Опыт и перспективы использования технологий ИИ в клинической практике

Введение. Современная медицина переживает настоящий бум внедрения искусственного интеллекта (ИИ) во все аспекты клинической практики – от ведения документации до взаимодействия с пациентами. Цель этих технологий – облегчить рутинные задачи для врачей, снизить число ошибок и улучшить качество медицинской помощи. Ниже мы рассмотрим ключевые направления, где ИИ уже демонстрирует впечатляющие результаты, и обсудим перспективы его дальнейшего применения. Реальные исследования и отчеты консалтинговых компаний подтверждают эффективность ИИ, иллюстрируя конкретными цифрами его пользу для здравоохранения.

ИИ ускоряет ведение медицинской документации

Применение ИИ для автоматизации клинической документации помогает врачам сократить «бумажную» работу. Ведение электронных медицинских записей отнимает огромную долю рабочего времени врача, однако ИИ способен существенно снизить эту нагрузку. Например, британское исследование, проведённое под эгидой Королевского колледжа терапевтов (RCP), показало, что использование «ambient» ИИ-ассистента для записи приема позволяет сократить продолжительность консультации в среднем на 26% без сокращения времени прямого общения с пациентом [1]. Иными словами, более четверти времени, ранее уходившего на заполнение историй болезни и форм, высвобождается на счет умного помощника. В том же эксперименте качество документации, оцениваемое по специальным шкалам, даже выросло [1], что подтверждает: ИИ не только ускоряет процесс, но и делает записи более полными и аккуратными.

Подобные ИИ-медсистемы для автоматического протоколирования приема (“AI scribes”) все активнее внедряются в практику. В течение года пилотного использования в сети клиник Permanente physicians было сэкономлено тысячи часов врачебного времени, а пациенты отметили, что врач стал больше смотреть на них, а не в экран [2]. Конечно, важно учитывать ограничения технологий – например, системы распознавания речи могут допускать ошибки распознавания медицинских терминов. Тем не менее уже сейчас очевидно, что умные помощники для документации способны вернуть врачам драгоценное время для общения с пациентом, снижая риск профессионального выгорания. По мере совершенствования распознавания речи и понимания контекста точность таких систем будет расти, открывая перспективу полностью автоматизированного создания медицинских записей по ходу приема.

Меньше ошибок и отказов страховых компаний благодаря ИИ

Снижение количества медицинских ошибок – одна из ключевых целей внедрения ИИ. Врачи – люди, и им свойственно ошибаться, особенно когда они перегружены информацией и рутинными задачами. Так, известно, что до 80% медицинских счетов содержат ошибки, а порядка 42% отказов страховых компаний в оплате связаны с ошибками кодирования услуг [3]. ИИ-инструменты способны значительно улучшить эту ситуацию. В частности, алгоритмы обработки естественного языка успешно применяются для автоматического кодирования диагнозов и процедур, подставляя правильные коды для страховых счетов. Это сокращает вероятность человеческого фактора – пропущенных или неверных кодов – и тем самым уменьшает число отказов оплат. Реальный пример: клиника, внедрившая ИИ для управления страховыми требованиями, добилась снижения количества отказов в оплате на 45% всего за три месяца [4]. Подобные результаты означают более стабильный поток возмещения затрат и меньше времени, потраченного на исправление ошибок и повторную подачу документов.

Кроме финансовых аспектов, ИИ помогает предотвращать и клинические ошибки. Системы поддержки принятия врачебных решений на основе ИИ могут отслеживать назначения и предупреждать о потенциально опасных комбинациях препаратов или неверных дозировках, снижая риск лекарственных ошибок. В известном исследовании Бейтса и соавт., внедрение электронной системы назначения лекарств снизило количество серьезных ошибок назначения более чем на 50% [5]. Новейшие алгоритмы машинного обучения также способны анализировать миллионы записей и сигнализировать врачу о нетипичных отклонениях (например, напомнить об альтернативном диагнозе при неочевидной симптоматике), тем самым уменьшая вероятность диагностических ошибок. Все эти инструменты в совокупности ведут к повышению безопасности пациентов: по сути, ИИ выступает как вторая пара глаз, которая проверяет работу врача и ловит возможные огрехи.

