В настоящее время рынок искусственного интеллекта является одним из наиболее перспективных секторов цифрового здравоохранения. Технологии машинного обучения могут изменить формат оказания медицинской помощи и помочь решить ряд значимых проблем и вызовов здравоохранения, в том числе проблему дефицита медицинского персонала. Активное внедрение и развитие систем искусственного интеллекта затрагивает как государственные медицинские учреждения, так и коммерческие клиники.

В представленной статье изложена характеристика направлений использования систем искусственного интеллекта, решаемые ими задачи, нацеленные на преодоление проблем кадрового дефицита в здравоохранении.

Ключевые слова: искусственный интеллект в медицине, кадровый дефицит в здравоохранении, система поддержки принятия врачебных решений, персонализированное лечение, чат-бот, национальный проект «Здравоохранение».

At present, the artificial intelligence market is one of the most promising sectors of digital healthcare. Machine learning technologies can change the format of medical care and help solve a number of significant health problems and challenges, including the shortage of medical personnel. The active implementation and development of artificial intelligence systems affects both government medical institutions and commercial clinics.

In the presented article the characteristic of the directions of artificial intelligence systems use, the tasks solved by them, aimed at overcoming the problems of staff shortage in health care are presented.

Keywords: artificial intelligence in medicine, staff shortage in healthcare, medical decision support system, personalized treatment, chatbot, national Healthcare project.

Цель: выявление преимуществ использования технологий искусственного интеллекта в сфере решения проблемы отрицательной динамики оснащения медицинских учреждений профильными специалистами.

Методы: использованы аналитические и логические методы, метод анализа нормативных правовых актов, научной литературы, статистических данных консалтинговых агентств, благодаря которым определены основные нормативные правовые акты, регулирующие применение систем искусственного интеллекта в рамках ликвидации кадрового дефицита в здравоохранении, и исследован дисбаланс трудоустроенности медицинских работников Российской Федерации по итогам 2024 года.

Различные аспекты использования технологий машинного обучения, решающих проблемы кадрового дефицита на основе искусственного интеллекта, освещались в трудах российских ученых: А. И. Ламоткина, Д. И. Корабельникова, И. А. Ламоткина, С. А. Лившица, Е. Г. Переваловой, М. Г. Алексеевой, А. И. Зубова, М. Ю. Новикова, Н. Г. Кураковой, Л. А. Цветковой, О. В. Черченко, А. А. Литвина, И. О. Стома, Т. М. Шаршаковой, С. Б. Румовской, А. А. Ковалева, О. Э. Карпова, О. В. Пензина, О. В. Веселовой и др.

Результаты: выявлены преимущества использования систем искусственного интеллекта в рамках ликвидации кадрового дефицита в здравоохранении.

Выводы: по итогу проведения исследования предложены возможные пути и перспективы использования технологий искусственного интеллекта, нацеленные на ликвидацию кадрового дефицита в здравоохранении.

Введение

Внедрение цифровых технологий в Российской Федерации пользуется поддержкой на государственном уровне власти. Создана нормативно-правовая база, регулирующая реальную медицинскую практику и обеспечивающая безопасность внедрения и качество функционирования систем искусственного интеллекта. Принята Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года [10]. Национальный проект «Здравоохранение», утвержденный 24 декабря 2018 года, ставит одной из своих основных целей ликвидацию кадрового дефицита в здравоохранении, что может быть осуществлено, в частности, на базе интеграции федеральной системы искусственного интеллекта Министерства здравоохранения Российской Федерации в единый цифровой контур с информационными системами, функционирующими в сфере здравоохранения субъектов Российской Федерации [8].

Специалисты консалтингового агентства Frost and Sullivan указали на тот факт, что объемы общемирового рынка искусственного интеллекта в здравоохранении по итогам 2024 года в денежном эквиваленте составляют 28 млрд долл. США. Здесь следует отметить, что свыше 16 % государственных и частных медицинских учреждений Российской Федерации используют в своей работе системы искусственного интеллекта, содействующие внедрению решений по ликвидации кадрового дефицита [2], что подчеркивает актуальность проведения исследования.

Материалы и методы исследования

При проведении исследования использованы аналитические и логические методы, метод анализа нормативных правовых актов, научной литературы, статистических данных консалтинговых агентств, на основании которых:

— определены основные нормативные правовые акты, регулирующие применение систем искусственного интеллекта в рамках ликвидации кадрового дефицита в здравоохранении;

— исследован дисбаланс трудоустроенности медицинских работников Российской Федерации по итогам 2024 года;

— выявлены преимущества использования систем искусственного интеллекта в здравоохранении;

— выявлены перспективы развития систем искусственного интеллекта в рамках ликвидации кадрового дефицита в здравоохранении.

Результаты и обсуждения

Кадровый дефицит в системе здравоохранения Российской Федерации является одной из самых острых проблем для государственных и частных медицинских учреждений. По итогам 2024 года совокупный дефицит обеспеченностью медицинскими кадрами оценивается в 98 тыс. человек, при этом кадровый дефицит высшего медицинского персонала в 23 тыс. человек имеют 25 субъектов Российской Федерации, а кадровый дефицит среднего медицинского персонала в 75 тыс. человек имеют 57 субъектов Российской Федерации [3]. Дисбаланс трудоустроенности медицинских работников по итогам 2024 года представлен на рисунке 1.

Рис. 1. Трудоустроенность медицинских работников по итогам 2024 года, %

Примечание. Разработано автором на основании данных Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования [9].

Внедрение технологий искусственного интеллекта в медицинские учреждения способно частично перекрыть нехватку врачей и среднего медперсонала. А. И. Ламоткин, Д. И. Корабельников, И. А. Ламоткин, С. А. Лившиц, Е. Г. Перевалова [6] отмечают, что внедрение в медицинскую практику технологий искусственного интеллекта, связанных с компьютерным зрением, способствует активному функционированию систем консультативно-диагностического направления в отделениях функциональной диагностики, эндоскопии, лучевой диагностики, ультразвуковой диагностики и при реализации профилактических маммографических исследований и анализе электрокардиограмм. Искусственный интеллект обрабатывает полученную информацию на базе компьютерных алгоритмов, находит патологии и признаки заболеваний и отмечает их с помощью цветовых подсказок, ранжируя снимки по уровням развития патологий. При этом значительно повышается точность и скорость обработки информации. Искусственный интеллект способен подсказать врачу предположительный диагноз заболевания на основе анализа данных электронной медицинской карты пациента, а врач, анализируя подсказку системы, ставит окончательный диагноз. Таким образом, технологии искусственного интеллекта значительно снижают нагрузку на врачей и высвобождают время для индивидуальной работы с пациентом и проведения качественной диагностики заболевания.

М. Г. Алексеева, А. И. Зубов, М. Ю. Новиков [1] указывают на тот факт, что системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР), использующие технологии искусственного интеллекта, позволяют частично перекрыть кадровый дефицит среднего медицинского персонала. Одной из возможностей таких систем является транскрибация речи, то есть перевод из голоса в текст информации, надиктованной врачом во время приема пациента: анамнеза, жалоб, результатов осмотра и последующего плана лечения. В результате система автоматически формирует протокол приема для пациента, и присутствие медсестры не требуется. Также СППВР способна на основе анализа жалоб и анамнеза пациентов подбирать наиболее вероятные диагнозы и передавать их врачу. Такая система покрывает 95 % наиболее распространенных диагнозов, и с ее помощью только врачами общей практики и терапевтами по итогам года выставлено свыше 10 млн предварительных диагнозов в Российской Федерации.

Н. Г. Куракова, Л. А. Цветкова, О. В. Черченко [5] указывают, что алгоритмы искусственного интеллекта, функционирующие на платформах чат-ботов, способны частично перекрыть кадровый дефицит врачей, так как чат-боты собирают жалобы пациентов перед посещением врача в клинике, формируют предварительно заполненный протокол и даже предлагают наиболее вероятный диагноз на основе анализа полученной информации. В результате врач не тратит во время приема пациента большое количество времени на сбор информации, а посвящает все время приема осмотру пациента и первичной диагностике.

А. А. Литвин, И. О. Стома, Т. М. Шаршакова, С. Б. Румовская, А. А. Ковалев [7] подчеркивают преимущества применения искусственного интеллекта в здравоохранении и указывают на тот факт, что искусственный интеллект в короткие сроки способен точно обработать огромные массивы данных в рамках проведения диагностических процедур, предлагать диагноз и давать подробные рекомендации врачу по лечению заболевания пациента. Искусственный интеллект существенно экономит время в рамках работы врачей с электронными медицинскими картами. Это особенно важно в тех областях медицины, где ограниченны временные ресурсы и недостаточно персонала.

О. Э. Карпов, О. В. Пензин, О. В. Веселова [4] отмечают в качестве преимуществ применения технологий искусственного интеллекта возможность ведения персонализированного лечения. Искусственный интеллект способен разрабатывать персонализированные планы лечения пациентов, анализировать их генетические особенности и данные о предыдущем опыте лечения и исследовать текущее состояние здоровья пациентов. Это снимает значительную нагрузку с медицинского персонала и повышает эффективность решения проблем кадрового дефицита.

Выводы

Подводя итог изложенному, отметим, что дальнейшее развитие систем искусственного интеллекта, нацеленное на решение проблемы отрицательной динамики оснащения медицинских учреждений профильными специалистами, должно быть связано с тотальной оптимизацией всех рабочих процессов в медицине, а также процессов по управлению ресурсами медицинских учреждений. Полная автоматизация рутинных и административных задач как частных медицинских клиник, так и государственных медицинских учреждений на базе алгоритмов искусственного интеллекта приведет к высвобождению трудовых ресурсов за счет делегирования функций персонала системам машинного обучения.

Литература:

1. Алексеева, М. Г. Искусственный интеллект в медицине / М. Г. Алексеева, А. И. Зубов, М. Ю. Новиков // Международный научно-исследовательский журнал. — 2022. — № 7. — С. 10–13. — DOI 10.23670/IRJ.2022.121.7.038
2. Доктор нейросеть: что умеет искусственный интеллект в медицине. — URL: https://robotunion.ru/glavnaya/tpost/rhfl6p0di1-doktor-neiroset-chto-umeet-iskusstvennii (дата обращения: 02.04.2025).
3. Как в России будут решать проблему кадрового дефицита в здравоохранении: главное из Госдумы. — URL: https://medvestnik.ru/content/news/Kak-v-Rossii-budut-reshat-problemu-kadrovogo-deficita-v-zdravoohranenii-glavnoe-iz-Gosdumy.html (дата обращения: 02.04.2025).
4. Карпов, О. Э. Организация и регуляция взаимодействия искусственного интеллекта с врачом и пациентом / О. Э. Карпов, О. В. Пензин, О. В. Веселова // Вестник Национального медико-хирургического центра им. Н. И. Пирогова. — 2020. — Т. 15, № 2. — С. 155–160. — DOI 10.25881/BPNMSC.2020.73.34.027
5. Куракова, Н. Г. Технологии искусственного интеллекта в медицине и здравоохранении: позиции России на глобальном патентном и публикационном ландшафте / Н. Г. Куракова, Л. А. Цветкова, О. В. Черченко // Врач и информационные технологии. — 2020. — № 2. — С. 81–100. — DOI 10.37690/1811-0193-2020-2-81-100
6. Искусственный интеллект в здравоохранении и медицине: история ключевых событий, его значимость для врачей, уровень развития в разных странах / А. И. Ламоткин, Д. И. Корабельников, И. А. Ламоткин [и др.] // Фармакоэкономика. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. — 2024. — Т. 17, № 2. — С. 243–250. — DOI 10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2024.254
7. Новые возможности искусственного интеллекта в медицине: описательный обзор / А. А. Литвин, И. О. Стома, Т. М. Шаршакова [и др.] // Проблемы здоровья и экологии. — 2024. — Т. 21, № 1. — С. 7–17. — DOI 10.51523/2708-6011.2024-21-1-01
8. Паспорт национального проекта «Здравоохранение» (утв. президиумом Совета при Президенте Российской Федерации по стратегическому развитию и национальным проектам, протокол от 24 декабря 2018 г. № 16). — URL: https://base.garant.ru/72185920/ (дата обращения: 02.04.2025).
9. Кадровая болезнь: как дефицит российских врачей приходится закрывать африканскими. — URL: https://www.forbes.ru/biznes/515642-kadrovaa-bolezn-kak-deficit-rossijskih-vracej-prihoditsa-zakryvat-afrikanskimi (дата обращения: 02.04.2025).
10. Указ Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации». — URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/72738946/ (дата обращения: 02.04.2025).