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.
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.
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»
Вот как эти системы подключаются:
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.
- 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.
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.
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.
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.
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».
«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:
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:
Новые разработки ИИ
Достижения в ИИ формируют будущее ухода за пациентами. Денис Чорненки, главный советник по ИИ в UC Davis Health, выделил новые тренды:
- 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:
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:
- 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:
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.
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.
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи