Внедрение технологий искусственного интеллекта в здравоохранении России: итоги 2024 г.

Ключевым направлением внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении России является создание и интеграция медицинских изделий с ИИ (МИ с ИИ) в цифровые контуры субъектов Российской Федерации. За 2018–2024 гг. в создание и развитие различных ИИ-продуктов для здравоохранения было инвестировано 4 млрд 712 млн руб., из которых 69 % было вложено со стороны государственных источников. Подведомственные научные центры Минздрава реализуют 215 исследовательских проектов в данной сфере. Разработан и утвержден 21 национальный стандарт и предварительный технический стандарт. На 1 января 2025 г. в России было зарегистрировано 39 МИ с ИИ, благодаря чему суммарно было реализовано 412 региональных проектов внедрения МИ с ИИ, 83 % из которых приходится на анализ изображений, 16 % – анализ электронных медицинских карт. В настоящее время развивается комплекс мероприятий по активному внедрению технологий ИИ в здравоохранение, включая выстраивание нормативно-правового регулирования, привлечение инвестиций, проведение научных исследований и разработок новых продуктов.

1. Bekbolatova M., Mayer J., Ong C.W., Toma M. Transformative Potential of AI in Healthcare: Defi nitions, Applications, and Navigating the Ethical Landscape and Public Perspectives. Healthcare (Basel). 2024; 12(2): 125. https://doi.org/10.3390/healthcare12020125. PMID: 38255014 1

2. Borges do Nascimento I.J., Abdulazeem H.M., Vasanthan L.T., et al. The global eff ect of digital health technologies on health workers’ competencies and health workplace: an umbrella review of systematic reviews and lexical-based and sentence-based metaanalysis. Lancet Digital Health. 2023; 5(8): e534–e544. https://doi.org/10.1016/S2589-7500(23)00092-4. PMID: 37507197

3. Гусев А.В., Артемова О.Р., Васильев Ю.А., Владзимирский А.В. Внедрение медицинских изделий с технологиями искусственного интеллекта в здравоохранении России: итоги 2023 г. Национальное здравоохранение. 2024; 5(2): 17–24. https://doi.org/10.47093/2713-069X.2024.5.2.17-24. EDN: GEQMJV

4. Зарубина Т.В., Раузина С.Е., Астанин П.А. и др. Создание базы медицинских знаний на основе национального метатезауруса для унификации разработки систем поддержки принятия клинических решений. Вестник Российской академии медицинских наук. 2024; 79(2): 175–192. https://doi.org/10.15690/vramn17390. EDN: VNSBUA

5. Orlova I., Akopyan Z., Plisyuk A., et al. Opinion research among Russian Physicians on the application of technologies using artifi cial intelligence in the fi eld of medicine and health care. BMC Health Serv Res. 2023; 23(1): 749. https://doi.org/10.1186/s12913-023-09493-6. PMID: 37442981

6. Гусев А.В., Реброва О.Ю. Осведомленность и мнения руководителей в сфере здравоохранения России о медицинских технологиях искусственного интеллекта. Врач и информационные технологии. 2023; 1: 28–39. https://doi.org/10.25881/18110193_2023_1_28. EDN: PINQHJ

7. Васильев Ю.А., Арзамасов К.М., Владзимирский А.В. и др. Подготовка набора данных для обучения и тестирования программного обеспечения на основе технологии искусственного интеллекта: учебное пособие. М.: Издательские решения, 2024. 140 с. EDN: VBSCJE. ISBN: 978-5-0062-1244-2

8. Васильев Ю.А., Владзимирский А.В., Омелянская О.В. и др. Обзор метаанализов о применении искусственного интеллекта в лучевой диагностике. Медицинская визуализация. 2024; 28(3): 22–41. https://doi.org/10.24835/1607-0763-1425. EDN: QYASNZ

9. Искусственный интеллект в лучевой диагностике: Per Aspera Ad Astra. Монография. Под ред. Ю.А. Васильева, А.В. Владзимирского. М.: Издательские решения, 2025. 491 с. ISBN 978-5-0067-5622-9