По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 316.10 DOI:10.33920/MED-12-2308-05

Медико-экономические аспекты развития технологий искусственного интеллекта в России и мире (обзор литературы)

Д.С. Спивакова e-mail: daryl2001@yandex.ru, Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королёва» (Самарский университет), 443086, Самара, Российская Федерация, https://orcid.org/0009‑0000‑1080‑4940
М.Л. Сиротко e-mail: sirotkoml@mail.ru, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Самарский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации, 443099, Самара, Российская Федерация, https://orcid.org/0000‑0002‑4998‑0279

В обзоре представлены результаты исследования эффективности и перспективности финансирования внедрения технологий искусственного интеллекта в сферу здравоохранения. Выполнен анализ истории трансформации цифровизации российского здравоохранения, определены основные этапы. Проведена оценка внедрения искусственного интеллекта в России относительно недавнего прошлого и опыта зарубежных коллег. Изучены наиболее популярные направления ИИ-проектов на примере конкретных компаний. Исследуются: зависимость размера доли ВВП страны, которая тратится на цифровизацию системы, со скоростью трансформации уровня качества предоставляемых услуг; тенденция снижения нагрузки на систему, уменьшения размера образующегося разрыва в желаниях пациента и ресурсах системы параллельно с ростом финансирования здравоохранения. В работе представлено исследование текущего состояния уровня цифровизации системы в сравнении с другими странами (Соединенные Штаты Америки, Китайская Народная Республика, страны Европейского союза). В работе представлены тактики и планы цифровизации стран каждой по отдельности и в сравнении. Приведены результаты анализа стратегии внедрения искусственного интеллекта в сферу отечественного здравоохранения, системы здравоохранения Германии, США и Китая, выявлены основные отличия, недостатки и преимущества. В качестве примеров приводятся различные перспективы в решении актуальных проблем системы здравоохранения по опыту других стран, исследуются взаимосвязи дополнений стратегий и возможных последствий. В работе имеются примеры исследований по проблеме доверия врачей и пациентов технологиям искусственного интеллекта. Среди наиболее популярных мировых трендов во внедрении отмечаются: создание цифровых ассистентов для пациентов, предиктивная аналитика, контроль лечения, дистанционный мониторинг.

Литература:

1. Аксенова Е.А., Горбатов С.В. Цифровизация здравоохранения: опыт и примеры трансформации в системах здравоохранения в мире. НИИ Организации здравоохранения и медицинского менеджмента. 2020; 28–34.

2. Гусев А.В., Владзимирский А.В. Информатизация здравоохранения РФ: история и результаты развития. Национальное здравоохранение. Цифровая трансформация системы здравоохранения. 2022; 2 (3): 11–12.

3. Гусев А.В. Обзор Российских систем искусственного интеллекта для здравоохранения. Платформа прогнозной аналитики Webiomed. 2023.

4. Кобякова О.С., Поликарпов А.В. Трансформация медицинской статистики в период пандемии новой коронавирусной инфекции (CОVID-19). Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2021; 14–45.

5. Комарь П.А., Дмитриев В.С. Рейтинг стартапов ИИ: перспективы для здравоохранения России. Российский журнал телемедицины и электронного здравоохранения. 2021; 32–41.

6. Научно-технический центр ФГУП «ГРЧЦ». Анализ рынка ИИ в здравоохранении. 2021.

7. Опрос: 51 % россиян может доверить диагностику и лечение искусственному интеллекту. Деловой журнал Vademecum. Новости мединдустрии. 2023 (режим доступа: 16.02.2023)

8. Пугачев П.С. Мировые тренды цифровой трансформации отрасли здравоохранения. Национальное здравоохранение. 2021; 2 (2): 5–12.

9. Artificial intelligence in Healthcare Market. Market research report. Markets and Markets. 2023; 9–10.

10. Blueprint for trustworthy AI implementation guidance and assurance for healthcare// Coalition for health AI. 2023; 3–21.

11. Указ Президента РФ от 7 мая 2018 г. № 204 «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года». СЗ РФ. 2018.

12. Указ Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации». СЗ РФ. 2019.

13. China online healthcare market report 2022–2026. Research and markets. 2022.

14. Injecting intelligence into healthcare. Accenture executive survey on AI in healthcare UK. Accenture. 2019; 5–11.

15. M. Moor, Foundation models for generalist medical AI. Nature. 2023; 259–264.

16. U.S. Digital Health Market size, share and trends analysis report 2017–2030. Grand View Research. 2021; 160–171 (режим ограниченного доступа)

17. Smart Healthcare: China is building a new model of smart healthcare. CGTN (Transcript). 2023. DOI: https://news.cgtn.com/news/2022‑11‑16/VHJhbnNjcmlwdDY5NDg4/index.html

18. The effects and preventability of 2627 patient safety incidents related to health information technology failures. The Lancet Digital Health. 2019; 127–134.

19. Transforming healthcare with AI: The impact on the organisations// McKinsey&Company. EITHealth. 2020; 24–39. DOI: https://eithealth.eu/wp-content/uploads/2020/03/EIT-Health-and-McKinsey_Transforming-Healthcare-with-AI.pdf

20. GEMEINSAM DIGITAL. Digitalisierungsstrategie für das Gesundheitswesen und die Pflege. Bundesministerium für Gesundheit. 2023; 18–28. DOI: https://www.bundesgesundheitsministerium.de/fileadmin/Dateien/3_Downloads/ D/Digitalisierungsstrategie/BMG_Broschuere_Digitalisierungsstrategie_bf.pdf

1. Aksenova E.A., Gorbatov S.V. Tsifrovizatsiia zdravookhraneniia: opyt i primery transformatsii v sistemakh zdravookhraneniia v mire [Digitalization of healthcare: experience and examples of transformation in healthcare systems in the world]. Research Institute of Health Organization and Medical Management. 2020; 28–34. (In Russ.)

2. Gusev A.V., Vladzimirskii A.V. Informatizatsiia zdravookhraneniia RF: istoriia i rezultaty razvitiia [Informatization of health care in the Russian Federation: history and results of development]. Natsionalnoe zdravookhranenie. Tsifrovaia transformatsiia sistemy zdravookhraneniia [National Health. Digital Transformation of the Healthcare System]. 2022; 2 (3):11–12. (In Russ.)

3. Gusev A.V. Obzor Rossiiskikh sistem iskusstvennogo intellekta dlia zdravookhraneniia. Platforma prognoznoi analitiki Webiomed [Overview of Russian artificial intelligence systems for healthcare. Webiomed predictive analytics platform]. 2023. (In Russ.)

4. Kobiakova O.S., Polikarpov A.V. Transformatsiia meditsinskoi statistiki v period pandemii novoi koronavirusnoi infektsii (COVID-19) [Transformation of medical statistics during the pandemic of a new coronavirus infection (COVID-19)]. Problemy sotsialnoi gigieny, zdravookhraneniia i istorii meditsiny [Problems of Social Hygiene, Public Health and History of Medicine]. 2021; 14–45. (In Russ.)

5. Komar P.A., Dmitriev V.S. Reiting startapov II: perspektivy dlia zdravookhraneniia Rossii [AI startup ranking: prospects for Russian healthcare]. Rossiiskii zhurnal telemeditsiny i elektronnogo zdravookhraneniia [Russian Journal of Telemedicine and E-Health]. 2021; 32–41. (In Russ.)

6. Scientific and Technical Center of the Federal State Unitary Enterprise «GRC». AI Market Analysis in Healthcare. 2021. (In Russ.)

7. Opros: 51 % rossiian mozhet doverit diagnostiku i lechenie iskusstvennomu intellektu [Poll: 51 % of Russians can entrust diagnostics and treatment to artificial intelligence]. Delovoi zhurnal Vademecum. Novosti medindustrii [Business Journal Vademecum. News of the Medical Industry]. 2023 (accessed: 02/16/2023) (In Russ.)

8. Pugachev P.S. Mirovye trendy tsifrovoi transformatsii otrasli zdravookhraneniia [Global trends in the digital transformation of the healthcare industry]. Natsionalnoe zdravookhranenie [National Health]. 2021; 2 (2): 5–12. (In Russ.)

9. Artificial intelligence in Healthcare Market. Market research report. Markets and Markets. 2023; 9–10.

10. Blueprint for trustworthy AI implementation guidance and assurance for healthcare// Coalition for health AI. 2023; 3–21.

11. Decree of the President of the Russian Federation of May 7, 2018 No. 204 «On the national goals and strategic objectives of the development of the Russian Federation for the period up to 2024». Collected Acts of the Russian Federation. 2018. (In Russ.)

12. Decree of the President of the Russian Federation of October 10, 2019 No. 490 «On the development of artificial intelligence in the Russian Federation». Collected Acts of the Russian Federation. 2019. (In Russ.)

13. China online healthcare market report 2022–2026. Research and markets. 2022.

14. Injecting intelligence into healthcare. Accenture executive survey on AI in healthcare UK. Accenture. 2019; 5–11.

15. M. Moor, Foundation models for generalist medical AI. Nature. 2023; 259–264.

16. U.S. Digital Health Market size, share and trends analysis report 2017–2030. Grand View Research. 2021; 160–171 (restricted mode)

17. Smart Healthcare: China is building a new model of smart healthcare. CGTN (Transcript). 2023. DOI: https://news.cgtn.com/news/2022‑11‑16/VHJhbnNjcmlwdDY5NDg4/index.html

18. The effects and preventability of 2627 patient safety incidents related to health information technology failures. The Lancet Digital Health. 2019; 127–134.

19. Transforming healthcare with AI: The impact on the organisations// McKinsey&Company. EITHealth. 2020; 24–39. DOI: https://eithealth.eu/wp-content/uploads/2020/03/EIT-Health-and-McKinsey_Transforming-Healthcare-with-AI.pdf

20. GEMEINSAM DIGITAL. Digitalisierungsstrategie für das Gesundheitswesen und die Pflege. Bundesministerium für Gesundheit. 2023; 18–28. DOI: https://www.bundesgesundheitsministerium.de/fileadmin/Dateien/3_Downloads/ D/Digitalisierungsstrategie/BMG_Broschuere_Digitalisierungsstrategie_bf.pdf

Дата поступления рукописи в редакцию: 17.07.2023.

Дата принятия рукописи в печать: 27.07.2023.

Одними из важнейших направлений развития системы здравоохранения является улучшение качества и доступности медицинской помощи. В мировом сообществе, стоящем на пороге четвертой промышленной революции, где наукоемкие технологии становятся неотъемлемой частью жизни, применение продуктов и технологий искусственного интеллекта (ИИ) в мировой системе здравоохранения естественно, закономерно и необходимо. Уже сегодня мы видим растущие темпы трансформации и модернизации, радикальные изменения системы здравоохранения во всем мире.

Целью данного обзора является изучение истории использования ИИ в российском здравоохранении, оценка перспектив и эффективности внедрения ИИ в здравоохранение и медицину, сравнение актуальной результативности и степени внедрения технологий ИИ в России и других развитых странах.

Теоретической и методологической базой при написании данной работы послужили труды отечественных и зарубежных исследователей в области цифровизации здравоохранения и внедрения ИИ в систему, таких как Гусев А.В., Аксенов Е.А., Кобякова О.С., Комарь П.А., Пугачев П.С., Мур М., зарубежные исследовательские агентства: Markets aтd Markets, Lancet, Accenture, EITHealth, CHAI, Grand view research, Bundesministerium für Gesundheit. Ресурсы, использованные для поиска литературных источников: https://elibrary.ru/, https://cyberleninka.ru/, https://panor.ru, http://infosoc.iis.ru. Число процитированных отечественных источников составляет 10, зарубежных — 10

Начало внедрению ИИ в здравоохранение СССР было положено в конце 1960‑х годов организацией Главного вычислительного центра отдела по созданию автоматизированных систем управления и обработки информации. В дальнейшем была заложена основа информатизации здравоохранения, которая к середине 1980‑х годов была реализована в 70 % регионов. Параллельно происходило развитие телемедицины, в это время появились первые дистанционные диагностические центры. В 1990‑х годах данные процессы затормозились и возобновились после 2000 года. В целом период до 2018 года ознаменован выполнением базовой информатизации медицинских организаций, переходом на электронный документооборот и применением телемедицинских технологий [2]. Новый этап начинается с реализации проектов, запущенных на основании указов Президента РФ № 204 «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года» и № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» [11, 12]. В рамках данных изменений происходит резкое увеличение финансирования информатизации государственного здравоохранения в РФ [3, рис. 1].

Для Цитирования:
Д.С. Спивакова, М.Л. Сиротко, Медико-экономические аспекты развития технологий искусственного интеллекта в России и мире (обзор литературы). Терапевт. 2023;8.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: