Прогнозы внедрения ИИ
По данным исследовательской компании MarketsandMarkets, глобальный рынок искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении вырастет до $164,16 млрд к 2030 году при среднегодовом темпе роста 49,1%. Основными предпосылками применения ИИ в медицине, исходя из результатов отчета международной консалтинговой компании McKinsey & Company, являются старение населения, увеличение хронических заболеваний у людей старше 60 лет, рост расходов на здравоохранение, дефицит медицинского персонала.
В апреле 2025 года консалтинговая компания «Яков и Партнеры» и ГК «Медси» представили совместное исследование. Согласно его результатам, к 2030 году рынок ИИ в медицине в России вырастет более чем в шесть раз, до 78 млрд рублей, тогда как в 2024-м он составлял 12 млрд. При этом, пишет «Коммерсантъ», отечественный рынок ИИ в медицине составляет менее 1% от мирового при среднегодовом темпе роста в 20%. По сообщению Центра Биомедицинских технологий Фонда «Сколково», в России реализуется около 75 проектов в сфере искусственного интеллекта (ИИ) в медицине, выручка стартапов растет с динамикой более 35% в год.
Финансовые трудности
«Создание даже одного небольшого ИИ-сервиса для медицины и здравоохранения может измеряться десятками миллионов рублей», — рассказал Forbes Healthcare Александр Шаповалов, директор IT-компании «ТехЛАБ», разработчик цифровых решений для здравоохранения. Опрошенные эксперты Forbes Healthcare выделили наиболее актуальные финансовые проблемы.
- Расходы на государственную регистрацию медицинского изделия
С 2023 года Минздрав начал процесс внедрения ИИ-решений в медицинскую практику, и уже 84 субъекта приобрели такие сервисы. Но к внедрению допускаются только те продукты, которые зарегистрированы в качестве медицинского изделия и имеют соответствующее удостоверение: то есть их безопасность и эффективность должны быть подтверждены регулятором.
Процедура для ПО сложная, она проходит по высокому третьему классу риска, объясняет Forbes Healthcare Шаповалов. «Сама IT-компания внедряет систему менеджмента качества как производитель медизделий, проходит аудиты и инспектирование производства. При этом разработка тестируется на технических и клинических испытаниях, после чего следуют финальные экспертизы Росздравнадзора. Все это довольно долгая и затратная процедура для компании-разработчика. Пожалуй, на все процессы уходит от полутора лет и от 2 млн рублей», — признается Шаповалов.
- Расходы на интеграцию ИИ-решений в текущую IT-инфраструктуру
Включают разработку интерфейсов для взаимодействия ИИ-систем с медицинскими информационными системами (МИС), электронными медицинскими записями и лабораторными информационными системами. А также покупку или аренду вычислительных мощностей и выделение серверных мощностей.
В частности, Николай Карякин, ректор Приволжского исследовательского медицинского университета, подчеркнул, что регионы заинтересованы в сервисе диагностики «ПроРодинки». Однако интеграция с локальными системами, по его словам, требует средств, которые фонд ОМС не может предоставить, так как ориентирован на клинические случаи.
- Высокая стоимость разработки ИИ, обучения ИИ-моделей, внедрения конкретных ИИ-продуктов
Включают расходы на научные исследования, разработку алгоритмов и моделей, обучение моделей на больших объемах данных, стоимость приобретения или подписки на конкретные ИИ-решения, расходы на использование платных нейросетей.
«Такие вложения могут быть ощутимыми для небольших клиник, а для крупных государственных учреждений они могут не входить в запланированный бюджет», — комментирует для Forbes Healthcare Евгений Машковский, разработчик курса «ИИ в медицине: как использовать каждый день» образовательной онлайн-платформы «Нетология», кандидат медицинских наук. «Разработка и внедрение ИИ стоят дорого, так как помимо создания программы нужно адаптировать ее под конкретное медицинское учреждение и обеспечить специализированное обслуживание, — добавляет Андрей Воробьев, президент МТП «Ньюдиамед» (MeDiCase), руководитель рабочей группы по медицине Национальной комиссии по этике в сфере ИИ, кандидат медицинских наук.