Важно подчеркнуть, что хотя ИИ снижает частоту ошибок, он не отменяет необходимости врачебного контроля. Специалисты рекомендуют придерживаться стратегии «человек в петле»: результаты, подсказки и документы, сгенерированные ИИ, должны проверяться медицинским персоналом перед финальным утверждением. Такой подход позволяет объединить лучшее из двух миров – скорость и педантичность искусственного интеллекта с критическим мышлением и этическим опытом человека.

Персонализированные напоминания: рост посещаемости и ценности для пациента

Ещё одно перспективное направление – применение ИИ для повышения приверженности пациентов лечению и их вовлеченности. Персонализированные напоминания о предстоящих визитах, приёме лекарств или необходимости сдать анализы способны значительно улучшить соблюдаемость рекомендаций. Исследования показывают, что такие цифровые вмешательства напрямую влияют на доходимость пациентов до приема (уменьшают процент “неявок”). Например, клиника Майо внедрила автоматическую рассылку SMS-напоминаний за двое суток до визита – это позволило сократить число пропущенных приемов почти на 50% [6]. В системе Kaiser Permanente введение удобного онлайн-портала для самозаписи и напоминаний дало снижение неявок примерно на 30% [6]. Даже более простые решения, как отправка двойных и тройных напоминаний (за неделю, за день и в день приема), по данным обзоров, способны повысить явку пациентов в поликлинику на четверть и более [7]. Таким образом, комбинация продуманных напоминаний и многоканального взаимодействия (SMS, email, звонки) значительно улучшает соблюдение расписания визитов.

Повышение явки и регулярности наблюдения напрямую сказывается на Lifetime Value (LTV) пациента – его «пожизненной ценности» для клиники. Удовлетворенные и активные пациенты дольше остаются в системе наблюдения, реже выпадают из поля зрения врачей и в итоге проходят больше курсов лечения или профилактики. Консалтинговые аналитики отмечают, что даже небольшой рост удержания пациентов способен резко повысить их LTV: например, увеличение ретенции всего на 5% приводит к росту прибыли от пациента на 25–95% [8]. Таким образом, инвестиции в персонализированный цифровой сервис окупаются не только улучшением здоровья населения, но и экономически. Пациент, которого клиника сумела вовремя вернуть на прием с помощью ИИ-напоминания, – это пациент, избежавший осложнений (и дорогого лечения в будущем) и оставшийся лояльным именно этой клинике.

Стоит отметить, что персонализация играет ключевую роль. ИИ может анализировать предпочтения пациента (например, утренние или вечерние визиты, канал связи – SMS или звонок, язык общения) и подстраивать напоминания под конкретного человека. Такой подход обеспечивает более дружелюбный сервис. Исследования показывают, что пациенты ценят внимание к деталям: если напоминание обращается к ним по имени и содержит точную информацию о враче и времени приема, вероятность, что пациент пропустит визит, существенно снижается [9][10]. В перспективе клиники смогут с помощью ИИ прогнозировать, кто из пациентов с большей вероятностью не явится (на основании прошлых данных и других факторов риска), и заблаговременно принимать меры – например, делать дополнительные «кастомизированные» касания с такими пациентами. Всё это ведет к более качественному и непрерывному лечению, что в конечном счете повышает удовлетворенность пациентов и их доверие к медицине.

Масштабируемый мониторинг отзывов и репутации через ИИ

Для современной клиники важна не только внутренняя эффективность, но и репутация в глазах пациентов. Пациенты активно оставляют отзывы – в анкетах после приема, на сайтах-отзовиках, в социальных сетях. Эта обратная связь – кладезь информации о том, что можно улучшить в работе медицинского учреждения. Однако вручную отследить тысячи свободных текстовых отзывов практически нереально. Здесь на помощь приходит обработка естественного языка (NLP): алгоритмы ИИ способны автоматически классифицировать жалобы, благодарности и предложения пациентов с высокой точностью, позволяя управлять репутацией в режиме реального времени.

Например, системы анализa мнений (sentiment analysis) уже сейчас достигают примерно 90% точности в определении эмоциональной окраски отзывов – положительной или отрицательной[11]. В одном исследовании модель на базе крупной языковой модели (LLM) смогла разделить пациентские комментарии на «довольные» и «недовольные» с точностью, сравнимой с экспертами-людьми[11]. Более того, такие модели не ограничиваются тональностью: они могут автоматически выделять темы и проблемы, которые чаще всего упоминают пациенты. По сути, ИИ превращается в инструмент масштабируемого мониторинга качества сервиса: руководство клиники получает сводку, какие аспекты заботят пациентов – долгое ожидание, непонятные объяснения врача, грубость персонала или проблемы с парковкой [12]. Так, NLP-алгоритм способен проанализировать тысячи ответов на открытый вопрос “Что можно улучшить в нашей поликлинике?” и сгруппировать их по темам, подсветив наиболее частые недостатки.

Автоклассификация жалоб и отзывов с помощью ИИ дает сразу несколько выгод. Во-первых, проблемы можно обнаруживать проактивно: не дожидаясь, пока негативные мнения начнут влиять на отток пациентов, администраторы видят сигнал и могут принять меры (например, увеличить число операторов на телефоне, если многие жалуются на недозвон). Во-вторых, такой мониторинг практически не требует ручного труда – одна модель может обслуживать обратную связь от сотен тысяч пациентов. В-третьих, прозрачность и реагирование на отзывы повышают доверие: пациенты видят, что их голос услышан, и это улучшает их опыт взаимодействия с клиникой. В перспективе, комбинация аналитики на основе ИИ и оперативного менеджмента позволит медицинским организациям выстроить замкнутый цикл улучшения качества: собирать отзывы, анализировать, внедрять изменения и снова получать обратную связь, постоянно повышая уровень предоставляемых услуг.

Рост удовлетворенности пациентов и лояльности (CSAT, NPS)

Все вышеперечисленные улучшения напрямую отражаются на удовлетворенности пациентов и их лояльности к клинике, что измеряется показателями вроде CSAT (Customer Satisfaction Score) и NPS (Net Promoter Score). Проще говоря, довольный пациент не только сам продолжит обслуживаться в клинике, но и порекомендует её другим. Внедрение ИИ-технологий в здравоохранении уже демонстрирует положительное влияние на эти метрики.

Во-первых, разгрузка врачей от рутины позволяет им уделять больше внимания пациентам, что сами пациенты сразу отмечают. Согласно опросам, 42% клиник, внедривших ИИ-скрайбов (цифровых ассистентов для документации), зафиксировали рост удовлетворенности пациентов качеством общения с врачом [13]. Пациенты чувствуют, что доктор снова смотрит на них, слушает их истории без отвлечения на печать – и оценивают сервис выше. Во-вторых, ускорение и повышение точности административных процессов (например, меньше отказов страховки, меньше ошибок в счетах) избавляет пациентов от лишней бюрократической головной боли, что тоже улучшает общий опыт от взаимодействия с системой здравоохранения.

Стоит отметить, что повышение удовлетворенности происходит и среди самих врачей и медперсонала, что косвенно влияет на пациентов. Врачи, получающие поддержку ИИ, меньше выгорают и более доброжелательны. В одном пилотном проекте в Бразилии внедрение ИИ-помощника для ведения историй болезни привело к тому, что индекс лояльности NPS среди врачей-пользователей вырос с 18 до 58 всего за три месяца, а 84% оценили систему на 4 или 5 баллов из 5 по удовлетворенности [14]. Такой энтузиазм медперсонала означает, что технология реально облегчила им жизнь – а довольный персонал, в свою очередь, лучше обслуживает пациентов.

По мере того, как клиники совершенствуют цифровой пациентский путь (digital patient journey) с помощью ИИ, ожидается дальнейший рост показателей удовлетворенности. Уже сейчас около 72% руководителей медучреждений по всему миру называют улучшение потребительского опыта и доверия пациентов приоритетом на ближайший год [15], и ИИ видят одним из главных инструментов для этого. Конечно, важно не превращать погоню за метриками в самоцель: высокие CSAT и NPS – это следствие реального улучшения качества помощи. Искусственный интеллект позволяет персонализировать медицинский сервис, сделать его более отзывчивым и проактивным – а значит, пациенты чувствуют себя в центре внимания и оценивают услуги значительно выше.

Заключение: перспективы и вызовы

Опыт внедрения ИИ в клинике на сегодняшний день весьма обнадеживает. Мы видим конкретные цифры: сокращение времени на документацию на четверть, снижение ошибок и страховых отказов на десятки процентов, рост посещаемости и удовлетворенности пациентов. Все это переводится в улучшение исходов лечения и экономическую эффективность здравоохранения. Неудивительно, что подавляющее большинство руководителей медицинских организаций планируют наращивать инвестиции в ИИ: по данным опросов, до 92% из них считают автоматизацию и искусственный интеллект ключевым направлением развития на ближайшие годы [16][17].

Однако вместе с огромными возможностями ИИ приносит и новые вызовы. Во-первых, требуется обеспечить надежность и безопасность алгоритмов: клинические решения, принимаемые ИИ, должны быть прозрачно объяснимы и проверяемы. Регуляторы уже обратили на это внимание – более 80% опрошенных топ-менеджеров здравоохранения согласны, что необходим усиленный надзор за медицинскими ИИ-системами [18][19]. В ЕС, например, разрабатывается Акт об ИИ, устанавливающий строгие требования к использованию ИИ в критически важных областях (включая медицину) [20]. Во-вторых, внедрение ИИ должно сопровождаться обучением персонала и изменениями рабочих процессов. Технология наиболее эффективна, когда люди понимают её ограничения и правильно ей пользуются. Врачам и медсёстрам важно донести, что ИИ – это помощник, а не конкурент, призванный освободить время для того, что умеет делать только человек: эмпатии, творческого клинического мышления, принятия этичных решений.

Перспективы на будущее выглядят весьма яркими. ИИ уже не гипотеза, а рабочий инструмент во множестве клиник по всему миру. В ближайшие годы мы ожидаем появления ещё более продвинутых систем: генеративные модели будут писать черновики эпикризов и рекомендаций, компьютерное зрение станет вторым мнением при анализе снимков и слайдов, а предиктивная аналитика на больших данных позволит предупреждать заболевания до их развития. Ключевая задача – интегрировать все эти решения в единую экосистему здравоохранения, сохраняя человечность медицины. Если это удастся, выгоды измеряются не только процентами экономии или роста метрик, но и спасенными жизнями, предотвращенными осложнениями, удовлетворенными пациентами и более счастливыми врачами. Именно такой синтез технологий и гуманизма и является конечной целью использования ИИ в клинической практике.

Литература:

1. Balloch J. et al. “Use of an ambient artificial intelligence tool to improve quality of clinical documentation.” Future Healthc J. (2024) – Результаты: документация, созданная ИИ, имела высшие оценки качества и сократила длительность консультаций на ~26% без ущерба для времени общения с пациентом[1].

2. HealthTech Magazine. “AI in Medical Billing and Coding: Reducing Errors and Alleviating Staff Burnout.” (2025) – Отмечается, что до 80% медицинских счетов содержат ошибки, а 42% отказов страховых компаний обусловлены проблемами кодирования[3].

3. Medrina Tech. Management. Case Study: 2025 – Внедрение ИИ-решений для обработки страховых требований привело к снижению числа отказов в оплате на 45% за три месяца и возврату значительной суммы ранее недополученных средств[4].

4. Simbo AI Blog. “Personalized Patient Engagement: Enhancing Appointment Reminders...” (2023) – Приведены успешные кейсы: авто-SMS от Mayo Clinic снизили неявки почти на 50%, система онлайн-записи Kaiser Permanente – примерно на 30%[6], а проактивные звонки Health PEI – на 69%.

5. Pragmatic Institute. “Using AI to Maximize Customer Lifetime Value.” – Согласно исследованию Harvard Business Review, увеличение удержания клиентов (пациентов) всего на 5% может повысить их пожизненную ценность на 25–95%[8], что подчёркивает экономический эффект повышения лояльности.

