Разработка и внедрение AI

Разработка приложения с нейросетью

Создание нейросети

Компьютерное зрение

Разработка приложения с искусственным интеллектом

ChatGPT внедрить в компанию

Создать прототип нейросети

MVP приложения с ChatGPT

Связаться

Блог

Лучшие AI-агенты Примеры использования в здравоохранении в 2025 году

Узнайте, как искусственный интеллект преобразует здравоохранение в 2025 году благодаря усовершенствованной диагностике, персонализированному лечению и операционной эффективности.

Искусственный интеллект в 2025 году меняет медицину: улучшает диагностику, подбирает лечение под каждого, автоматизирует административные задачи и помогает предсказывать болезни. Эти решения экономят время, уменьшают число ошибок и снижают расходы, потенциальная экономия может достигать 150 млрд долларов в год только в США. Кратко о том, как ИИ меняет здравоохранение:

Быстрая диагностика: инструменты ИИ анализируют медицинские снимки с точностью до 98%, в некоторых случаях превосходя врачей-рентгенологов.
Персонализированное лечение: платформы поддержки решений используют генетические и медицинские данные, чтобы рекомендовать точные планы ухода.
Автоматизация административных задач: больницы экономят по 66 минут в день на одного специалиста за счёт сокращения времени на документацию.
Предиктивная аналитика: ИИ выявляет ранние риски болезней, например болезни Альцгеймера и диабета, что позволяет вовремя проводить профилактику.
Поддержка 24/7: цифровые помощники в сфере здоровья дают пациентам мгновенную помощь, повышая удовлетворённость.

Хотя ИИ повышает эффективность и качество результатов, остаются вызовы: защита данных, интеграция и потребность в подготовленных специалистах. Будущее здравоохранения — в сочетании ИИ и опыта людей, чтобы давать более быстрый, безопасный и персонализированный уход.

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

ИИ-агенты в здравоохранении: основные понятия

Определение агентных систем искусственного интеллекта

Агенты искусственного интеллекта в здравоохранении — это умные программные решения, созданные для самостоятельного выполнения конкретных медицинских задач. Эти системы обучаются на больших медицинских наборах данных, поэтому они могут обрабатывать разные входные данные и выдавать результаты без участия человека. В отличие от традиционного программного обеспечения, такие агенты умеют оценивать обстановку, принимать решения и действовать самостоятельно, чтобы достигать целей здравоохранения.

Рост этих систем был очень быстрым. С 2020 по 2023 год рынок ИИ в здравоохранении вырос на 233%. Сейчас, в середине 2025 года, 94% организаций здравоохранения в той или иной форме используют ИИ или машинное обучение. Предлагаем подробнее рассмотреть технологии, которые делают это возможным.

Методы подключения к системе

Агентные системы ИИ без проблем интегрируются с существующими медицинскими системами с помощью современных методов:

«Способность преодолевать давние отраслевые проблемы»

Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?

В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.

Вот как эти системы подключаются:

Интеграция с электронными медицинскими картами (EHR): инструменты ИИ получают доступ к данным пациентов и анализируют их напрямую, соблюдая требования HIPAA.
Сети медицинской визуализации: эти системы подключаются к радиологическим инструментам для диагностического анализа в реальном времени.
Безопасный обмен данными: зашифрованные каналы связи защищают конфиденциальные медицинские данные и при этом позволяют системам ИИ эффективно их обрабатывать.

Хороший пример — приложение с ИИ, которое сравнивает симптомы пациента с миллионами обезличенных медицинских записей. Затем оно соединяет пользователей с лицензированными врачами для телемедицинских консультаций. Такой подход сочетает автоматический анализ и опыт людей, при этом данные пациентов остаются защищёнными.

Внедрение таких систем не всегда простое. Многие медицинские организации полагаются на устаревшее программное обеспечение, поэтому требуются индивидуальные стратегии интеграции. В одном из проектов время на документацию сократилось на 41% и экономило специалистам 66 минут в день. Эти технические улучшения создают основу для решений в здравоохранении, которые будут рассмотрены далее.

