Лидеры российского рынка частной медицины активно инвестируют в ИИ-инструменты для оптимизации операционной деятельности и автоматизации рутины. При этом они осознанно откладывают внедрение многообещающих диагностических систем на основе нейросетей из-за юридических рисков и низкой окупаемости.
Крупнейшие частные клиники в России отдают предпочтение инструментам с окупаемостью три-шесть месяцев. При этом они не отказываются от продвинутых решений, но фокусируются на сервисах, дающих конкурентное преимущество, сообщается в исследовании IT-компании Purrweb и Национальной базы медицинских знаний (НБМЗ) о цифровой зрелости частной медицины России, с которым ознакомился «МВ».
Общие темпы цифровизации замедляются (активные вложения в такие сервисы 2026 году планируют 46% медорганизаций, по данным опроса компании «Первый Бит»), бизнес рационально подходит к внедрению новых инструментов. Лидеры рынка частной медицины в России закупают сервисы на основе искусственного интеллекта (ИИ) для решения конкретных задач. Типична пропорция расходов «две трети на поддержание операционки, треть на развитие». В приоритете операционный и сервисный ИИ для автоматизации рутины и контроля качества:
- голосовые роботы и речевая аналитика кол-центров (снижение числа ошибок операторов и нагрузки на них),
- WFM и «умное расписание» (сокращение согласования расписания с недели до нескольких часов, ведение листа ожидания),
- контроль качества,
- рекомендательные системы ради роста среднего чека,
- системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР),
- контроль качества и автоматизация документооборота на фоне регуляторного давления (доля проверяемых медкарт вырастает с 5 до 100%),
- цифровизация управленческого контура (личный кабинет врача с операционными показателями и прозрачной связью с заработком).
Окупаемость этих инструментов составляет три-шесть месяцев, в основном за счет сокращения издержек на 10—15%, а не за счет роста выручки. Одно из исключений — СППВР на основе клинических рекомендаций. «Врачи, которые постоянно пользуются системой, назначают на 20–30% услуг больше. При этом не назначается ничего лишнего — специалист соблюдает клинрекомендации. Это гарантированный дополнительный приток денег для клиники», — заявил директор по инновациям клиники «Ариадна» Леонид Шепурев.
Робот для разбора гарантийных писем по полисам ДМС окупается за пять месяцев и по годовой стоимости оказался примерно вдвое дешевле дополнительного сотрудника. Диагностический ИИ окупается медленно, а его эффект пока «ниже среднего».
Полноценную ИИ-диагностику лидеры частной медицины держат на паузе из-за высокой цены ошибки. Например, «Инвитро» намеренно не запускает интерпретацию анализов для пациента с использованием нейросетей. Назначить новые исследования, не приняв на себя ответственность, невозможно, поэтому их автоматическая расшифровка не повлияла бы на допродажи, считает директор по цифровой трансформации компании Дарья Степченкова.
Осознанно отказываются игроки и от полной замены операторов кол-центра роботами: технически это возможно, но пациентам важен человеческий контакт.
Минимизировать потери при неудачном внедрении ИИ-инструментов позволяют: запуск пилотов на малой группе, оценка эффекта до масштабирования и избегание проектов, чья судьба не зависит от самой компании. Примерами неудач стали сворачивание выхода на рынок собственной системы «Ася» «Клиникой Фомина» ( монолитную систему было сложно отчуждать от исходной инфраструктуры), отмена запуска продукта для промышленной медицины от «Хеликса» в связи со сменой руководства у госзаказчика, отказ от голосового ввода (заполнять документацию шаблонами в «Медси» оказалось быстрее, и ни один лидер отрасли не довел транскрибацию приема до повседневного применения).
В отчете рассмотрены оптимальные подходы к ИТ-инфраструктуре для клиник разного масштаба. Например, для федеральных сетей приоритетом должна стать работа над экосистемой для пациента (паспорт здоровья, превентивные сервисы), а малым клиникам лучше сосредоточиться на административном ИИ: чат-боты записи и напоминаний. Развивать цифровой контур лидеры рынка рекомендуют постепенно — ради сохранения гибкости системы.
Отмечается односторонний характер взаимодействия с Единой государственной информационной системой в сфере здравоохранения (ЕГИСЗ): собранные с немалыми усилиями документы передаются в нее, но обратно в клиники они практически не возвращаются. Многие игроки хотели бы через интегрированную электронную медкарту (ИЭМК) получать данные о собственных пациентах из внешних источников: других клиник, лабораторий, госсектора, но этот сценарий пока реализован лишь частично.
Включить KPI по внедрению ИИ в территориальные программы госгарантий предложил Федеральный фонд ОМС (ФОМС). По его подсчетам, внедрение ИИ в лучевой диагностике позволит сэкономить больше 550 млн руб. за счет сокращения трудозатрат рентгенологов на 10%. Всего в 2019—2024 годах в регионах реализовано около 412 проектов по внедрению ИИ в здравоохранение, большинство — для анализа медицинских изображений. Возможность оплаты ИИ-сервисов из средств ОМС предусмотрена Программой госгарантий на 2025—2027 годы.