6. Paubox. “Natural language processing in healthcare.” (Blog, 2023) – Отмечена возможность NLP анализировать отзывы: ИИ-алгоритмы классифицируют мнения пациентов на позитивные/негативные с точностью ~90%, не уступая экспертам[11]. Выявление проблемных аспектов по ключевым словам в отзывах помогает оперативно улучшать сервис[12].

7. Sunoh.ai. “AI Medical Scribes – Helping Providers Reemphasize Compassionate Care.” (2025) – Опрос 230 клиницистов показал, что среди внедривших ИИ-скрайб 42% отметили рост удовлетворенности пациентов, 85% экономию времени на документации, 70% снижение выгорания врачей[13].

8. Basei de Paula P.A. et al. “Improving documentation quality and patient interaction with AI: experience report.” J. Med. Artif. Intell. (2025) – В рамках пилота в Бразилии NPS пользователей ИИ-системы вырос с 18 до 58 за 3 месяца, 84% врачей дали максимальные оценки удовлетворенности (CSAT) работе с системой[14].

9. Waystar. “2025 RCM Leader Survey – AI & Automation Trends.” (Press Release, 2025) – 92% руководителей в сфере медицинского биллинга назвали инвестиции в ИИ и автоматизацию главным приоритетом на 2025 год[16], особенно в задачах доступа пациентов и управления счетами.

10. Deloitte. “2025 Global Health Care Outlook.” (2024) – По опросу Deloitte, более 80% топ-менеджеров здравоохранения ожидают значимого влияния ИИ (в т.ч. генеративного) в 2025 г. и согласны, что необходим усиленный регуляторный надзор за ИИ для обеспечения безопасности пациентов[19].

Источники:

[1] Use of an ambient artificial intelligence tool to improve quality of clinical documentation - PubMed
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39371531/

[2] AI scribes save 15000 hours—and restore the human side of medicine
https://www.ama-assn.org/practice-management/digital-health/ai-scribes-save-15000-hours-and-restore-human-side-medicine

[3] AI in Medical Billing & Coding: Reducing Errors & Burnout | HealthTech 
https://healthtechmagazine.net/article/2025/06/ai-in-medical-billing-coding-perfcon

[4]  California Workers’ Comp Billing | Adapting to 2025 OMFS Updates 
https://www.medtechmgnt.com/blogs/how-californias-workers-compensation-guidelines-impact-billing-practices-in-2025

[5] How Can Information Technology Improve Patient Safety and ...
https://jamanetwork.com/journals/jamapediatrics/fullarticle/191018

[6] [9] [10] Personalized Patient Engagement: Enhancing Appointment Reminders to Reduce No-Show Rates in Healthcare Practices | Simbo AI - Blogs
https://www.simbo.ai/blog/personalized-patient-engagement-enhancing-appointment-reminders-to-reduce-no-show-rates-in-healthcare-practices-3617187/

[7] The effect of patient reminders in reducing missed appointment in ...
https://www.one-health.panafrican-med-journal.com/content/article/2/9/full

[8] Using AI to Maximize Customer Lifetime Value | Pragmatic Institute
https://www.pragmaticinstitute.com/resources/articles/data/using-ai-to-maximize-customer-lifetime-value/

[11] [12] Natural language processing in healthcare
https://www.paubox.com/blog/natural-language-processing-in-healthcare

[13] AI Medical Scribes Helping to Reemphasize Compassionate Care
https://sunoh.ai/blog/ai-medical-scribes-helping-providers-reemphasize-compassionate-care/

[14] Improving documentation quality and patient interaction with AI: a tool for transforming medical records—an experience report - Basei de Paula - Journal of Medical Artificial Intelligence
https://jmai.amegroups.org/article/view/9651/html

[15] [18] [19] [20] 2025 global health care outlook | Deloitte Insights
https://www.deloitte.com/us/en/insights/industry/health-care/life-sciences-and-health-care-industry-outlooks/2025-global-health-care-executive-outlook.html

[16] [17] New research reveals that investing in AI and advanced automation is a top 2025 priority for RCM leaders | Waystar
https://www.waystar.com/news/new-research-reveals-that-investing-in-ai-and-advanced-automation-is-a-top-2025-priority-for-rcm-leaders/