Тенденции в области искусственного интеллекта в здравоохранении в 2025 году: формирование будущего медицинского обслуживания...

5 основных способов использования ИИ-агентов в здравоохранении (2025 г.)

ИИ меняет здравоохранение в 2025 году благодаря этим пяти ключевым направлениям.

Системы медицинской диагностики

В Массачусетской генеральной больнице и MIT алгоритмы ИИ показали впечатляющие результаты в диагностике состояний. Например, они обнаруживали узелки в лёгких с точностью 94% против 65% у рентгенологов. Аналогично, эти системы показали чувствительность 90% при выявлении рака груди, превысив 78% у специалистов.

Персонализированное проектирование лечения

Агенты ИИ меняют планирование терапии, анализируя большие объёмы данных о пациентах. Показательный пример из Японии: одна из систем ИИ на основе генетических данных выявила редкую форму вторичного лейкоза. Её рекомендации по лечению совпадали с медицинскими выводами в 99% случаев.

Круглосуточная цифровая поддержка здоровья

Цифровые помощники в сфере здоровья дают пациентам мгновенную поддержку в любое время суток. В Мумбаи система ИИ, подключённая к более чем 200 лабораторным приборам, снизила количество ошибок в рабочих процессах на 40% и повысила удовлетворённость пациентов благодаря мгновенному доступу к результатам.

Аналитика для профилактики заболеваний

Предиктивная аналитика помогает раньше выявлять болезни. Например, разработан алгоритм оценки тяжести COVID-19, который использует данные более чем 14 500 пациентов, чтобы прогнозировать исходы болезни и возможные осложнения.

«Для многих таких болезней к тому моменту, когда они проявляются клинически и человек идёт к врачу из‑за симптомов или видимых признаков, с начала болезни прошло уже много времени. Мы можем обнаруживать у человека показатели, которые с высокой вероятностью предсказывают развитие таких заболеваний, как болезнь Альцгеймера, хроническая обструктивная болезнь лёгких, болезни почек и многие другие».

Автоматизация офисных задач

Автоматизация на базе ИИ упорядочивает административные процессы в здравоохранении. В крупной клинике совместный проект с облачной платформой ИИ автоматизировал документацию, управление лабораторией и рабочие процессы. Эти изменения не только повысили эффективность, но и позволили сэкономить ориентировочно от 200 до 360 млрд долларов США. Кроме того, 89% специалистов лабораторий считают, что автоматизация критически важна для удовлетворения растущего спроса в условиях кадрового дефицита.

Эти примеры показывают, как ИИ продвигает развитие здравоохранения, создавая основу для дальнейшего прогресса в этой сфере.

Результаты по различным сценариям использования

Факторы успеха и ограничения Анализ применения ИИ в здравоохранении показывает и достижения, и сложности в разных вариантах использования:

Эти выводы показывают разные факторы, которые двигают успех ИИ в здравоохранении. Например, точечные решения в крупных клиниках и в диагностической сети в Мумбаи улучшили процессы и результаты для пациентов. В одном случае время на документацию сократили на 41% с помощью инструментов ИИ, а технология фонового микрофона уменьшила затраты времени на оформление с 2 часов до 15 минут.

«Интеграция ИИ в здравоохранение даёт большие возможности как инструмент, который помогает медицинским специалистам быстрее ставить диагнозы и раньше начинать лечение. Но, как показывает это исследование, ИИ пока недостаточно развит, чтобы заменить опыт людей, который нужен для точной диагностики».

Не уверены, нужен ли вашему бизнесу искусственный интеллект?

Специальная анкета от AllSee поможет оценить текущие бизнес-процессы и понять, где ИИ станет вашим конкурентным преимуществом.

«Оркестрация — это невидимый дирижёр ИИ в здравоохранении: она согласует сложные рабочие процессы, объединяет разные системы и обеспечивает, чтобы генеративные технологии работали вместе и давали согласованную и умную помощь пациентам».

ИИ работает лучше всего, когда дополняет опыт людей, а не заменяет его. Например, хотя модели ИИ показывали лучшие результаты, чем врачи, в «закрытых» диагностических сценариях, врачи с опорой на справочные инструменты по-прежнему лучше справляются со сложными случаями. Успех зависит от качества данных и плавной интеграции систем, что видно на примере внедрения специализированной платформы в диагностической сети Мумбаи для улучшения процессов и удовлетворённости пациентов. Это сочетание технологий и контроля людей продолжает улучшать помощь пациентам по мере того, как мы вступаем в 2025 год.

Текущие результаты и дальнейшие шаги

Прогресс в уходе за пациентами

Осенью 2021 года система ИИ в отделении интенсивной терапии Mount Sinai заметно повысила безопасность пациентов: она предупреждала медсестёр о рисках, таких как недоедание, ухудшение состояния и падения, при этом снижая число ложных тревог. Исследование, опубликованное в European Radiology в марте 2023 года, показало, что система обнаружила 93% раков, выявленных при скрининге, и 40% интервальных случаев рака в Норвегии. Однако отслеживание показателей качества остаётся большой задачей, требующей 108 478 человеко-часов и почти 5,6 млн долларов на персонал и услуги подрядчиков. Эти достижения подчёркивают растущую потребность медицинских специалистов укреплять навыки работы с ИИ.

Необходимые навыки для здравоохранения с ИИ

Развитие правильных навыков важно, чтобы медицинские специалисты успевали за изменениями, которые ведёт ИИ. Ключевые направления внимания включают:

«Чтобы подготовить карьеру к будущему, важно принять и использовать возможности ИИ... Можно оставаться на переднем крае этой динамичной области, если постоянно учиться, практиковаться и продуманно внедрять ИИ в профессиональную деятельность».

Способы укрепить эти навыки включают:

Получение сертификатов, например CPHIMS®
Участие в программах по ИИ в здравоохранении
Участие в практических проектах или хакатонах
Отслеживание новостей через профильные ресурсы по аналитике в здравоохранении
Посещение крупных отраслевых конференций по цифровому здравоохранению
Формирование экспертизы в этих областях критично важно, поскольку ИИ продолжает менять клиническую практику.

Новые разработки ИИ

Достижения в ИИ формируют будущее ухода за пациентами. Денис Чорненки, главный советник по ИИ в UC Davis Health, выделил новые тренды:

«Мы сосредоточены на трёх ключевых тенденциях. Во‑первых, это появление автономного ИИ, особенно ИИ‑агентов. Они продвинутее, чем генеративный ИИ: используют большие языковые модели, объединяют мультимодальные данные — изображения, звук, лабораторные показатели — и формируют результаты, такие как истории болезни, краткие сводки, прогнозы или даже презентации для отправки специалистам».

Доктор Даниэль Уолш из Медицинского колледжа Университета Кентукки отметила, как ИИ может изменить роль врача:

«Если поручить ИИ многие повторяющиеся и рутинные административные задачи, которые перегружают врачей, врачи смогут больше заниматься аналитическими решениями и уделять больше внимания человеческому общению и времени с пациентами».

Некоторые из последних разработок ИИ для здравоохранения включают:

Продвинутые автономные ИИ‑агенты для комплексного ухода за пациентами
Интеграцию мультимодальных данных, таких как изображения, звук и результаты анализов
Улучшенные системы мониторинга и коммуникации с пациентами
Автоматизацию рутинных административных задач
Улучшенные инструменты поддержки клинических решений

Эти инновации меняют оказание медицинской помощи и позволяют врачам больше сосредотачиваться на пациентах. Доктор Томас Фукс из Школы медицины Икана при Mount Sinai выразил это кратко:

Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?

Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях каждый день!

«ИИ должен помогать врачам работать быстрее и эффективнее, делать то, чего сейчас сделать нельзя, и снижать выгорание».

