеческих возможностей. Ключевым тезисом работы является утверждение о необходимости сохранения за человеком стратегической управленческой функции, в то время как искусственный интеллект должен выполнять роль усилителя когнитивных и аналитических способностей.
Целью исследования стал анализ проблем, возникающих при внедрении ИИ в систему здравоохранения России, в том числе подготовленность медицинских специалистов к применению искусственного интеллекта в их практике. Теоретико-методологическая основа данного исследования опирается на фундаментальные труды отечественных ученых, посвященные цифровой трансформации медицины. В частности, работы Н.В. Аликперовой о перспективах и рисках внедрения технологий искусственного интеллекта в здравоохранении [4], исследования Д.Е. Шаровой в области этических аспектов взаимодействия медицинских специалистов с системами искусственного интеллекта [5]. Вопросы экономики искусственного интеллекта, в частности его применения в здравоохранении, были изучены в исследованиях Лукичева П.М. и др. [6]. В рамках изучения международного опыта были проанализированы работы зарубежных исследователей, включая концепции М. Трахтенберга по адаптации профессиональных сообществ к технологическим инновациям [7] и теоретические модели М. Зуинара, раскрывающие принципы оптимального взаимодействия человека с искусственным интеллектом в профессиональной среде [3].
Эмпирической базой послужил контент-анализ научной литературы: международного и российского опыта применения искусственного интеллекта в здравоохранении в государственных и частных клиниках. Метод контент-анализа позволил выявить основные концепции, тенденции и приоритетные векторы развития ИИ-технологий. Также были использованы качественные методы исследования: глубинное интервью, состоящее из 23 респондентов врачей различных специальностей из разных регионов РФ с целью анализа восприятия и готовности медицинских специалистов к использованию технологий искусственного интеллекта в клинической практике.
Основные направления применения искусственного интеллекта в здравоохранении. Анализ международного и российского опыта применения искусственного интеллекта в здравоохранении позволил выделить 4 категории решений в области искусственного интеллекта в медицине: цифровые ассистенты, упрощающие выполнение рутинных процедур медицинских специалистов; диагностические платформы, функционирующие на основе анализа медицинских снимков; роботизированные комплексы, задействованные в проведении оперативного вмешательства; телемедицинские технологии.
Цифровые ассистенты. Современные цифровые ассистенты представлены в виде чат-ботов и голосовых помощников, функционирующих на базе алгоритмов искусственного интеллекта. Основная задача таких систем заключается в оптимизации работы медицинских специалистов путем автоматизации стандартных процессов, включая сбор анамнеза и фиксацию данных. Важным направлением является ускорение оперативного распределения пациентов в зависимости от тяжести состояния для своевременного оказания помощи. Кроме того, эти решения обеспечивают синхронизацию с электронными медицинскими картами, позволяя передавать и систематизировать информацию в унифицированном формате. Наиболее популярные функции цифровых ассистентов за рубежом и в России: автоматическое заполнение электронных медицинских карт, постановка предварительного диагноза; дифференциальная диагностика пациентов с помощью уточняющих вопросов; обработка и расшифровка голосового ввода данных в текст. Выше были представлены цифровые ассистенты, деятельность которых направлена на оптимизацию и автоматизацию работы врача, однако также разрабатываются чат-боты, направленные на помощь пациентам. Виртуальный чат-бот не может заменить полноценную консультацию с врачом, но может выполнять задачи следующего типа: анализ жалоб пациентов; формирование рекомендаций по следующим шагам — обратиться к врачу или лечиться дома; отслеживание состояний пациента, что особенно важно во время терапии ментальных заболеваний.
Диагностические платформы. Платформенные решения на основе искусственного интеллекта для диагностики и прогнозирования болезней, были разработаны и используются в различных регионах мира — Азии, Европе и Северной Америке. Современные алгоритмы искусственного интеллекта демонстрируют высокую эффективность в выявлении нарушений и предсказании развития патологий в таких областях медицины, как эндокринология, неврология, онкология, кардиология, физиатрия, гинекология, урология и стоматология. Эти решения преимущественно работают с медицинской визуализацией, включая данные КТ, МРТ, ультразвуковых исследований и рентгенографии. Используя методы компьютерного зрения и нейросетевые модели, системы анализируют изображения и формируют предварительные диагностические заключения.
Роботизированные комплексы. Системы работают на основе искусственного интеллекта. Эти комплексы сочетают в себе высокоточную механику, передовые алгоритмы обработки данных и системы управления оперативными процедурами на основе ИИ, что позволяет выполнять хирургические операции с минимальным вмешательством в организм пациента. Основное преимущество таких систем заключается в их способности обеспечивать беспрецедентную точность операционных манипуляций, недостижимую для традиционных хирургических методов. Функционал современных роботизированных систем включает несколько ключевых возможностей. Во-первых, они оснащены ИИ-алгоритмами, которые помогают хирургам планировать оптимальный доступ к оперируемой области, учитывая анатомические особенности пациента. Во-вторых, специальные системы стабилизации исключают даже малейшие непроизвольные движения инструментов, что особенно важно при работе с микроскопическими структурами. Многие роботизированные системы способны выполнять сложнейшие операции через минимальные разрезы, значительно снижая риск послеоперационных осложнений и сокращая период восстановления.
Телемедицинские технологии. Эти инновационные решения объединяют передовые технологии анализа данных с возможностями удаленного взаимодействия между врачом и пациентом. Ключевое отличие телемедицинских технологий на основе искусственного интеллекта от дистанционной консультации с врачом состоит в том, что первое включает в себя интерпретацию результатов лабораторных исследований, медицинских снимков и постановку предварительного диагноза искусственным интеллектом с последующим изучением результатов врачом. Главное преимущество таких систем заключается в их способности значительно сократить время постановки предварительного диагноза, одновременно уменьшая нагрузку на медицинских специалистов. При этом важно подчеркнуть, что технологии не заменяют работу специалистов, а выступают в качестве мощного инструмента поддержки принятия врачебных решений. С помощью данного типа технологий расширяются возможности врача относительно количества принятых пациентов, что увеличивает покрытие медицинской помощью наибольшую численность жителей. Особую ценность этот подход представляет для жителей отдаленных регионов, способных получить доступ к высококачественной диагностике без необходимости длительных поездок в медицинские центры.
Таким образом, на основе проведенного контент-анализа, можно сделать вывод, что наибольшим потенциалом в области здравоохранения обладают ИИ-решений для диагностики и выявления патологий пациентов, а также цифровые ассистенты на базе искусственного интеллекта. Роботизированные ИИ-системы для проведения оперативных вмешательств также имеют большие перспективы, однако уже сейчас есть травматизации пациентов во время проведения операций. Телемедицинские технологии находятся на пике своего развития, множество частных клиник России уже внедряют возможности телемедицинской консультации со специалистом.
Социологическое исследование мнений медицинских специалистов относительно возможностей применения искусственного интеллекта в здравоохранении. Для того, чтобы исследовать возможности использования искусственного интеллекта в здравоохранении было проведено социологическое исследование мнений медицинских специалистов. Качественное исследование позволило выявить социально-психологические барьеры, которые могут препятствовать и замедлять темпы внедрения технологий искусственного интеллекта в медицинский сектор. В опросе приняли участие 23 врача из 8 регионов страны, профессиональный стаж которых варьировался от 5 до 25 лет, что обеспечило охват различных поколений врачебного опыта. Участники были отобраны с учетом баланса по гендерному признаку и возрастным категориям, а также представляли, как государственные, так и частные медицинские учреждения РФ. Сбор данных осуществлялся методом глубинного интервью, проведенных в очном и онлайн формате. При составлении методологии интервью использовался подход к качественным исследованиям Д. Сильвермана [8]. Критерием завершения формирования выборки стало достижение «тематического насыщения» — момента, когда новые интервью перестали давать существенно отличающуюся информацию, а ответы начали повторяться. В результате было опрошено 23 респондента, что соответствует общепринятым стандартам качественных исследований в медицинской социологии.
Медицинские специалисты различных профилей обозначили конкретные направления, в которых искусственный интеллект мог бы существенно оптимизировать их профессиональную деятельность. В частности, врач-физиотерапевт отметил необходимость автоматизации процесса оформления юридически значимых документов, особенно согласий пациентов. Стоматологи единогласно указали на актуальность внедрения систем автоматического протоколирования медицинских данных, приведя в пример уже существующее решение Voice2Med, преобразующее врачебную диктовку в структурированные истории болезни [9]. Особый интерес представляют предложения психотерапевтов, которые видят потенциал ИИ в автоматизации составления индивидуальных протоколов когнитивно-поведенческой терапии. Терапевты, в свою очередь, готовы передать системам искусственного интеллекта целый комплекс организационных и диагностических функций: от автоматического мониторинга пациентов и анализа медицинских снимков до первичной систематизации симптомов. Проведенный анализ врачебных мнений позволяет классифицировать потенциальные области применения ИИ в медицине на три ключевых направления: автоматизация рутинных административных процессов, поддержка врачебного принятия решений (включая интерпретацию медицинских снимков), а также комплексный анализ больших массивов медицинских данных для эпидемиологического прогнозирования и персонализированного подхода к лечению.
Данные, представленные на рисунках 1 и 2, были получены с применением методов качественного контент-анализа. Исходные транскрибированные глубинные интервью были сегментированы на смысловые единицы с последующей идентификацией ключевых тематических направлений. В ходе тематического анализа осуществлялось структурирование эмпирических данных с выявлением повторяющихся смысловых паттернов. Ключевые концептуальные положения (Key points), выделенные в процессе анализа, были систематизированы в тематические кластеры. Количественное представление данных на диаграммах отражает частоту упоминания каждой ключевой идеи респондентами в процентном соотношении. | | |  | Рис. 1. Преимущества, которые выделяют врачи при использовании ИИ в клинической практике
Источник: составлено авторами на основе результатов глубинных интервью |
В результате проведенного анализа результатов социологического опроса были получены преимущества использования искусственного интеллекта в клинической практике, выделенные участниками исследования. Была выявлена четкая иерархия значимости указанных преимуществ. Доминирующими факторами стали: повышение скорости и точности диагностических процедур (31%) и автоматизация рутинных операций (28%). Наименьшую группу (7%) составили такие аспекты, как генерация новых гипотез и теорий, коррекция терапевтических схем лечения, а также аналогичная группа (7%), где было отмечено повышение доступности медицинской помощи. Полученные результаты отражают не только текущие приоритеты практикующих врачей в отношении цифровых технологий, но и потенциальные векторы развития медицинских ИИ-решений.
Рассмотрим риски, которые назвали медицинские специалисты (рис. 2). | | |  | Рис. 2. Риски, которые выделяют врачи при использовании искусственного интеллекта
Источник: составлено авторами на основе результатов глубинных интервью |
Самым часто упоминаемым риском стало опасение, что ошибки искусственного интеллекта могут привести к негативным последствиям для пациента (33%). Следующим по значимости стал риск девальвации врачебной экспертизы в связи с повсеместным использованием в здравоохранении технологий искусственного интеллекта (17%). Также участниками интервью был обозначен такой риск, как нарушение конфиденциальности пациента по причине потенциальной утечки данных (14%). Далее был выделен риск снижения квалификации врачей, в том числе снижение качества развития клинического мышления медицинских специалистов (9%). Кроме того, был отмечен риск отсутствия индивидуального подхода к каждому человеку (8%), и также было отмечено, что риски отсутствуют (8%). По 4% для каждой группы рисков были названы невозможность контроля со стороны человека, отсутствие ответственности перед пациентом и опасение самолечения пациентов без консультации врача на основе самостоятельного использования человеком искусственного интеллекта.
В завершении интервью участникам было предложено ответить на вопрос: насколько (от 1 до 10) вы склоняетесь за применение искусственного интеллекта в здравоохранении или против (где 1 — максимально против, 10 — максимально за). Результаты опроса представлены на рис. 3. | | |  | Рис. 3. Оценка врачами возможностей применения ИИ в их специальности по шкале от 1 до 10
Источник: составлено авторами на основе результатов глубинных интервью |
Как видно из рис. 3, наиболее положительным прогнозом поделились врачи следующих специальностей: реабилитолог, эпидемиолог, хирург, педиатр, эндокринолог, психотерапевт, гигиенист и стоматолог. Это объясняется тем, что данные специальности подразумевают большой объем работы, связанной с необходимостью интерпретировать медицинские снимки. В ходе интервью врачи отмечали, что технология этого типа, может быть крайне востребована, поскольку позволит избежать ошибок в связи с человеческим фактором. В то же время, самую низкую оценку возможностей применения искусственного интеллекта в работе дали психиатр, физиотерапевт, реаниматолог, невролог и клинический психолог. Такой результат можно обосновать тем, что данные направления медицины требуют субъективной оценки врачом состояния пациента, а также наличие таких навыков как интуиция, эмпатия, клиническое мышление. На данном этапе развития технологий эти навыки невозможно описать в протоколах и передать искусственному интеллекту.
Несмотря на ограниченность выборки, которая не позволяет распространить выводы исследования на всех врачей регионов России, собранные данные дают представление о ключевых организационных аспектах использования искусственного интеллекта в медицине. В частности, исследование позволило оценить отношение врачей к ИИ, их готовность работать с подобными технологиями и уровень понимания принципов их функционирования.
Результаты показали, что большинство медицинских специалистов положительно воспринимают внедрение ИИ в клиническую практику. Однако выявился важный нюанс — многие врачи путают понятия автоматизации систем, функционирующих по заданному алгоритму и полноценного искусственного интеллекта, что свидетельствует о необходимости дополнительного обучения, направленного на развитие цифровых навыков медицинских специалистов. В ходе интервью был составлен список медицинских задач, где применение ИИ могло бы значительно оптимизировать работу. Особый интерес представляют нестандартные идеи врачей по использованию ИИ, а также их четкое видение того, какие именно медицинские данные могут быть полезны для обучения алгоритмов.
Главный вывод исследования — необходим активный диалог между разработчиками систем, на основе ИИ и медицинским сообществом. Врачи, как непосредственные пользователи технологий, могут не только определить наиболее востребованные функции, но и предупредить о возможных рисках. Среди основных опасений респонденты назвали:
1. риск ошибки искусственного интеллекта с серьезными последствиями для пациентов;
2. снижение ценности врачебного опыта из-за чрезмерного доверия к алгоритмам;
3. проблемы защиты конфиденциальности медицинских данных.
Эти результаты подтверждают, что при создании и внедрении ИИ-решений в здравоохранении критически важно наладить прозрачное взаимодействие между технологическими экспертами и медицинскими специалистами. Кроме того, развитие медицинских технологий на основе искусственного интеллекта стимулируют сопутствующие отрасли — от IT-разработки до производства специализированного оборудования, формируя новые точки экономического роста.
Заключение. Современные исследования подтверждают, что технологии искусственного интеллекта активно интегрируются в мировую медицинскую практику, формируя новую парадигму оказания медицинской помощи. Рациональное и эффективное применение систем искусственного интеллекта в клинической практике открывает перспективы для повышения уровня качества диагностики и превентивной медицины. Системная цифровизация здравоохранения, включая внедрение ИИ-решений, создает предпосылки для качественного улучшения медицинских услуг: ускорения диагностических процессов, разработки индивидуальных протоколов лечения и обеспечения доступности высокотехнологичной помощи для различных групп населения. В долгосрочной перспективе подобные преобразования способны не только модернизировать работу медицинских учреждений, но и оказать существенное влияние на социально-демографические тенденции, в частности, способствовать росту продолжительности жизни населения. |
| |
|
|
|
