XIII международный конгресс
«ОргЗдрав – 2025. Эффективное управление в здравоохранении»

Еще никогда здравоохранение не сталкивалось с таким стремительным и мощным влиянием технологий, как в случае с ИИ. С начала 2000-х гг., когда появились модели на основе глубокого обучения и к индустрии подключились ИТ-гиганты, развитие ИИ в медицине получило ускорение. В конце 2022 г., после выхода большой генеративной модели ChatGPT, интерес к ИИ, можно сказать, охватил практически всех. Сегодня в РФ для медицинского применения зарегистрировано 39 изделий на основе ИИ, в США – уже более тысячи. Даже российским губернаторам поставлен индикатор - внедрить в медицину не менее 3 сервисов на основе ИИ. Но к триумфальному шествию ИИ-технологий в здравоохранении, подталкиваемом разработчиками этих систем, все чаще возникают вопросы.

Действительно ли машины на основе ИИ могут быть умнее среднестатистического врача и повышать эффективность оказания медицинской помощи? Есть ли риски, что ИИ может заменить врачей? Готово ли региональное здравоохранение и медицинское сообщество к внедрению ИИ-решений? Известно ли, в каких сферах медицины ИИ приносит реальную пользу и есть ли этому доказательства? Как организовать контроль над ИИ-сервисами и быть уверенным, что они сохранят свою заявленную эффективность и безопасность? Успевают ли врачи контролировать подсказки ИИ или полагаются на них бесконтрольно? Не является вся шумиха вокруг ИИ следствием мощной маркетинговой компании ИТ-гигантов? 

Согласно опросам, почти 80% врачей слышали и знают, что такое ИИ, но, как выяснилось, большинство медицинских работников не представляют, как работают генеративные модели ИИ и чем они отличаются от простых моделей, которые дают ответы только в определенной области (например, расшифровка рентгеновских снимков). Большие языковые модели (Large language models – LLM) – это машины, которые в ответ на любой запрос генерируют ответ. К ним относятся ChatGPT от OpenAI, DeepSeek от китайских разработчиков, GPT5 от Яндекса, GigaChat от Сбербанка. Их возможности на первый взгляд необозримы: они могут не просто отредактировать, но и написать книгу, научную статью, сформировать презентацию и программный код, придумать мелодию. Если дообучить эти модели на медицинских данных, то цены им не будет. Они могут в ответ на данные обследования пациента (анамнез, результаты лабораторной и визуальной диагностики) выдать наиболее вероятный диагноз. Но все ли так радужно?

Приведет ли внедрение LLM к деградации клинического мышления и творческих способностей человека? Может ли LLM продуцировать новые знания? Может ли служить среднестатистический ответ большой языковой модели диагнозом “veritas”? Каковы доказанные примеры эффективного применения LLM в медицине и других областях? Вытеснят ли LLM узко специализированные модели ИИ? Если модель обучается на данных из историй болезней, значит ли, что она реплицирует в ответах ошибки врачей?

В ходе конгресса пройдет церемония награждения финалистов IV Всероссийской премии «Оргздрав. Лидеры отрасли» в шести номинациях:

1. Системные решения в здравоохранении. Новые и проверенные подходы к охране здоровья населения.
2. Цифровая трансформация здравоохранения: результативные проекты. Работающие примеры ИТ решений, принесших конкретные результаты.
3. Управление качеством медицинской помощи: изменение стереотипов. Проекты по внедрению и совершенствованию систем менеджмента качества, формированию культуры по обеспечению безопасности пациентов.
4. Лидер отрасли: личный авторитет и профессиональные достижения. Наставники, лидеры, новаторы, старейшины отрасли – рассказы о людях, беззаветно служащих отрасли.
5. Общественные проекты: создаем информационное пространство отрасли. Медицинские блоги и каналы, информационные ресурсы, благотворительные фонды, общественно-значимые социальные инициативы.
6. Медицинская сестра: эффективные решения. Организационные модели для улучшения показателей эффективности работы сестринской службы.

Сегодня важнейший посыл Президента РФ и законодательной власти: «Главное – это мозги кадров». Для здравоохранения это особенно актуально. Со дня выхода в 2000 г. знаменитого доклада национальной академии США «Человеку свойственно ошибаться» частота ошибок не снижается и достигла пугающих значений. В Великобритании это каждый третий госпитализированный пациент, а в США – каждый четвертый. Две трети этих дефектов опасны для здоровья, причем половина предотвратима. Наиболее часто проблемы возникают из-за неверного и запоздалого диагноза, неэффективной фармакотерапии. В ответ на это инициируются национальные программы с комплексными мерами по усилению безопасности пациентов, важнейшая из которых – достоверные знания в руках врачей. В РФ такие исследования не проводятся, но число дефектов не ниже, чем в развитых странах, тем более в условиях сокращения сроков подготовки врачей и медицинских сестер. Более того, российские врачи перегружены, а в большинстве медицинских организаций нет профессиональных медицинских библиотек – ни печатных, ни цифровых. Так что же делать, чтобы обеспечить безопасность российских пациентов? 

Почему в РФ, несмотря на наличие многих контролирующих органов и проведение многочисленных конференций по качеству, не анализируется статистика дефектов? Какова роль региональных министров и главных врачей в снижении количества дефектов? Есть ли оазисы (примеры) медицинских организаций, в которых количество дефектов измеряется и профилактируется? Достаточно ли клинических рекомендаций для обеспечения безопасности пациента? Что надо изменить в медицинском образовании, чтобы побудить будущего врача стремиться к регулярному получению профессиональных знаний? Какова роль НМИЦ в распространении новых знаний среди врачей? Может ли считаться полноценной система управления КМП без доступа врачей к современным знаниям? Почему главные врачи спокойно смотрят на то, что в медорганизациях нет профессиональных библиотек и не внедрены СППКР?

Вопросы для обсуждения в сессии:

• Решение ключевых проблем специальности в рамках НП «Активная и продолжительная жизнь» до 2030 г.;
• Как меняются потоки пациентов, с которыми сталкиваются врачи-специалисты: какие болезни и настроения превалируют среди больных сегодня;
• Какие главные риски здоровью пациентов распространены в РФ и как с ними бороться;
• Медицинские кадры: рецепты повышения качества подготовки студентов и уровня квалификации практикующих специалистов;
• Как изменят новые методы диагностики и фармакотерапии результаты лечения пациентов и организацию медпомощи;
• Роль НМИЦ в решении федеральных и региональных вопросов по специальности;
• Опыт применения ИИ-сервисов в специальности;
• Видение будущего: как изменится оказание и организация медпомощи в 2035 г.

Вопросы для обсуждения в сессии:

• Решение ключевых проблем специальности в рамках НП «Активная и продолжительная жизнь» до 2030 г.;
• Как меняются потоки пациентов, с которыми сталкиваются врачи-специалисты: какие болезни и настроения превалируют среди больных сегодня;
• Какие главные риски здоровью пациентов распространены в РФ и как с ними бороться;
• Медицинские кадры: рецепты повышения качества подготовки студентов и уровня квалификации практикующих специалистов;
• Как изменят новые методы диагностики и фармакотерапии результаты лечения пациентов и организацию медпомощи;
• Роль НМИЦ в решении федеральных и региональных вопросов по специальности;
• Опыт применения ИИ-сервисов в специальности;
• Видение будущего: как изменится оказание и организация медпомощи в 2035 г.

Вопросы для обсуждения в сессии:

• Решение ключевых проблем специальности в рамках НП «Активная и продолжительная жизнь» до 2030 г.;
• Как меняются потоки пациентов, с которыми сталкиваются врачи-специалисты: какие болезни и настроения превалируют среди больных сегодня;
• Какие главные риски здоровью пациентов распространены в РФ и как с ними бороться;
• Медицинские кадры: рецепты повышения качества подготовки студентов и уровня квалификации практикующих специалистов;
• Как изменят новые методы диагностики и фармакотерапии результаты лечения пациентов и организацию медпомощи;
• Роль НМИЦ в решении федеральных и региональных вопросов по специальности;
• Опыт применения ИИ-сервисов в специальности;
• Видение будущего: как изменится оказание и организация медпомощи в 2035 г.

Когда появились новые лекарства для лечения сердечно-сосудистых болезней и заболеваний органов пищеварения помощь из стационаров переместилась в амбулаторные условия, как следствие началось сокращение коечного фонда.  Появление генных технологий в диагностике и лечении болезней позволило оказывать пациентам персонализированную помощь и привело к внедрению модели ценностно-ориентированного здравоохранения. Цифровые индивидуальные медицинские изделия для дистанционного слежения за состоянием больных создали возможность лечения на дому. Сегодня телемедицина за секунды преодолевает огромные расстояния и дает возможность посоветоваться с ведущими специалистами. Доступность медицинской информации в Интернете делает наших пациентов более просвещенными и создает предпосылки для самолечения. И, наконец, фантастические возможности цифровых технологий помогают врачам быстрее поставить диагноз, определить риски комплексной фармакотерапии, а ученым разрабатывать новые лекарства и ускорять появление новых знаний. Однако, в здравоохранении по-прежнему сохраняются проблемы. Растет доля пожилых людей, соответственно необходимо продлевать их активное долголетие и готовиться к наплыву пациентов в поликлиники. Молодежь все более занимается самолечением с помощью индивидуальных носимых устройств, при этом многих мужчин, как и раньше, сложно заставить пройти своевременно диспансеризацию. Новые методы диагностики стоят дорого и зачастую используются без надобности, приводя к неэффективным расходам и ненужным вмешательствам. А программы сохранения репродуктивного здоровья упираются в дефицит кадров.

Есть ли новые рецепты продления активного долголетия? Как решить проблему дефицита и выгорания врачей в амбулаторном звене? Как справиться с полипрагмазией и нерациональным назначением лекарств? Какие подходы в организации медицинской помощи исчезнут, а какие останутся с нами на долгие годы? Какими будут стационары будущего? Заменит ли врача комбинация ИИ+средний медицинский работник? Как измениться система образования в связи с появлением ИИ-технологий, потребуется ли меньше выпускников? Как справиться с растущей дороговизной новых технологий и узкой специализацией в медицине? Насколько ускориться появление новых лекарств?