Программа «Оргздрав 2026»
Разговор с руководителями отрасли
В январе 2026 г. Президент РФ В.В. Путин утвердил перечень поручений, направленных на переход к системной государственной политике в области искусственного интеллекта (ИИ). Согласно этим поручениям к 1 июня текущего года правительству необходимо утвердить национальный план по внедрению ИИ во всех отраслях экономики и социальной сфере, а деятельность федеральных органов государственного управления и губернаторов в приоритетном порядке будет оцениваться по их активности в развитии ИИ-технологий. С этой точки события начали ускоряться. В марте Минцифры опубликовало законопроект по регулированию ИИ, с положениями которого должны быть согласованы отраслевые нормативные акты и программы. Тема стала активно обсуждаться на всех площадках и в СМИ, служащие начали осваивать технологии, а граждане — самостоятельно пользоваться генеративными моделями ИИ. Российское здравоохранение степенно разворачивается в этом направлении. И это оправданно, так как главный принцип медицины — «Не навреди». У нас все, что связано со здоровьем людей, должно пройти проверку на безопасность и эффективность. К настоящему времени Росздравнадзором зарегистрировано 54 медицинских изделия с ИИ, которые с разной степенью активности внедряются в регионах. В медицине 2026 г. должен стать переходным от отдельных решений к системному внедрению.
Задача сессии — обсудить накопленный опыт и планы внедрения ИИ на отраслевом уровне.
Какой опыт приобрело здравоохранение в сфере разработки и внедрения ИИ-моделей на сегодняшний день? Какие ИИ-решения реально показали результативность? С какими системными трудностями сталкиваются регионы при эксплуатации этих технологий? На решение каких проблем должны быть нацелены ИИ-технологии в организации здравоохранения и оказании медицинской помощи?
Каковы будут главные постулаты и целевые показатели в сфере разработки и внедрения ИИ в здравоохранении на отраслевом уровне в 2026–2027 гг.? Какие административные, кадровые и финансовые ресурсы для этого потребуются? В каких структурах будут аккумулироваться результаты применения ИИ-технологий и как эта информация будет доводиться до медицинских организаций? Испытывает ли министерство здравоохранения давление ИТ-разработчиков по скорейшему внедрению их моделей? Каким образом будет выстроена защита пациентов от рисков использования ИИ-моделей, как в рамках медицинских организаций, так и вне их стен?
Гость интервью: Мурашко Михаил Альбертович, министр здравоохранения РФ (на согласовании)
Модератор
Аветисян Арутюн Ишханович, директор Института системного программирования им. В.П. Иванникова Российской академии наук (ИСП РАН), акад. РАН, д. ф.-м. н.
Выступающие
Мурашко Михаил Альбертович, министр здравоохранения РФ
КРУГЛЫЙ СТОЛ
По оценкам экспертов мировой рынок ИИ-технологий будет расти на 30% ежегодно. 2026 г. характеризуется переходом от «пилотов» и шумихи вокруг ИИ-технологий к их массовому внедрению в экономику, использованию агентного ИИ и робототехники. Мировые рейтинги оценивают зрелость стран и отраслей по объему инвестиций, мощности ИИ-систем, скорости внедрения и доле населения, которое пользуется генеративными моделями. Из стран лидируют Китай и США, где более 80% компаний уже используют ИИ. За ними следуют ОАЭ и Сингапур. Россия, с учетом отечественных моделей, также может быть отнесена к передовикам, у нас более 70% крупного бизнеса уже внедрило ИИ-решения. По степени проникновения ИИ в различные отрасли лидирующие позиции занимают информационно-коммуникационные технологии и финансовый сектор, розничная торговля и электронная коммерция, промышленные предприятия. Здравоохранение и образование пока отстают из-за рисков снижения качества услуг и дороговизны внедрения. Одновременно с триумфальным шествием ИИ растут и страхи — сокращения рабочих мест, возможных ошибок в решениях, снижения критического мышления у людей.
Задача сессии — увидеть масштаб разработки и использования ИИ в других отраслях и странах, чтобы учесть этот опыт в здравоохранении.
Как происходит развитие и внедрение ИИ в Китае? С какими проблемами сталкиваются предприятия при внедрении ИИ-моделей? Сколько требуется дополнительных средств на внедрение ИИ-решений в долях от общих расходов и как обеспечивается безопасность данных? Есть ли недовольство сотрудников, которых сокращают? Есть ли достижения по внедрению ИИ в фармацевтическую и медицинскую промышленность? Как происходит мониторинг эффективности моделей, которые, как известно, могут деградировать? Какие модели ИИ наиболее эффективны для решения административных вопросов?
Модератор
Ваньков Вадим Валерьевич, заместитель Министра здравоохранения РФ
Выступающие
Оселедец Иван Валерьевич, генеральный директор AIRI, декан факультета ИИ МГУ, д.ф.-м.н, профессор РАН, генеральный директор AIRI
Трощинский Павел Владимирович, руководитель – ведущий научный сотрудник Центра политических исследований и прогнозов, к.ю.н.
Галкин Дмитрий Сергеевич, директор Департамента развития фармацевтической и медицинской промышленности Минпромторга
Рыжов Александр Павлович, профессор кафедры Интеллектуальных информационных технологий факультета ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова, заведующий кафедрой Системы управления бизнес-процессами Школы IT-менеджмента РАНХиГС при Президенте РФ, д.т.н., проф.
Презентации проектов конкурса «ИИ-пионеры ждут инвестиций»
ИНТЕРВЬЮ
Здравоохранение — это привлекательный рынок для ИИ-производителей в США и Китае. В США — из-за гигантского объема средств, которые на него затрачиваются (4500 млрд долларов), в Китае – из-за высокой численности населения (1,4 млрд человек), соответственно, значительной потребности в медицинской помощи. Внедрение ИИ в здравоохранение этих стран впечатляет. В США FDA зарегистрировано уже более 1200 медицинских изделий с ИИ, в Китае соответствующий регулятор одобрил около 400 моделей. Большинство из этих решений направлено на анализ визуальных изображений и оптимизацию административных процессов. Многие из них в экспериментах показали фантастические результаты, приближаясь к 100% точности, превосходя даже опытных врачей. Модели для прогнозирования научились предсказывать траектории развития заболеваний на 10–20 лет вперед лучше, чем стандартные шкалы риска. Но это только вершина айсберга. Подводная часть — использование врачами и населением генеративных моделей ИИ вне всяких регуляторных рамок (ежедневно это почти треть населения США). И в наземной, и подводной части айсберга есть проблемы. ИИ-модели «дрейфуют» со временем, снижая свою эффективность; зачастую дают неверные ответы, особенно в ситуации неопределенности; подвержены ошибкам «выпадения», забывая рекомендовать важные обследования и лекарства; не распознают опасные вводные и слишком «уверены в себе».
Задача сессии — дать картину внедрения ИИ-моделей в развитых странах с учетом доказанных пользы и рисков.
Какие зарубежные модели ИИ доказали свою эффективность на практике и каков масштаб их применения в здравоохранении зарубежных стран? Какие существуют опасности на пути эксплуатации ИИ-решений в медицинских организациях и как наши зарубежные коллеги предлагают преодолевать их? Каковы тенденции в применении ИИ-моделей в 2026–2027 гг. за рубежом? Перечень правовых дилемм, связанных с применением ИИ в здравоохранении.
Модератор
Улумбекова Гузель Эрнстовна, ректор Высшей школы организации и управления здравоохранением, д.м.н.
ДИСКУССИЯ
Уже очевидно, что внедрение ИИ в здравоохранение — это наша неизбежность, наши надежды и наши страхи. Когда начались цифровизация здравоохранения и внедрение электронных медицинских карт, все ожидали, что это облегчит работу врачей. На деле оказалось, что они стали «головной болью» и руководителей, и практиков. Такая ситуация характерна для всех стран. Однако без трудного этапа сбора цифровых данных невозможно сделать следующий шаг — извлечь из них ценность для пациента. И вот здесь забрезжила надежда, что ИИ принесет реальную пользу и сможет облегчить труд медицинских работников. Но как преодолеть сомнения и барьеры на этом пути? Главные из них — сопротивление перегруженного оперативной работой персонала, недостаточные кадровые и материально-технические ресурсы, нехватка финансовых средств, необходимость обучения кадров и приобретения новых навыков в управлении, редизайн процессов, связанный с интеграцией ИИ-решений в ЭМК. Особняком стоят разные форматы и неполные данные, разбросанные по медицинским организациям, а также неоптимальные операционные процедуры. Чтобы преодолеть эти барьеры, руководитель медицинской организации должен обладать недюжинным опытом управления, а процессы должны быть изначально продуманы, чтобы не «закатать в бетон» неверные практики.
Задача сессии — обсудить пути преодоления барьеров на пути внедрения ИИ на уроне медицинской организации.
Готовы ли руководители медицинских организаций к внедрению новых технологических решений в практику? Как преодолеть сомнения медицинских работников и пациентов в эффективности моделей? Сколько средств требуется для интеграции ИИ-решений в медицинскую организацию? Кто должен управлять процессом перемен — новый заместитель главного врача по ИИ? Как оцениваются качество данных в здравоохранении, их совместимость и интегрированность? Где приобретать мощности для хранения цифровых данных и виртуальных вычислений? Почему разработчики ЭМК скептически относятся к интеграции ИИ-моделей в свой контур? Как организовать обмен опытом по внедрению ИИ между медицинскими организациями?
Модератор
Корчагин Егор Евгеньевич, главный врач КГБУЗ «Краевая клиническая больница», г. Красноярск, д.м.н.
Выступающие
Проценко Денис Николаевич, главный внештатный специалист по анестезиологии - реаниматологии, директор ГБУЗ «ММКЦ "Коммунарка" ДЗМ», заведующий кафедрой анестезиологии и реаниматологии ФГАОУ ВО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России, д.м.н.
Ачкасов Сергей Иванович, директор ФГБУ «НМИЦ колопроктологии имени А.Н. Рыжих» Минздрава России, акад. РАН, проф., д.м.н.
Голуб Юлия Николаевна, коммерческий консультант РЖД-Медицина
Презентации проектов конкурса «ИИ-пионеры ждут инвестиций»
ДИСКУССИЯ
Законопроект об ИИ вводит понятие «доверенный ИИ». Для здравоохранения, которое имеет дело с жизнями и здоровьем людей, это главный ориентир. Для обеспечения доверия существуют специальные регистрационные процедуры, которые гарантируют, что в руки врачей попадут технологии с пользой от их применения и минимально возможными рисками для пациентов. В России это задача Росздравнадзора. Однако у этой новой технологии есть две особенности. С одной стороны, по своей природе она изменчива и требует постоянного мониторинга на местах, с другой — в лице генеративных моделей и многочисленных ИИ-агентов она уже «гуляет» по рынку без всяких на то разрешений. Этими моделями люди пользуются для постановки диагнозов, самолечения, что зачастую (до 30% случаев) неверно и даже опасно (до 10% случаев). Особенно это касается молодежи, которая консультируется с чат-ботами ИИ по вопросам психического здоровья, и в мире уже есть случаи индуцированных ими психозов и суицидов. Не надо забывать, что алгоритмы — это всегда чьи-то мнения и ценности, заложенные в коде, соответственно, не существует нейтрального ИИ. Одновременно делегирование ИИ-задач, которые раньше мы исполняли самостоятельно, приводит к изменению основ критического мышления. В этой связи вопрос, как при таком количестве проблем соблюсти баланс между прессингом разработчиков, которым необходимо возвращать свои инвестиции, и прогрессом, стоит очень остро.
Задача сессии — обсудить пути обеспечения безопасности ИИ-технологий, внедряемых в здравоохранение.
Достаточно ли мощностей у Росздравнадзора для обеспечения своевременной регистрации и мониторинга ИИ-моделей? Как быть с генеративными моделями, которыми население да и медицинские работники пользуются в медицинских целях бесконтрольно? Как достичь баланса между инновационным развитием и безопасностью ИИ-решений в здравоохранении: пойти по пути либерализации регистрационного законодательства, как в США, или сохранять жесткие требования, как в ЕС? Как уберечь психическое здоровье людей при использовании ИИ? Изменит ли ИИ клиническое мышление медицинских работников? Как уберечь пользователей от уязвимостей неидеально сделанных ИИ-агентов, которыми могут легко воспользоваться мошенники?
Модератор
Власов Ян Владимирович, сопредседатель Всероссийского союза общественных объединений пациентов, председатель Общественного совета по защите прав пациентов при Росздравнадзоре, д.м.н.