- Расходы на техническое обслуживание
Включают затраты на обслуживание и поддержку ИИ-систем, обновление программных алгоритмов и обеспечение их бесперебойной работы, а также увеличение объемов данных пациентов.
«Стоимость обслуживания, регулярная поддержка инфраструктуры, устранение сбоев требуют постоянного финансирования, а субсидии, выделяемые для установки ИИ, зачастую не учитывают послеоперационные расходы», — отмечает Машковский.
- Затраты на обучение персонала и оплату труда профильных специалистов
Включают обучение медперсонала работе с ИИ-системами, интерпретацию результатов и валидацию решений на основе рекомендаций ИИ, оплату труда профильных специалистов: аналитиков данных, промт-инженеров (специалистов, формирующих задания для нейросети. — Forbes Healthcare) и т.д.
Александр Шаповалов утверждает, что компетентных специалистов найти трудно, а платить им нужно много. «На поиск хорошего специалиста может уходить до полугода, далее идет его погружение в сферу медицины, что занимает еще два-три месяца», — резюмирует он.
«Для успешного внедрения искусственного интеллекта необходимы квалифицированные кадры, поэтому курсы повышения квалификации требуют дополнительных затрат, — поясняет Машковский. — Также возможны ситуации, когда организация закупает дорогостоящее программное оборудование, но сотрудники не проходят соответствующее обучение и все возможности его использования не раскрываются».
Как решить эти проблемы
Но проблемы с финансированием решаемы, считает Шаповалов. Инвесторы очень заинтересованы в этой сфере. «Крупные компании, клиники и фармацевтические гиганты часто открыты к решениям сложных или рутинных задач с помощью ИИ», — замечает эксперт.
Также в апреле 2024 года президент Владимир Путин поручил увеличить поддержку разработки инновационных медицинских технологий и продукции в рамках «Национальной стратегии развития ИИ» на период до 2030 года.
В целом, говорят эксперты Forbes Healthcare, источниками финансирования ИИ-проектов в медицину могут быть:
- Государственные программы поддержки инноваций, субсидии, гранты
В 2023 году основными источниками финансирования на рынке ИИ-решений в медицине стали субсидии и гранты, включая федеральный проект «Создание единого цифрового контура на основе ЕГИСЗ», и благодаря ему регионы закупили лицензии на использование ИИ-сервисов, сообщает генеральный директор «Платформы Третье Мнение» Анна Мещерякова. В 2023 году на проект было выделено 448 млн рублей, из которых около 80 млн рублей инвестировали регионы, а остальная часть — средства федерального бюджета.
В 2024 году Департамент здравоохранения города Москвы (ДЗМ) выделил гранты в размере 66,5 млн рублей 19 компаниям — участникам эксперимента по внедрению технологий компьютерного зрения для анализа медицинских изображений.
- Акселераторы и отраслевые конкурсы
Акселераторы — места объединения экспертов и трекеров (специалисты-наставники. — Forbes Healthcare) для поддержки стартапов. В частности, акселератор медицинской ИИ-платформы HealthOS предоставляет возможность студентам и молодым командам получить практический опыт создания ИИ-продуктов в сфере медицины, информационной безопасности и создания контента. Программа рассчитана на 2024–2025 годы и организована РТУ МИРЭА и HealthOS.
Отраслевые конкурсы — состязания в сфере разработки ИИ-систем для использования в различных отраслях. Информацию о подобных соревнованиях можно найти на Платформе искусственного интеллекта Минздрава, где публикуются конкурсы на разработку нейросетей от медицинских организаций и стратегических партнеров министерства.
В 2024 году российские ученые вошли в топ-5 конкурса по ИИ-диагностике заболеваний легких MIDRC XAI Challenge. В рамках конкурса, организованного американским Центром медицинских изображений и данных (MIDRC), участникам предстояло создать и обучить ИИ-систему для анализа рентгеновских снимков грудной клетки.
Другой конкурс, «Лучшее IT-решение для здравоохранения», проводится ежегодно с 2006 года. Он определяет и поощряет инновационные разработки IT-решений в здравоохранении и медицине. На конкурс принимаются все виды программной продукции, аппаратные и технологические решения, созданные как отдельными авторами, так и коллективом.
