В России лишь 19% медперсонала прошли специальное обучение работе с медицинским ИИ

Исследование основано на анонимном опросе 825 медицинских работников из 35 регионов России, проведенном в ходе региональных выездных мероприятий НМИЦ в 2025 году. В выборку вошли участковые терапевты, рентгенологи, врачи общей практики, фельдшеры и представители других специальностей.

Почти четверть участников исследования (24,7%) сообщили, что осваивали СППВР самостоятельно. Еще 33,2% не проходили обучение, но сочли такие системы интуитивно понятными, тогда как 23,2% признались, что не обучались и испытывают трудности при работе с ними. Среди наиболее востребованных форматов подготовки респонденты назвали краткие базовые курсы, онлайн-обучение и подробные инструкции.

Наиболее распространенной системой на основе ИИ оказался сервис Webiomed, который используют 48% опрошенных. Почти каждый четвертый врач (24,7%) сообщил о применении других, преимущественно региональных или локальных решений. Также респонденты указали на использование СППВР «МосМедИИ» (21,5%), MedicBK (19%), решений «ТОП-3 СберМедИИ» (10,3%) и Galenos.AI (4,6%). Чаще всего такие системы применяются при диспансеризации и профилактических осмотрах, а также при диспансерном наблюдении и первичном приеме пациентов.

Более половины участников исследования (56,5%) считают применение ИИ полезным при принятии клинических решений, однако полностью удобными такие системы назвали лишь 31,6% респондентов. Еще 32% отметили, что сервисы требуют доработки, а 26,1% вообще не используют их в своей практике.

Положительное влияние ИИ на качество медицинской помощи отметили 43,3% врачей, тогда как треть участников исследования не смогла оценить его эффект. Кроме того, только 23,4% респондентов сообщили, что системы на основе ИИ часто помогали выявлять ранее не диагностированные заболевания или факторы риска, тогда как 39,3% сталкивались с такими случаями редко, а 37,3% не наблюдали их вовсе.

Ранее аналитики российского сервиса IQDOC, работающего на базе искусственного интеллекта, сообщили, что основной сценарий использования подобных решений врачами связан с интерпретацией лабораторных исследований. По данным анализа более 32 тысяч запросов за декабрь 2025 – март 2026 года, почти половина обращений (47,1%) касалась расшифровки результатов анализов, еще 19,8% – сопоставления показателей с референсными значениями. При этом аналитики отмечали, что ИИ пока используется преимущественно как вспомогательный инструмент для поиска информации и поддержки принятия решений, а окончательная клиническая оценка остается за врачом.

Среди основных препятствий для использования СППВР врачи в опросе НМИЦ терапии и профилактической медицины назвали недостаточную интеграцию с медицинскими информационными системами, отсутствие автоматического заполнения меддокументации, ограниченную точность рекомендаций и нехватку времени на приеме. Кроме того, участники исследования указывали на инфраструктурные проблемы, включая отсутствие технической возможности использовать такие решения в отдельных медорганизациях.

Авторы исследования пришли к выводу, что ключевыми барьерами для масштабного внедрения ИИ в первичном звене остаются не столько доступность технологий, сколько организационные и кадровые факторы. По их мнению, для повышения эффективности применения таких решений необходим переход к человекоцентричной модели внедрения, предусматривающей тесную интеграцию ИИ с МИС, развитие цифровых компетенций медперсонала и адаптацию рабочих процессов.

Полученные результаты перекликаются с мнениями участников состоявшегося ранее круглого стола Комитета Госдумы по охране здоровья, посвященного правовым аспектам применения ИИ в медицине. В марте 2026 года представители Минздрава, Росздравнадзора, регионов и научного сообщества также назвали ключевыми препятствиями для масштабного внедрения ИИ не отсутствие технологий, а инфраструктурные, организационные и регуляторные ограничения. В частности, эксперты указывали на недостаточную готовность медицинской IT-инфраструктуры, необходимость перестройки рабочих процессов, дефицит понятных правил использования генеративного ИИ и сохраняющуюся правовую неопределенность в вопросах ответственности за применение таких решений. Подробнее – в обзоре Vademecum.