Главное меню

Применение технологий искусственного интеллекта в здравоохранении PDF Печать E-mail
Автор: Елизаров Д.А., Молчанов Е.А.   
21.05.2026 22:48


ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

В ЗДРАВООХРАНЕНИИ


Елизаров Д.А., к.т.н., доцент

Молчанов Е.А., аспирант

Омский государственный университет путей сообщения, г. Омск, Россия


Аннотация. В статье рассматривается потенциал технологий искусственного интеллекта в современной системе здравоохранения. Проведен анализ применения технологий в медицинской практике: оценена эффективность и выявлены ключевые области использования.

Ключевые слова: искусственный интеллект, цифровое здроавоохранения, диагностика, машинное обучение, цифровая трансформация, предиктивная аналитика, поддержка принятия врачебных решений.

 

В эпоху цифровой трансформации здравоохранения мировой рынок искусственного интеллекта (ИИ) в медицине к 2024 году достиг 20,9 млрд. долларов с ежегодным приростом в 48% [1]. По данным исследования ResearchNester за 2025 год, объем мирового рынка ИИ в здравоохранении составил уже 28,07 млрд. долларов. Среднегодовой тем роста в период с 2026 по 2035 год прогнозируется на уровне 34,5% [2]. Согласно аналитическому отчету «Российский рынок искусственного интеллекта для здравоохранения», подготовленный компанией «К-Скай» потенциальная емкость рынка ИИ в здравоохранении в России в 2025 году оценивается в 64,4 млрд. рублей [3]. К 2030 году этот показатель может вырасти до 121 млрд. рублей.


К 2035 году ожидается, что больницы станут одним из ключевых потребителей решений на базе ИИ в сфере здравоохранения. Рост числа госпитализаций и нагрузки на медицинские учреждения подталкивают  к активному внедрению инновационных технологий с целью улучшения качества оказания медицинской помощи.


Технологии искусственного интеллекта становятся неотъемлемой частью медицинской практики. Алгоритмы ИИ используются для автоматической обработки диагностических изображений, выявления патологий на ранних стадиях и предоставления врачам обоснованных рекомендаций, что способствует повышению точности диагностики и снижению количества ошибок. Так в рамках цифровизации здравоохранения России в медицинские учреждения внедряются технологии компьютерного зрения для анализа медицинских изображений. Практическое применение ИИ показало высокую эффективность: средняя точность диагностических заключений достигает 87%, а общая скорость проведения диагностических процедур увеличивается на 50%, что способствует более оперативному назначению лечения и оптимизации нагрузки на медицинский персонал.


Особенно заметный прогресс алгоритмов ИИ наблюдается в медицинских специальностях, где диагностика во многом зависит от интерпретации визуальных данных. Технологии компьютерного зрения в дерматологии анализируют снимки кожных образований и выявляют признаки меланомы и других патологий с точностью от 90 до 95 процентов, а также обнаруживают другие патологические изменения. Алгоритмы обработки данных компьютерной и магнитно‑резонансной томографии в радиологии способствуют раннему обнаружению опухолей, признаков инсульта и костных переломов.


В рамках цифровой трансформации системы здравоохранения на 2026 год запланировано внедрение технологий искусственного интеллекта для обработки электронных медицинских карт. Автоматизированный анализ данных клинических исследований в сочетании с их централизованным хранением в единой цифровой системе позволит существенно ускорить процессы диагностики, повысить точность врачебных решений и оптимизировать рабочие процессы в медицинских учреждениях.


Алгоритмы ИИ позволяют анализировать медицинские данные (электронные медицинские карты, результаты диагностики, данные с носимых и мобильных устройств) и помогают выявлять взаимосвязи между рисками и заболеваниями. Это позволит формировать индивидуальные прогнозы и рекомендации. Рассмотренные технологические возможности позволят усовершенствовать системы поддержки принятия врачебных решений. Внедрение алгоритмов машинного обучения в медицинскую практику позволит проводить вероятностную оценку наличия заболеваний, формировать персонализированные планы диагностических мероприятий и прогнозировать течение заболеваний с учётом индивидуальных данных пациента (анамнез, текущие показатели здоровья).


В настоящее время искусственный интеллект в сфере здравоохранения служит вспомогательным инструментом.Он поддерживает врачебные решения, лишь дополняя, а не заменяя, профессиональную экспертизу. Такой подход позволяет существенно снизить риски на начальных этапах внедрения ИИ. Развитие технологий генеративного ИИ и внедрение больших языковых моделей позволит повысить уровень автономности продуктов, включая способность принимать решения самостоятельно, при условии постоянного контроля со стороны медицинского персонала.

 

Литература

1. 1 Искусственный интеллект в медицине: от диагностики до персональной терапии  URL: https://developers.sber.ru/help/gigachat-api/ai-in-medicine (дата обращения: 18.05.2026).

2 Перспективы рынка искусственного интеллекта в здравоохранении URL: https://www.researchnester.com/ru/reports/artificial-intelligence-in-healthcare-market/1429(дата обращения: 18.05.2026).

3 Рынок искусственного интеллекта для здравоохранения России URL: https://webiomed.ru/blog/rynok-iskusstvennogo-intellekta-dlia-zdravookhraneniia-rossii/(дата обращения: 18.05.2026).



Обновлено 21.05.2026 22:52
 
Яндекс.Метрика