Заявка на подписку:

vfilimonova@panor.ru

По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 004.8:658.512:364.133 DOI:10.33920/med-17-2603-07

Применение искусственного интеллекта для автоматизации учета расходных материалов в условиях цифровизации здравоохранения

Алексей Александрович Рябченко канд. экон. наук, доцент кафедры государственных и муниципальных финансов, федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова», Россия, 117997, г. Москва, Стремянный пер., д. 36, ORCID: 0000-0002-8918-2765, ya.ya.ya.pas@mail.ru

Традиционно учет расходных материалов в медицинских учреждениях рассматривался как вспомогательная административная функция, реализуемая ручными методами. В условиях цифровой трансформации здравоохранения автоматизация учетных процессов с применением искусственного интеллекта становится стратегическим инструментом повышения эффективности управления ресурсами. В статье исследуется трансформация учета расходных материалов от рутинной операционной функции к ключевому элементу цифровой экосистемы медицинской организации. Установлено, что традиционные методы учета характеризуются высокой долей ошибок (8–12%), расхождениями при инвентаризациях (7–10%) и потерями бюджетных средств в размере 5–15% от объема закупок. Применение технологий искусственного интеллекта — компьютерного зрения (точность распознавания 98–99%), обработки естественного языка и машинного обучения (прогнозирование потребности с точностью 90–95%) — позволяет трансформировать фрагментированные ручные процессы в сквозную цифровую цепочку управления ресурсами. Предложена пятиэтапная методология внедрения ИИ-решений, адаптированная к специфике бюджетных учреждений здравоохранения Российской Федерации. Доказано, что комплексный подход к автоматизации учета расходных материалов трансформирует его роль из источника потерь в инструмент повышения прозрачности финансово-хозяйственной деятельности, оптимизации складских запасов и обеспечения технологического суверенитета отрасли.

Литература:

1. Росстат. Здравоохранение в России: статистический сборник / Росстат. — М.: Росстат, 2025. — 286 с. — URL: https://www.rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Zdravooxran_2025.pdf (дата обращения: 14.02.2026).

2. Росстат. Основные показатели деятельности учреждений здравоохранения Российской Федерации в 2025 году / Росстат. — М.: Росстат, 2025. — URL: https:// www.rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Zdravooxran_2025.pdf (дата обращения: 15.02.2026).

3. Счетная палата Российской Федерации. Отчет о результатах проверки эффективности использования бюджетных средств в сфере здравоохранения / Счетная палата РФ. — М.: Счетная палата РФ, 2025. — 112 с. — URL: https://ach.gov.ru/upload/iblock/c56/ze1b81eebaks6sltra38nxgth5wnt2gq/Otchet-KM-FOMS-ZDRAVOOKHRANENIE-STRAKHOVANIE_.pdf (дата обращения: 01.02.2026).

4. Esteva A., Robicquet A., Ramsundar B. et al. A guide to deep learning in healthcare // Nature Medicine. — 2019. — Vol. 25. — P. 24–29.

5. McKinney S.M., Sieniek M., Godbole V. et al. international evaluation of an AI system for breast cancer screening // Nature. — 2020. — Vol. 577. — P. 89–94.

6. Topol E.J. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence // Nature Medicine. — 2019. — Vol. 25. — P. 44–56.

7. Jiang F., Jiang Y., Zhi H. et al. Artificial intelligence in healthcare: past, present and future // Stroke and Vascular Neurology. — 2017. — Vol. 2. — № 4. — P. 230–243.

8. Распоряжение Правительства РФ от 17.04.2024 № 959-р «Об утверждении стратегического направления в области цифровой трансформации здравоохранения» // Собрание законодательства Российской Федерации. — 2024. — № 17. — Ст. 2845. — URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/408813257/ (дата обращения: 11.02.2026).

9. Артемова А.С. Применение нейросетевых алгоритмов для автоматизации учета расходных материалов в медицинских учреждениях / А.С. Артемова // Сборник трудов VI Всероссийской научно-практической конференции «Информационные технологии в медицине и искусственный интеллект» (ИТМ ИИ 2024) [Электронный ресурс]. — М., 2024. — С. 45–52. — URL: https://www.itmportal.ru/upload/iblock/a01/m36416r3nxjjoihc5fnpcfn3c0f81dvj/1.1.1.Artemova-ITMII2024.pdf (дата обращения: 11.02.2026).

10. На период до 2030 года определено стратегическое направление в области цифровой трансформации здравоохранения // КонсультантПлюс [Электронный ресурс]. — URL: https://www.consultant.ru/law/hotdocs/84471.html (дата обращения: 11.02.2026).

11. Синицына К.И. Анализ приоритетов развития экономики на основе диверсификации и конкурентоспособности / К.И. Синицына // Вестник Института экономических исследований. — 2020. — № 3 (19). — С. 55–70. — EDN QNNRZL.

12. Рябченко А.А. Диагностический инструментарий по оценке сбалансированности социально-экономического развития региона / А.А. Рябченко // Вестник НИИ гуманитарных наук при Правительстве Республики Мордовия. — 2023. — № 1 (65). — С. 12–31. — EDN GQQMNC.

1. Rosstat. Healthcare in Russia: statistical collection / Rosstat. — Moscow: Rosstat, 2025. — 286 p. ill. — URL: https://www.rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Zdravooxran_2025.pdf (date of request: 02.02.2026).

2. Rosstat. Key performance indicators of healthcare institutions of the Russian Federation in 2025 / Rosstat. — Moscow: Rosstat, 2025. — URL: https://www.rosstat.gov.ru/ storage/mediabank/Zdravooxran_2025.pdf (date of request: 09.02.2026).

3. The Accounting Chamber of the Russian Federation. Report on the results of the audit of the effectiveness of the use of budgetary funds in the field of healthcare / Accounting Chamber of the Russian Federation. — Moscow: Accounts Chamber of the Russian Federation, 2025. 112 p. ill. — URL: https://ach.gov.ru/upload/iblock/c56/ze1b81eebaks6sltra38nxgth5wnt2gq/Otchet-KM-FOMS-ZDRAVOOKHRANENIE-STRAKHOVANIE_. pdf (date of request: 10.02.2026).

4. Esteva A., Robicquet A., Ramsundar B. et al. A guide to deep learning in healthcare // Nature Medicine. 2019. Vol. 25. P. 24–29.

5. McKinney S.M., Sieniek M., Godbole V. et al. International evaluation of an AI system for breast cancer screening // Nature. 2020. Vol. 577. P. 89–94.

6. Topol E.J. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence // Nature Medicine. 2019. Vol. 25. P. 44–56.

7. Jiang F., Jiang Y., Zhi H. et al. Artificial intelligence in healthcare: past, present and future // Stroke and Vascular Neurology. 2017. Vol. 2. № 4. P. 230–243.

8. Decree of the Government of the Russian Federation dated April 17, 2024 No. 959-r “On approval of the strategic direction in the field of digital transformation of healthcare” // Collection of Legislation of the Russian Federation. 2024. № 17. St. 2845. URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/408813257/ (date of request: 12.02.2026).

9. Artemova A.S. Application of neural network algorithms for automation of accounting of consumables in medical institutions [Electronic resource] / A.S. Artemova // Proceedings of the VI All-Russian Scientific and practical Conference “Information Technologies in Medicine and Artificial Intelligence” (ITM AI 2024). Moscow, 2024. I. 45–52. URL: https:// www.itmportal.ru/upload/iblock/a01/m36416r3nxjjoihc5fnpcfn3c0f81dvj/1.1.1.-Artemova-ITMII2024.pdf (date of request: 02.02.2026).

10. A strategic direction in the field of digital transformation of healthcare has been identified for the period up to 2030 [Electronic resource] // ConsultantPlus. URL: https:// www.consultant.ru/law/hotdocs/84471.html (date of request: 15.02.2026).

11. Sinitsyna K.I. Analysis of economic development priorities based on diversification and competitiveness / K.I. Sinitsyna // Bulletin of the Institute of Economic Research. 2020. № 3 (19). I. 55–70. EDN QNNRZL.

12. Ryabchenko A.A. Diagnostic tools for assessing the balance of socio-economic development of the region / A.A. Ryabchenko // Bulletin of the Research Institute of Humanities under the Government of the Republic of Mordovia. 2023. № 1 (65). I. 12–31. EDN GQQMNC.

Актуальность выбранной темы исследования обусловлена тем, что автоматизация учета расходных материалов в медицинских учреждениях с применением технологий искусственного интеллекта является одним из ключевых направлений повышения эффективности управления ресурсами в здравоохранении. Согласно данным Росстата, потери бюджетных средств из-за неэффективного учета расходных материалов составляют 5–15% от объема закупок [1], что делает оптимизацию учетных процессов особенно актуальной в условиях ограниченности бюджетного финансирования.

Цель исследования: анализ возможностей применения искусственного интеллекта для автоматизации учета расходных материалов в российских медицинских учреждениях.

Задачи исследования: оценить современное состояние учета расходных материалов; проанализировать ИИ-технологии для автоматизации; изучить практический опыт внедрения; рассчитать экономический эффект; разработать методологию внедрения.

Материалы и методы исследования. При проведении исследования применялись методы анализа, группировки, сравнения и обобщения. В качестве источников использовались данные Росстата, Минфина России, Минздрава России, нормативные правовые акты и официальные отчеты медицинских учреждений.

Традиционная система учета расходных материалов в большинстве российских медицинских учреждений базируется на ручных методах документооборота. Согласно результатам мониторинга Минздрава России, более 60% бюджетных лечебно-профилактических учреждений (далее — ЛПУ) используют бумажные ведомости, журналы учета и электронные таблицы Excel для фиксации движения расходных материалов [4].

В ходе исследования были выявлены следующие проблемы системы учета расходных материалов в российских медицинских учреждениях [2; 3]:

• Человеческий фактор и ошибки при ручном вводе. Исследования Ассоциации бухгалтеров здравоохранения показывают, что доля ошибок при ручном учете расходных материалов составляет от 8 до 12%, что приводит к искажению финансовой отчетности и необоснованным затратам.

Для Цитирования:
Алексей Александрович Рябченко, Применение искусственного интеллекта для автоматизации учета расходных материалов в условиях цифровизации здравоохранения. Бухучет в здравоохранении. 2026;3.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: