Организациям здравоохранения не приходится жаловаться на нехватку данных. Они генерируют их непрерывно через электронные медицинские карты, диагностическую визуализацию, лабораторные системы, страховые требования, аптеки, подключенные устройства, клинические исследования и повседневную работу больниц.

Сложность заключается в том, чтобы превратить эту информацию в своевременные и надежные действия.

ИИ и аналитика данных могут способствовать принятию более качественных клинических решений, более раннему выявлению рисков для пациентов, снижению административной нагрузки, улучшению планирования мощностей, повышению эффективности цикла получения доходов и ускорению исследований. Однако эти результаты не достигаются путем простого развертывания модели в изоляции. Они зависят от надежных данных, инженерных решений, специфичных для здравоохранения, интеграции в рабочие процессы, клинической или операционной валидации и четко распределенной ответственности персонала.

Это применение в здравоохранении более широкого принципа, рассмотренного в нашем руководстве о том, как ИИ и аналитика данных повышают бизнес-результаты. Ценность по-настоящему проявляется только тогда, когда доверенные данные и интеллектуальный анализ достигают людей и систем, способных действовать на их основе.

Здравоохранение поднимает планку еще выше. Более быстрый административный процесс может принести значительную операционную ценность. ИИ-система, влияющая на диагностику, приоритизацию или лечение, может потребовать гораздо более строгих доказательств, надзора и регуляторного контроля.

Проблема данных в основе ИИ для здравоохранения

Система здравоохранения может хранить богатую продольную запись об уходе за пациентом, но при этом быть не в состоянии собрать полную и своевременную картину, когда это необходимо.

Соответствующая информация может быть распределена между:

Электронными медицинскими картами
Лабораторными информационными системами
Платформами радиологии и визуализации
Аптечными системами
Приложениями для страховых требований и биллинга
Системами управления коечным фондом и персоналом
Устройствами мониторинга пациентов
Репозиториями исследований и геномными наборами данных
Внешними поставщиками, плательщиками и организациями общественного здравоохранения

Эти источники не всегда используют одинаковые идентификаторы, форматы, терминологию или графики обновления. Одна организация может определять показатель по-разному в разных отделах. Отчет о визуализации может храниться в виде неструктурированного текста. Данные устройств могут поступать непрерывно, в то время как данные о страховых требованиях появляются гораздо позже. Правила конфиденциальности могут ограничивать способы объединения или повторного использования наборов данных.

Взаимодействие улучшилось, но остается неполным. В 2024 году около девяти из десяти больниц США предоставили пациентам доступ к медицинской информации через интерфейс прикладного программирования (API). Семь из десяти сообщили об использовании standards-based APIs such as Fast Healthcare Interoperability Resources (обычно известного как FHIR) для доступа пациентов, в то время как значительная часть обмена данными со сторонними клиническими и административными системами по-прежнему опирается на нестандартные методы.

Таким образом, центральная задача заключается не просто в сборе большего объема информации. Она состоит в том, чтобы сделать правильные данные доступными, понятными, безопасными и пригодными для использования в определенных клинических, операционных, финансовых или исследовательских целях.

ИИ в здравоохранении создает ценность, когда фрагментированные клинические, операционные и исследовательские данные могут проходить через надежную основу, превращаясь в решения и рабочие процессы, которые улучшают результаты.

6 способов, которыми ИИ и аналитика данных улучшают результаты в здравоохранении

1. Поддержка принятия клинических решений и точность диагностики

Поддержка принятия клинических решений на базе ИИ может анализировать истории болезни, результаты анализов, визуализацию, симптомы и клинические рекомендации, чтобы помочь специалистам выявлять закономерности или варианты, которые в противном случае потребовали бы тщательного ручного анализа.

Эти системы могут поддерживать интерпретацию изображений, проверку назначений лекарств, дифференциальную диагностику или приоритизацию случаев, требующих более пристального внимания. Цель, как правило, должна заключаться в усилении профессионального суждения, а не в его сокрытии или замене.

Требования к данным зависят от предполагаемого использования. Системе диагностической визуализации могут потребоваться репрезентативные, точно размеченные изображения с различных устройств и от разных групп пациентов. Ассистенту по клиническим знаниям могут потребоваться актуальные, одобренные медицинские доказательства и информация о конкретном пациенте, представленная с четким указанием источника.

Успех следует измерять не только технической точностью модели. Соответствующие показатели могут включать время до интерпретации, чувствительность и специфичность, частоту ложных срабатываний, принятие врачами, изменения в решениях о лечении и — там, где это подтверждается доказательствами — исходы для пациентов.

Чем ближе система приближается к диагностике или лечению, тем важнее становятся независимая клиническая валидация, проверка человеком, объяснимость и мониторинг после развертывания.

2. Предиктивная аналитика для стратификации рисков пациентов

Предиктивные модели могут объединять клинические наблюдения, результаты лабораторных исследований, историю приема лекарств, сопутствующие заболевания, предыдущее использование услуг и данные мониторинга в реальном времени для выявления пациентов с повышенным риском ухудшения состояния, повторной госпитализации или другого нежелательного события.

Прогноз модели — это только начало. Оповещение должно достичь соответствующей команды по уходу достаточно рано, чтобы изменить дальнейшие действия, с порогами и процедурами эскалации, разработанными для предотвращения чрезмерной усталости от оповещений.

В исследовании больницы, опубликованном в JAMA Internal Medicine, оценивалось оповещение об ухудшении состояния на базе ИИ, связанное с совместным реагированием медсестер и врачей. Среди пациентов, находящихся около порога оповещения, вмешательство было связано со снижением на 10,4 процентных пункта составного показателя, который включал активацию группы быстрого реагирования, перевод в отделение интенсивной терапии или остановку сердечно-легочной деятельности. Дизайн наблюдательного исследования в одном центре означает, что результат не следует автоматически обобщать на каждую больницу, но он демонстрирует важность объединения прогнозирования с определенным клиническим рабочим процессом.

Соответствующие показатели результатов включают время до вмешательства, уровни эскалации, предотвратимые переводы, повторные госпитализации, нежелательные события и клиническую полезность оповещений, а не просто производительность модели на ретроспективном наборе данных.

3. Операционная эффективность: планирование, укомплектование персоналом и мощности

ИИ в аналитике здравоохранения может помочь прогнозировать объемы пациентов, предсказывать отмену приемов, оптимизировать распределение персонала, улучшить управление коечным фондом и сократить время, затрачиваемое на повторяющуюся документацию или ввод данных.

Эти приложения обычно зависят от операционных данных, а не от высокочувствительных диагностических выводов: истории приемов, графиков работы персонала, моделей госпитализации и выписки, рабочих процессов документации, спроса на услуги и информации об объектах или оборудовании.

Административный ИИ все еще может требовать безопасности, управления и проверки человеком, но он, как правило, несет другой профиль клинического риска, чем программное обеспечение, влияющее на диагностику или лечение.

В 2025 multicenter studyисследовании с участием 263 врачей и практикующих специалистов среднего звена, сообщаемый уровень выгорания снизился с 51,9% до 38,8% после 30 дней использования ИИ-ассистента для ведения записей. Участники также сообщили об улучшениях в нагрузке по документации, внимании к пациентам и работе в нерабочее время. Поскольку в исследовании использовался дизайн «до/после» для улучшения качества и учитывались самоотчеты о результатах, это показывает связь, а не доказывает, что технология сама по себе вызвала каждое улучшение.

Компания Exadel также разработала модуль управления больничными активами на базе ИИ, который использует компьютерное зрение и оптическое распознавание символов для извлечения серийных номеров, сроков годности и другой информации с этикеток оборудования. Решение преобразует изображения этикеток в структурированные данные и интегрирует их с существующими рабочими процессами учета активов, сокращая объем ручного ввода и улучшая видимость оборудования.

Операционный успех может измеряться временем документирования, пропускной способностью пациентов, коэффициентом использования, временем ожидания, сверхурочной работой, уровнем отмен, временем обработки активов или мощностями, высвобожденными для оказания более ценных медицинских услуг.

4. Оптимизация цикла получения доходов и обработка страховых выплат

Процессы цикла получения доходов зависят от больших объемов клинической и административной информации, точно передаваемой между поставщиками услуг, плательщиками, командами кодирования и финансовыми системами.

ИИ и аналитика могут помочь в следующих аспектах:

Проверка документации и кодирования
Рабочие процессы проверки права на получение услуг и авторизации
Валидация страховых требований
Прогнозирование отказов
Выявление недоплат
Приоритизация счетов для последующей обработки
Выявление аномальной или потенциально мошеннической активности

Информационная база обычно включает историю страховых выплат, контракты, коды биллинга, клиническую документацию, записи об авторизации, модели платежей и причины отказов. Системы также должны сохранять проверяемую связь между рекомендацией и исходной записью.

Наиболее полезные показатели являются конкретными: уровень отказов, принятие с первого раза, количество дней в дебиторской задолженности, стоимость взыскания, время персонала на одну заявку, восстановленный доход и доля случаев, требующих ручной корректировки.

Это область, в которой организациям следует избегать путаницы между объемом автоматизации и ее ценностью. Система, которая обрабатывает заявки быстрее, но создает больше переделок, необъяснимых отказов или рисков нарушения нормативных требований, не улучшила цикл получения доходов.

5. Управление здоровьем населения

Аналитика здоровья населения выходит за рамки отдельного обращения, позволяя выявлять закономерности в сообществах и группах пациентов.

Системы здравоохранения и плательщики могут объединять клинические записи, данные о страховых выплатах, историю приема лекарств, показатели использования услуг, демографические данные, географию и тщательно контролируемую информацию о социальных и экологических факторах для выявления:

Пробелов в профилактической помощи
Групп с повышенным риском осложнений хронических заболеваний
Неравного доступа или результатов лечения
Вероятно предотвратимых госпитализаций
Сообществ, требующих адресной работы
Вариативности в лечении и использовании услуг

ИИ может помочь сегментировать население, прогнозировать спрос, приоритизировать ресурсы управления медицинской помощью и персонализировать взаимодействие. Однако исторические данные могут отражать неравный доступ, недостаточную диагностику или другие структурные искажения. Модель может воспроизводить эти закономерности, если команды не проверят репрезентативность и не оценят производительность для соответствующих групп.

Показатели должны отражать цель программы: завершение скрининга, приверженность лечению, предотвратимое использование услуг, вовлеченность, время до последующего наблюдения, меры по контролю заболеваний или изменения в неравенстве. Точность модели — это вспомогательный показатель, а не конечный результат для здоровья населения.

6. Ускорение разработки лекарств и клинических испытаний

Организации в сфере медико-биологических наук могут применять ИИ и аналитику к геномным данным, молекулярной информации, медицинской литературе, визуализации, доказательствам из реальной практики, записям испытаний и лабораторным результатам.

Потенциальные области применения включают идентификацию целей, скрининг молекул, поиск биомаркеров, разработку протоколов, выбор площадок, подбор пациентов, мониторинг безопасности и анализ результатов исследований.

Тем не менее, технически успешный прогноз не гарантирует улучшение результатов исследований. В исследовании с участием 20 707 онкологических пациентов ИИ использовался для выявления прогрессирования заболевания и уведомления врачей о клинических испытаниях, соответствующих геномному профилю. Уведомления не привели к значительному увеличению числа участников испытаний, что доказывает: критерии отбора, доступ, сроки, рабочий процесс, суждение врача и выбор пациента по-прежнему влияют на конечный результат.

Exadel совместно с биоинформатической организацией разработала аналитическую ИИ-платформу на базе Azure для исследований рака. Автоматизированные конвейеры собирали разнообразные данные из удаленных клиник, а стандарты FHIR и Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) обеспечивали обмен медицинскими данными и изображениями. Платформа обработала более 10 петабайт данных и сэкономила более 1000 часов за счет автоматизации DevOps, предоставив исследователям аналитику по запросу для онкологических открытий и прецизионной медицины.

Для исследовательских приложений полезные показатели могут включать время, затраченное на подготовку данных, время цикла анализа, количество выявленных жизнеспособных кандидатов, набор и удержание участников, поправки к протоколам, время до активации испытания и, в конечном итоге, доказательства научной или клинической ценности.

Навигация в вопросах HIPAA, функциональной совместимости и ответственного ИИ в здравоохранении

Требования к ИИ в здравоохранении зависят от предполагаемого использования системы, обрабатываемых ею данных, вовлеченных организаций и юрисдикций, в которых она работает. Конфиденциальность, функциональная совместимость, клиническая валидация, надзор за медицинскими устройствами и управление ответственным ИИ взаимосвязаны, но не являются одним и тем же обязательством.

Уровень валидации и надзора, как правило, должен повышаться по мере того, как ИИ-система приближается к принятию решений, непосредственно влияющих на уход за пациентами.

ИИ в здравоохранении несет разный уровень риска в зависимости от сценария использования; валидация, управление и человеческий контроль должны усиливаться по мере того, как ИИ переходит к принятию значимых клинических решений.

HIPAA и защищенная медицинская информация

В Соединенных Штатах Правило безопасности HIPAA требует, чтобы охваченные организации и деловые партнеры использовали административные, физические и технические меры защиты для обеспечения безопасности электронной защищенной медицинской информации. Организации должны определить, получает ли, хранит или передает поставщик ИИ, облачных или технологических услуг защищенную информацию от их имени, и требуется ли заключение Соглашения о деловом партнерстве (Business Associate Agreement).

HIPAA не предоставляет универсальную сертификацию продуктов. Соответствие требованиям зависит от организации, сценария использования, контрактов, мер защиты, доступа, потоков данных и практики управления рисками.

FHIR и функциональная совместимость

FHIR — это стандарт HL7 для обмена медицинской информацией через модульные ресурсы и API. Текущая опубликованная базовая спецификация — R5, хотя многие существующие реализации в США и требования к сертификации по-прежнему основаны на R4 и конкретных руководствах по реализации.

Использование FHIR само по себе не решает проблемы сопоставления идентификаторов, различий в терминологии, неполных записей или несоответствия клинического смысла. Эти вопросы по-прежнему требуют нормализации, управления, тестирования и соглашения о том, как данные будут интерпретироваться.

Надзор FDA

Не каждое ИИ-приложение в здравоохранении является медицинским устройством. Руководство FDA поясняет, что некоторые функции поддержки клинических решений могут соответствовать критериям, исключающим их из определения устройства, в то время как другие программные функции остаются объектом надзора за медицинскими устройствами в зависимости от их функциональности и предполагаемого использования.

Организациям, разрабатывающим или внедряющим клиническое программное обеспечение, следует определять соответствующий путь развития совместно с квалифицированными специалистами по нормативно-правовому регулированию, а не исходить из предположения, что весь ИИ в здравоохранении — или ни одна его часть — подпадает под надзор FDA.

Закон ЕС об ИИ и ответственный ИИ

Закон ЕС об ИИ использует подход, основанный на оценке рисков. Медицинское программное обеспечение на базе ИИ может классифицироваться как система с высоким уровнем риска, если оно является регулируемым продуктом или компонентом безопасности, отвечающим соответствующим критериям, однако не каждое административное или аналитическое приложение в сфере здравоохранения относится к этой категории. Закон в настоящее время применяется в соответствии с поэтапным графиком внедрения, при этом требования варьируются в зависимости от типа системы.

Закон также подчеркивает ответственность разработчиков, медицинских организаций, специалистов и государственных органов. Ответственное внедрение должно учитывать безопасность, прозрачность, репрезентативность, конфиденциальность, подотчетность, автономию человека и постоянную оценку, а не только техническое тестирование перед запуском.

Эти вопросы следует решать совместно с клиническими, юридическими, комплаенс-командами, а также специалистами по безопасности, конфиденциальности и нормативно-правовому регулированию. Они не заменяют профессиональную консультацию, специфичную для конкретной юрисдикции.

Создание фундамента данных для ИИ в здравоохранении

ИИ в здравоохранении должен начинаться с четко определенного решения или рабочего процесса, за которым следует оценка данных, необходимых для его поддержки.

Надежный фундамент может включать:

Интеграцию систем EHR, лабораторных, визуализационных, страховых, аптечных и медицинских устройств
Нормализацию клинических данных и сопоставление терминологии
FHIR API и другие интерфейсы
Пакетные и потоковые конвейеры данных в реальном времени
Безопасную облачную архитектуру, архитектуру озера данных (data lake) или lakehouse
Управление идентификацией пациентов и поставщиков медицинских услуг
Метаданные и происхождение данных (lineage)
Мониторинг качества данных
Управление доступом на основе ролей и журналы аудита
Деидентификацию или контролируемые исследовательские среды
Возможности MLOps для развертывания, мониторинга и обновления моделей

Именно здесь инженерия данных в здравоохранении становится частью результата, а не предварительным техническим упражнением. Услуги Exadel по инженерии данных и аналитике направлены на подключение, очистку, стандартизацию, управление и операционализацию корпоративной информации, чтобы она могла поддерживать аналитику и ИИ.

Архитектура также должна отражать уровень риска. Модель административного прогнозирования, инструмент для исследовательского анализа и приложение для поддержки диагностики не должны автоматически проходить одинаковые процессы валидации или утверждения.

Тот же принцип применим к организационным возможностям: клинические, технические, аналитические команды, а также команды по безопасности и управлению должны обладать достаточным общим пониманием, чтобы правильно эксплуатировать и контролировать каждый вариант использования после его перехода в промышленную эксплуатацию.

Как Exadel поддерживает ИИ и аналитику данных в здравоохранении

В Exadel мы объединяем понимание предметной области здравоохранения, проектирование платформ данных, разработку ИИ, создание приложений, управление и доставку решений через модель, сочетающую консалтинг, инженерные услуги и обучение клиентов.

Наша работа в сфере здравоохранения и фармацевтики включает платформы клинических и исследовательских данных, прогностические системы, интеллектуальную автоматизацию, опыт пациентов и поставщиков услуг, интероперабельность и регулируемые корпоративные среды.

Эта способность к реализации поддерживается партнерствами Exadel с Cursor, Anthropic и OpenAI, а также сертифицированными специалистами внутри нашей организации. Для клиентов в сфере здравоохранения ценность заключается не в самих партнерствах, а в доступе к практикам, которые могут привнести современные технологии ИИ и опыт внедрения в архитектуру, инженерию, управление и развитие, при этом выбирая технологии в соответствии с клиническими, операционными, требованиями безопасности, нормативными требованиями и требованиями к данным для конкретного случая.

Мы помогаем организациям:

Выбирать варианты использования с учетом ценности, осуществимости, готовности данных и рисков
Интегрировать и управлять данными в здравоохранении
Создавать масштабируемые платформы аналитики и ИИ
Проектировать модели и приложения вокруг реальных рабочих процессов
Устанавливать тестирование, контроль со стороны человека, наблюдаемость и аудируемость
Переводить успешные решения из контролируемых сред в промышленную эксплуатацию
Давать возможность внутренним клиническим, техническим, аналитическим командам и командам управления ответственно эксплуатировать и расширять возможности ИИ

Например, для глобальной медико-биологической организации Exadel создала систему предиктивного обслуживания, которая анализирует электрические и рабочие сигналы от лабораторного оборудования. Интегрированные оповещения способствуют более раннему техническому обслуживанию, планированию запасных частей и координации ремонта, снижая риск неожиданных простоев и повреждения образцов.

Наши услуги по разработке ИИ предназначены для вывода решений за рамки экспериментов в безопасное, интегрированное и контролируемое корпоративное использование. Поскольку одни и те же команды участвуют в преобразовании требований в рабочие системы, рекомендации по данным, моделям, интеграции, валидации и управлению остаются связанными с реалиями внедрения.

Организации, не уверенные в том, могут ли их данные, технологии, управление, персонал и операционная модель поддержать этот путь, могут начать с оценки готовности и зрелости ИИ (AI Readiness & Maturity Assessment).

Стройте ИИ в здравоохранении вокруг результата, а не модели

У медицинских организаций нет недостатка в перспективных вариантах использования ИИ. Более важный вопрос заключается в том, существуют ли необходимые данные, рабочий процесс, меры защиты, доказательства и право собственности для получения надежного результата.

Exadel помогает организациям в сфере здравоохранения и медико-биологических наук объединить инженерию данных, внедрение ИИ, ответственную промышленную эксплуатацию и развитие клиентов вокруг измеримых клинических, операционных, финансовых и исследовательских приоритетов.

Часто задаваемые вопросы

Каковы самые большие барьеры для внедрения ИИ в здравоохранении?

Самыми большими барьерами являются фрагментированные данные, ограниченная интероперабельность, переменное качество данных, требования к конфиденциальности и безопасности, недостаточная клиническая валидация, неясное право собственности и трудности с интеграцией ИИ в устоявшиеся рабочие процессы. Медицинские организации также должны отличать административные приложения от систем, влияющих на клинические решения, поскольку уровень доказательств, надзора и регулирования может существенно различаться. Сильная программа начинается с определенного результата, оценивает данные и операционную среду, а также устанавливает, как врачи, администраторы, технические команды и службы комплаенса будут разделять ответственность.

Как ИИ улучшает принятие клинических решений?

ИИ может поддерживать принятие клинических решений путем выявления закономерностей в историях болезни пациентов, результатах анализов, изображениях, данных мониторинга и медицинских знаниях. Он может сигнализировать о риске ухудшения состояния, приоритизировать случаи, обобщать информацию или представлять потенциальные варианты. Результат должен доходить до врачей в рамках существующего рабочего процесса и предоставлять достаточно контекста для обоснованного анализа. Эффективность должна оцениваться в целевой популяции пациентов и в соответствующих условиях. Одной точности модели недостаточно: медицинские организации также должны оценивать нагрузку от оповещений, клиническую полезность, безопасность, уровень внедрения и то, меняет ли система решения или результаты надлежащим образом.

Является ли ИИ в здравоохранении безопасным и соответствующим HIPAA?

ИИ можно использовать безопасно и в соответствии с требованиями HIPAA, однако ни безопасность, ни соответствие нормативным требованиям не обеспечиваются автоматически. Организациям необходимо изучить предполагаемое использование, обрабатываемую информацию, средства контроля доступа, поставщиков и субподрядчиков, меры безопасности, контракты, валидацию, мониторинг и человеческий контроль. Некоторые поставщики, работающие с защищенной медицинской информацией, могут являться деловыми партнерами, требующими заключения соответствующих соглашений. Определенное клиническое программное обеспечение также может подпадать под действие правил FDA или других нормативных актов, касающихся медицинских изделий. Медицинским организациям следует рассматривать каждый отдельный случай использования совместно с квалифицированными специалистами в области конфиденциальности, безопасности, клинической практики, права и нормативного регулирования.

Автор: Девендра Шарма, директор по данным и аналитике

Сентябрь 2026 г.