Когда несколько лет назад искусственный интеллект в здравоохранении воспринимался как перспективная технология, обсуждения вращались вокруг гипотетических возможностей — от автоматической расшифровки снимков до персонализированных цифровых ассистентов. Теперь, по данным глобального исследования Google Cloud и National Research Group (The ROI of AI in Healthcare and Life Sciences, 2025), речь идёт уже о повседневной практике: почти половина опрошенных компаний сообщили, что ИИ-агенты используются у них на постоянной основе.
Как пояснила на отраслевом круглом столе компании Аашима Гупта, глобальный директор по здравоохранению в Google Cloud, фокус дискуссии в отрасли сместился:
«Сегодня разговор идёт не о потенциале, а о масштабируемости и ответственности. Компании переходят от вдохновения к управляемому внедрению, где измеряется каждая единица эффективности».
ROI: от экспериментов к экономическому эффекту
По данным отчёта, в 2025 году 73% руководителей медицинских и фармацевтических организаций отметили рост показателей эффективности от внедрения генеративного ИИ. Из тех, кто сообщил о росте выручки, 83% оценили увеличение доходов на 6% и более.
Средний цикл от идеи до внедрения в операционную деятельность сократился до 3–6 месяцев, тогда как ещё год назад он занимал до полугода и более. Это означает, что ИИ перестал быть частью экспериментальных лабораторий и стал инструментом операционного управления.
Ближайшие стратегические цели, которые компании связывают с генеративным ИИ, включают повышение эффективности процессов, рост продуктивности сотрудников, улучшение взаимодействия с пациентами, поддержку стратегических решений и ускорение инноваций.
ИИ-агенты в здравоохранении
ИИ-агенты, о которых идёт речь в исследовании, это специализированные языковые модели, которые могут планировать и выполнять задачи с доступом к корпоративным данным и API, взаимодействуя с другими агентами при необходимости. Если раньше такие системы существовали в виде отдельных чат-ботов, то теперь они становятся элементами комплексных рабочих экосистем.
Исследование показало, что треть медицинских организаций уже внедрили более десяти ИИ-агентов, каждый из которых решает конкретные задачи — от оптимизации запасов до ускорения документооборота. Наиболее часто компании применяют технологии для управления логистикой и запасами, автоматизации работы с медицинской документацией и контроля регуляторного соответствия.
Самир Сети, директор по искусственному интеллекту и старший вице-президент Hackensack Meridian Health (США), привёл конкретный пример:
«Мы начали с генерации сводок клинических записей, но затем научились адаптировать их под специальность врача. Для онколога, уролога или терапевта система формирует отчёт с разной глубиной и структурой. Это экономит время и повышает точность решений».
Самый эффективный ИИ
Наибольший экономический результат, по данным отчёта, уже наблюдается в областях технической поддержки и взаимодействия с пациентами. Но в долгосрочной перспективе наибольший потенциал специалисты видят в автоматизации ключевых клинических процессов — таких как логистика медикаментов, распознавание медицинских изображений и предварительный отбор пациентов.
Такие сценарии особенно ценны тем, что напрямую связаны с высокими требованиями к точности и безопасности данных. Автоматизация в этих направлениях не просто экономит ресурсы, а помогает снизить административную нагрузку на медицинский персонал и ускорить обслуживание пациентов.
Анатерра Оливейра, вице-президент по технологиям бразильской медицинской сети Dasa, отмечает:
«ИИ-агенты освобождают врачей от рутинных задач, чтобы они могли сосредоточиться на том, что невозможно автоматизировать — эмпатии, клиническом суждении и человеческом контакте».
Безопасность данных
В здравоохранении доверие к ИИ напрямую зависит от того, как компании обращаются с данными пациентов. Для 37% опрошенных руководителей конфиденциальность и безопасность данных остаются главным критерием при выборе поставщика крупных языковых моделей (LLM).
В отчёте Google Cloud подчеркивается, что успешное масштабирование ИИ невозможно без целостной стратегии управления данными: защита должна быть встроена на каждом этапе — от сбора и подготовки данных до взаимодействия ИИ-систем с клиническими и исследовательскими системами.
Показателен пример Национального института онкологии США (NCI), где ИИ используется в работе с конфиденциальной медицинской информацией. Настаран Захир, исполняющая обязанности директора Центра обучения NCI, пояснила: «Любая автоматизация должна происходить строго в рамках протоколов конфиденциальности. Мы тестируем ИИ-агентов, но безопасность пациентов всегда стоит на первом месте».
Вопрос финансов
Даже при снижении стоимости вычислительных ресурсов компании продолжают увеличивать расходы на ИИ. По данным отчёта, 74% организаций увеличили инвестиции в генеративный искусственный интеллект, а 48% перераспределили на эти цели бюджеты, изначально не предназначенные для ИИ.
В среднем 23% IT-бюджета медицинских компаний сегодня приходится на искусственный интеллект.
Авторы отчёта отмечают прямую зависимость между успешностью внедрения и вовлечённостью руководства. Компании, где проекты по ИИ поддерживаются на уровне C-suite, значительно чаще достигают окупаемости инвестиций.
Анатерра Оливейра резюмирует: «Когда лидеры компаний понимают, как ИИ работает и зачем он нужен, внедрение перестаёт быть экспериментом и превращается в стратегию роста».
Россия: на пороге зрелости
Хотя исследование Google Cloud охватывает в основном США, Европу и Азию, российский контекст развивается в том же направлении. Компании в здравоохранении всё активнее тестируют технологии генеративного ИИ для анализа медицинских изображений, автоматизации рутинных задач и маршрутизации пациентов.
Согласно данным Минздрава России, в стране зарегистрировано более сорока медицинских изделий на основе искусственного интеллекта, а проекты в сфере «умных ассистентов врача», электронных карт и цифровых помощников активно реализуются на практике в столичных и региональных больницах.
Рынок генеративного ИИ в здравоохранении вступил в стадию зрелости. Отчёт Google Cloud показывает: отрасль переходит от экспериментов к устойчивым моделям с измеримой отдачей.
Сегодня внимание компаний смещается от вопроса «что может ИИ» к вопросу «как сделать его масштабным и безопасным». ИИ становится не инновацией ради технологий, а инструментом управления, оптимизации и улучшения качества медицинской помощи.