ФФОМС предложил KPI по внедрению медицинского ИИ в регионах
Согласно приложению к письму, к концу 2026 года доля маммографий, обработанных ИИ, должна вырасти с 30% до 50%, рентгенографий и флюорографий органов грудной клетки – с 10% до 25%, КТ грудной клетки – с 15% до 25%. Также предлагается увеличить долю электронных медкарт, для которых формируется цифровой профиль пациента с помощью ИИ, с 30% до 60%. Кроме того, число регионов, внедривших не менее пяти медицинских ИИ-решений, должно вырасти с 66 до 85.
В документе отдельно приведены ожидаемые эффекты от внедрения ИИ. Для сервисов лучевой диагностики ФФОМС прогнозирует снижение трудозатрат рентгенологов на 10%. По оценкам фонда, это позволит ежегодно экономить 104 тысячи человеко-часов при анализе маммографий, 196 тысяч человеко-часов при обработке рентгенографии и флюорографии грудной клетки, а также 68 тысяч человеко-часов при анализе КТ органов грудной клетки. В денежном выражении эффект оценивается в более чем 550 млн рублей суммарно.
Отдельный блок KPI касается анализа электронных медицинских карт. Предполагается, что ИИ-системы будут формировать цифровые профили пациентов, оценивать риски заболеваний и помогать врачам в анализе документации. В качестве ожидаемого эффекта указано сокращение времени оценки рисков врачом-терапевтом с пяти до одной минуты.
В 2025 году Минздрав РФ представил обзор развития ИИ в здравоохранении за 2019–2024 годы, согласно которому в регионах страны реализуется 412 проектов по внедрению ИИ-технологий. Основная часть решений предназначена для анализа медицинских изображений, еще часть – для обработки данных электронных медкарт. В программе госгарантий на 2025–2027 годы впервые закрепили возможность оплаты из средств ОМС ИИ-сервисов для анализа маммографии, рентгенографии, флюорографии и компьютерной томографии органов грудной клетки и головного мозга.
В марте 2026 года на круглом столе Комитета Госдумы по охране здоровья эксперты отмечали, что внедрение ИИ в медицине уже опережает регулирование: часть решений, особенно генеративных моделей, применяется вне четких правил, сохраняются вопросы к оценке эффективности, инфраструктуре и распределению ответственности.
В этот же период Минцифры вынесло на общественное обсуждение законопроект о регулировании ИИ, предусматривающий механизм «доверенных моделей» для использования в госсекторе и на объектах критической инфраструктуры, включая здравоохранение. Позднее правительство доработало документ, смягчив часть требований к разработчикам.