Заключение

Роль ИИ в здравоохранении привела к заметным изменениям, особенно за счёт улучшения клинических результатов и повышения эффективности операций. К 2025 году эти системы значительно поддержали медицинских специалистов, повышая точность диагностики и упрощая рабочие процессы в разных организациях здравоохранения.

Финансовые выгоды тоже очевидны. Многие медицинские учреждения сообщают о снижении затрат благодаря повышению эффективности и автоматизации. Эти достижения освобождают медицинских специалистов, позволяя больше сосредоточиться на уходе за пациентами и тратить меньше времени на административные задачи.

Тем не менее остаются трудности. Проблемы безопасности вызывают серьёзную обеспокоенность: 61% страховых организаций и 50% поставщиков медицинских услуг называют их ключевым вызовом. Кроме того, 48% поставщиков указывают на нехватку внутренних компетенций по ИИ как на существенный барьер. Эти препятствия показывают направления, требующие внимания по мере развития ИИ.

Будущее здравоохранения движется к более продвинутым инструментам ИИ, включая автономных ИИ‑агентов. Этот сдвиг отражает видение доктора Лероя Худа:

«Будущее здравоохранения — предиктивное, профилактическое, персонализированное и совместное».

Часто задаваемые вопросы

Как инструменты ИИ в здравоохранении защищают данные пациентов и обеспечивают безопасную интеграцию с существующими системами?

Инструменты ИИ в здравоохранении применяют несколько мер для защиты данных пациентов и безопасного подключения к существующим системам. Строгое соблюдение норм, таких как HIPAA, помогает ответственно обращаться с чувствительной информацией. Также используются современное шифрование и контроль доступа, чтобы защитить данные от несанкционированного доступа.

Чтобы укрепить доверие, многие системы ИИ используют прозрачные процессы, которые объясняют их решения, и включают контроль со стороны людей для повышения безопасности и ответственности. Регулярные проверки безопасности и работа по снижению предвзятости в обучающих данных дополнительно делают технологии надёжными и этичными. Благодаря этим мерам инструменты ИИ помогают сохранять конфиденциальность пациентов и улучшать результаты лечения.

С какими трудностями сталкиваются медицинские специалисты при внедрении технологий ИИ и как их решать?

Медицинские специалисты сталкиваются с рядом сложностей при внедрении ИИ: вопросы безопасности и конфиденциальности данных, недостаточные или фрагментированные данные, проблемы совместимости, сложности с соблюдением требований регуляторов, этические и предвзятые решения, сопротивление изменениям и финансовые ограничения.

Чтобы справиться с этими вызовами, организации могут в первую очередь укрепить защиту данных с помощью шифрования и контроля доступа для обеспечения приватности. Инвестиции в системы со стандартными форматами данных улучшают совместимость. Актуальное знание требований и прозрачность решений ИИ помогают решать вопросы соответствия и этики. Кроме того, обучение и повышение квалификации снижают сопротивление изменениям, а стратегическое планирование и сотрудничество помогают эффективно управлять затратами. Решая эти вопросы, медицинские организации раскрывают потенциал ИИ для улучшения ухода за пациентами и упрощения операций.

Как медицинским специалистам подготовиться к эффективной работе с технологиями ИИ в 2025 году?

Медицинским специалистам стоит готовиться к работе с ИИ через непрерывное обучение и развитие нужных навыков. Важно следить за новостями в области ИИ и проходить обучение по машинному обучению, анализу данных и предиктивному моделированию, адаптированному для здравоохранения. Также нужно развивать мягкие навыки, например критическое мышление и коммуникацию, чтобы правильно интерпретировать и объяснять выводы ИИ.

Не менее важно готовиться к новым ролям, так как ИИ может менять привычные обязанности. Открытость к изменениям и понимание, как вдумчиво внедрять инструменты ИИ, помогают оставаться на шаг впереди. Сочетая технические знания и готовность развиваться, медицинские специалисты смогут уверенно работать вместе с ИИ для улучшения ухода и результатов лечения.

Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?

Забронируйте консультацию с экспертами AllSee, чтобы получить индивидуальный подход и проверенные временем решения.