В последние годы в российских клиниках всё чаще звучит одна и та же жалоба: врач проводит слишком много времени не с пациентом, а с бумагами. Электронные системы, которые должны были упростить процесс, зачастую лишь усложняют его.

Именно здесь на помощь приходит искусственный интеллект. Его задача — не заменить специалиста, а снять с него рутинные нагрузки: заполнение протоколов, поиск нужной информации в истории болезни, подготовку отчётов.

Маленькие шаги, которые может сделать каждая клиника

1. Начать с голосового ввода. Простейший инструмент — внедрить диктовку протоколов и автоматическое формирование отчетов. Современные системы распознавания речи позволяют врачу вести прием привычным образом — говорить вслух, описывая жалобы, результаты осмотра и план лечения. Алгоритм преобразует речь в структурированный текст и автоматически формирует протокол. Врач лишь проверяет итоговый документ и при необходимости вносит правки. Такой подход экономит до трети рабочего времени: меньше печатания и щелчков по интерфейсу, больше концентрации на пациенте.
2. Использовать ИИ-ассистента для диагностики. Системы, предлагающие предварительный диагноз на основе жалоб и данных ЭМК, помогают врачу сосредоточиться на уточняющих вопросах. При введении симптомов и данных из электронной карты система анализирует массив накопленных случаев и предлагает врачу несколько наиболее вероятных вариантов диагноза. Это не готовый вердикт, а подсказка, которая помогает быстрее сориентироваться. Польза в том, что специалист может сосредоточиться на уточняющих вопросах, а не тратить время на перебор длинного списка возможных заболеваний. Такой инструмент ценен на первичном приеме, когда пациент описывает жалобы в общих чертах.
3. Автоматизировать анализ изображений. Даже небольшой радиологический центр может протестировать платформы компьютерного зрения. Алгоритмы компьютерного зрения обучаются на тысячах снимков и способны выявлять типичные патологии: от трещин костей до ранних признаков онкологии. Врач получает результат в виде отмеченных зон на изображении и чернового описания. Это не исключает его участия, но заметно ускоряет процесс: рутинное описание сокращается, внимание специалиста направлено на более сложные случаи. Для пациента это значит — быстрее узнать результаты исследования и приступить к лечению.
4. Оптимизировать поток пациентов. Алгоритмы прогнозирования помогают планировать график приемов и равномерно распределять нагрузку между врачами, сокращая очереди. Системы прогнозирования анализируют статистику посещений и составляют оптимальный график работы. Они учитывают сезонные пики обращений, количество специалистов и даже личные обстоятельства (например, отпуск врача). Итог — более равномерная загрузка и сокращение времени ожидания в очереди. Для врача это означает отсутствие перегрузок и возможность уделять каждому пациенту достаточно внимания, а для пациентов — уверенность, что их прием не превратится в марафон ожидания.
5. Обучить персонал работать с новыми инструментами Технология бесполезна, если врач не понимает, как ею пользоваться. Даже самая совершенная система не принесет пользы, если персонал не умеет с ней работать. Поэтому внедрение начинается с небольших пилотных групп: врачи тестируют новые инструменты, делятся опытом, вносят предложения по улучшению. Постепенно практика расширяется на все учреждение. Это снижает сопротивление новому и создает у медиков чувство вовлеченности. В итоге технологии перестают быть «чужим» элементом и становятся естественной частью работы, освобождая время на общение с пациентом.

Что получает пациент

Для пациента эти изменения выражаются не в цифрах, а в ощущениях: врач смотрит ему в глаза, задает вопросы и слушает внимательно. Когда специалист освобожден от необходимости вручную заполнять десятки форм, остается больше времени на общение и разъяснения.

Российские примеры:

• В московских поликлиниках внедрены системы «ТОП-3» и AIDA, которые помогают врачу быстрее поставить предварительный диагноз. «ТОП-3» предлагает три варианта по симптомам, а AIDA анализирует историю за два года и выдаёт результат из числа 95 наиболее распространённых диагнозов.
• Платформы компьютерного зрения автоматически анализируют КТ, МРТ и рентген-снимки. Врач получает подсвеченные зоны возможной патологии и черновой протокол, что сокращает время описания исследования.
• В частных клиниках, например в «Медси», используется система Цельс: она распознает голос врача и формирует протокол в электронную карту. Экономия времени на документацию — до 40 %.
• В Центре Алмазова в Санкт-Петербурге голосовой помощник Voice2Med позволил сократить приём на 5–7 минут без потери качества.
• В Ямало-Ненецком округе пилотный проект по ИИ-оценке риска сердечно-сосудистых заболеваний уже показал практический эффект — смертность снизилась на 15 %.

Роль ИИ в медицине в России — стать «вторым пилотом» врача, взять на себя рутину и оставить за человеком то, что невозможно автоматизировать: диагноз, решение и самое важное — контакт с пациентом.