Выступающие
Иванов Игорь Владимирович, генеральный директор ФГБУ «Всероссийский научно-исследовательский и испытательный институт медицинской техники» Росздравнадзора, д.м.н.
Шпорт Светлана Вячеславовна, генеральный директор ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр психиатрии и наркологии им. В.П. Сербского», главный внештатный специалист психиатр и главный внештатный специалист психиатр-нарколог Минздрава России, д.м.н.
Нестик Тимофей Александрович, заведующий лабораторией социальной и экономической психологии Института психологии РАН, д.п.н., к.ф.н., профессор РАН, член Международной ассоциации прикладной психологии (IAAP), Международной ассоциации фасилитаторов (IAF)
ДИСКУССИЯ
За последние десятилетия медицина последовательно прошла трансформацию от искусства в почти индустриальную технологию. Врачам дали в руки алгоритмы (клинические рекомендации) и сказали: «Лечите строго по ним», поскольку они работают почти в большинстве случаев. Но главное слово здесь — «почти». Никто не отменял неопределенность, в условиях которой трудятся медицинские работники. Ограничения на каждом шагу — в изменчивости заболеваний, смазанности симптомов, индивидуальных особенностях течения патологии, непредвиденности реакций на лечение, загруженности и опыте самого врача. Для того чтобы уловить эту неопределенность, нужен гигантский объем знаний, который сегодня удержать в голове не может даже самый высококвалифицированный специалист, не говоря уже о новичках. И здесь на сцене появляется ИИ, который помогает врачу не пропустить патологию на диагностических изображениях, перечисляет наиболее вероятные диагнозы для данного случая, предсказывает развитие опасных осложнений, напоминает об обязательном наборе исследований и лечения с оценкой рисков при назначении нескольких лекарств. И, наверное, настоящий подарок врачу — это возможность наконец оторваться от ЭМК и заглянуть в глаза пациенту благодаря виртуальным секретарям. Если все пойдет по плану с внедрением ИИ в практику, то, возможно, это станет возвратом к постулату наших учителей: «Лечить надо больного, а не болезнь». Остается только два беспокойных вопроса — как уследить за ИИ-консультантом и не заменит ли он нас со временем?
Задача сессии — обсудить возможности и ограничения ИИ-решений в клинической практике.
Есть ли доказательные данные об эффективности ИИ-моделей на практике? Какие критические навыки должен сохранить врач и преподаватель при широком внедрении ИИ-технологий в практику и образование? Какие ограничения есть у разных моделей ИИ, которые применяет врач? Какие дополнительные компетенции необходимы врачам для эффективного использования ИИ в практике? Как изменятся нормативы обеспеченности врачами в будущем?
Модератор
Бойченко Евгений Александрович, преподаватель, управляющий партнер клиники Рассвет, к.э.н.
Выступающие
Васильев Юрий Александрович, главный внештатный специалист по лучевой и инструментальной диагностике, директор ГБУЗ «НПКЦ диагностики и телемедицины ДЗМ», д.м.н.
Ройтберг Григорий Ефимович, президент АО «Медицина», заведующий кафедрой терапии, общей врачебной практики и ядерной медицины ФДПО ФГБОУ ВО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России, акад. РАН, д.м.н., проф.
Богомолов Павел Олегович, руководитель отделения гепатологии МОНИКИ им. М.Ф. Владимирского, главный гепатолог Министерства здравоохранения Московской области,
Презентации проектов конкурса «ИИ-пионеры ждут инвестиций»
Модератор
Жданов Сергей Вячеславович, старший управляющий директор, директор центра индустрии здоровья ПАО «Сбербанк»
ИНТЕРАКТИВНЫЙ РАЗБОР
Чем я могу помочь? Этот виртуальный доктор доступен 24/7, он любезен до лести, может объяснить все по-простому и перевести ответы на выбранный язык. По данным исследований, к нему еженедельно обращаются за медицинским советом две трети американцев, да и в России скоро будет столько же. Консультируются, как правило, пациенты, проживающие в районах с низкой доступностью медицинской помощи, а также страдающие заболеваниями с неуточненным диагнозом. Так было и раньше, когда те, кому не смогла помочь официальная медицина, обращались на форумы пациентов, искали ответы в медицинских книгах и Интернете. Сегодня в руках у всего населения оказался более мощный и удобный инструмент. Производители генеративных моделей отчаянно соревнуются за рынок населения. Их неутомимые «консультанты» уже могут задавать уточняющие вопросы пациентам, предоставлять релевантный контекст и, когда необходимо, направлять к реальным врачам. Однако при всех плюсах есть и риски. Это утечка личной информации, неверные ответы убедительным тоном, нераспознавание экстренных ситуаций и потеря логики в ситуации неопределенности. Недаром Роберт Вахтер, знаменитый врач и заведующий кафедрой госпитальной медицины Калифорнийского университета (UCSF), сказал: «ChatGPT во многих отношениях умнее меня. Но знания — это не все».
Задача сессии — обсудить пользу и риски использования различных ИИ-моделей пациентами.
Доверяют ли ведущие врачи ответам генеративного ИИ, будем убеждаться в реальном времени вместе с ведущими специалистами. Какая модель лучше, российские (ЯндексGPT, GigaChat от «Сбера», «Консультант пациента» от «ГЭОТАРа») или зарубежные, — ответы дает научное исследование. Как напомнить пациенту, что он имеет дело всего лишь с машиной? Предупреждать ли пациента, что диагноз поставлен с подсказкой ИИ? Как законодательно закрепить ответственность пользователя при применении ИИ? Как не превратить медицину в театр ложноположительных диагнозов, с которыми придут пациенты в больницы и поликлиники после консультации с ИИ?
Модератор
Еникеев Игорь Маратович, руководитель направления искусственного интеллекта группы компаний «ГЭОТАР», руководитель проекта "МБ ГЭОТАР"
Выступающие
Пушкарь Дмитрий Юрьевич, руководитель Московского урологического центра ГБУЗ ММНКЦ им. С.П. Боткина ДЗМ, заведующий кафедрой урологии ФГБОУ ВО «Российский университет медицины» Минздрава России, главный уролог Минздрава России, главный уролог Департамента здравоохранения Москвы, акад. РАН, д.м.н., проф.
Лысенко Марьяна Анатольевна, директор ГБУЗ «МКНИЦ "Больница 52 ДЗМ"», Герой труда РФ, заслуженный врач города Москвы, проф., д.м.н.
Презентации проектов финалистов конкурса «ИИ-пионеры ждут инвестиций»
ИНТЕРВЬЮ
В романе Э. Хемингуэя «Фиеста» есть диалог, который как нельзя точнее подходит к нынешней ситуации с ИИ: «Как это произошло?....Сначала постепенно, а потом внезапно». Большинство медицинских работников уже поняли, что сопротивление бесполезно. Чат-боты, агенты, роботы с ИИ прочно вошли в наш лексикон. Очевидно, что в ближайшие год-два ИИ завоюет здравоохранение. Эти модели будут активно применяться при оказании экстренной помощи и для автоматизации заполнения медицинской документации. Подсказки клинических решений будут внедрены в ЭМК; людей, которые получат советы от ИИ, будет больше, чем тех, которые попадут к врачу; регистрационные процедуры по-прежнему будут отставать от скорости появления новых технологий; научные исследования сосредоточатся на взаимодействии «человек–машина». Но что ждет здравоохранение через 3 года или 5 лет? Конечно, прогнозировать при немыслимой скорости и неопределенности в развитии ИИ-технологий очень сложно. Одни ученые считают, что скоро появится ИИ, способный не только мыслить, но и иметь творческий потенциал. Другие предрекают, что уже сегодня мы достигли практически максимума в архитектурных решениях и это тупиковый путь. Третьи, как правило, из разработчиков, пугают нас тем, что ИИ заменит врачей, четвертые говорят о том, что есть опасность «загрязнения» моделей, и они будут серьезно ошибаться.
Задача сессии — спрогнозировать, как изменятся оказание медицинской помощи и административные процессы в ближайшие годы.
На какие процессы в медицинской организации способен повлиять ИИ? Чем нам помогут роботы с ИИ? При каких условиях ИИ-агенты, за которыми так сложно уследить, будут эффективны? Будущее за машинным обучением, направленным на решение узких задач, или генеративными моделями? Как ИИ может изменить логику принятия решения врачом? Как ИИ изменит структуру врачебных кадров? Какие главные барьеры необходимо преодолеть на пути широкого внедрения ИИ-решений в практику? Какими качествами должен обладать доверенный ИИ в медицине?