- Партнерские проекты и частные инвестиции
Они подразумевают сотрудничество с медицинскими учреждениями, медицинскими сообществами, частными компаниями, где все стороны инвестируют совместно и заинтересованы в конечном результате.
В частности, симптом-чекер MeDiCase — система ИИ-оценки вероятности заболеваний по симптомам — был разработан совместно с Московским городским научным обществом терапевтов (МГНОТ) при поддержке частных инвесторов.
В 2020 году «Медси» приобрела долю 12,5% в уставном капитале ООО «Платформа Третье Мнение», разработчика ИИ-сервисов для здравоохранения. А уже в 2023 году в результате совместной работы в клиниках «Медси» был внедрен сервис для расшифровки рентгенограмм. «Вклад партнера осуществляется через команду аналитиков данных и специальное ПО, а мы со своей стороны предоставляем цифровые данные для обучения нейросетей», — уточняет вице-президент и директор по стратегии и цифровой трансформации ГК «МЕДСИ» Александр Пилипчук.
«Медицина — сложное направление, разработка решений стоит дорого, поэтому нужна коллаборация, когда партнеры вкладывают свои активы и компетенции для создания действительно хорошего и нужного продукта», — заявляет Пилипчук.
Основные источники финансирования
Forbes Healthcare предлагает несколько источников финансирования ИИ-проектов в медицине:
- Фонд «Сколково» оказывает финансовую помощь в виде грантов, также предоставляет доступ к современной инфраструктуре и программам наставничества.
- Российский фонд развития информационных технологий (РФРИТ) создан при поддержке Министерства цифрового развития для финансирования IT-разработок. Субсидии распределяются на конкурсной основе, приоритет отдается проектам в области анализа больших данных, машинного обучения и автоматизации.
- Акселераторы Фонд развития интернет-инициатив (ФРИИ) и «Медси» для MedTech и BioTech предлагают различные программы для стартапов. Участники получают финансовую и менторскую поддержку от ведущих экспертов рынка, помощь в выводе продукта на рынок, поиске клиентов и партнеров, в привлечении инвестиций и формировании команды.
- Фонд «Иннопрактика» поддерживает научно-технологические разработки и стартапы, включая ИИ-проекты в медицине, промышленности и образовании. Фонд участвует в грантовом финансировании и помогает исследованиям получать прибыль.
- Кроме того, в столице существует фонд «Московский инновационный кластер», учрежденный правительством Москвы. Организация выступает связующим звеном между городом, крупным бизнесом, инвесторами, научными коллективами и стартапами.
Почему внедрение ИИ — это важно
По мнению экспертов Forbes Healthcare, использование искусственного интеллекта в медицине не повысит стоимость лечения, а наоборот, сделает медицинскую помощь доступнее для всех слоев населения.
«Государственная медицина сейчас даже быстрее внедряет ИИ-технологии, чем частная медицина», — считает Воробьев. «На частном рынке выживут только те решения, которые либо оптимизируют затраты, либо существенно повысят качество услуг при тех же расходах», — добавляет Пилипчук.
В 2023 году Москва впервые в стране включила в тариф ОМС анализ снимков искусственным интеллектом: инициатива позволила широко внедрить такие технологии в практическое здравоохранение и не зависеть от грантовой поддержки. Ранее, в 2020 году, телемедицинский ИИ-сервис «Доктор Рядом» вошел в региональные системы ОМС, а в 2021 году был успешно интегрирован в систему ЕМИАС в Москве. На данный момент медицинским приложением, которое предоставляет онлайн-консультации, анализирует симптомы и предлагает диагнозы, пользуется более 5,4 млн человек. Система особенно удобна жителям отдаленных районов, где доступ к врачам ограничен.
С другой стороны, считает Машковский, если речь идет о внедрении суперинновационных технологий, таких как расшифровка генетического кода, создание экзоскелетов для реабилитаций, роботизированная хирургия — они все-таки пока малодоступны.
По словам Шаповалова, вся риторика в части применения ИИ в медицине и здравоохранении сводится к тому, чтобы сделать диагностику пациента более точной и оперативной, сократить объем ручного труда врачей, снизить расходы медорганизаций и повысить качество оказания медицинской помощи.