Внедрение ИИ в бизнес: клиентский сервис и медицинская практика

Анастасия Логова

Директор по маркетингу EUROKAPPA

По данным аналитического обзора Webiomed и Минздрава РФ, к началу 2025 года в России зарегистрировано 39 медицинских изделий с применением ИИ, реализовано более 400 проектов внедрения ИИ-решений в клиническую практику. За 2018–2024 годы совокупные инвестиции в ИИ для здравоохранения превысили 4,7 млрд рублей, при этом около 70% финансирования пришлось на государственные программы и гранты. Согласно прогнозам Yakov & Partners, тренд на рост сохранится: аналитики оценивают рост российского рынка health AI с ~12 млрд руб. (2024) до ~78 млрд руб. к 2030 (рост более чем в 6 раз).

Клиентский сервис — зона быстрых эффектов

Наиболее активно ИИ сегодня внедряется в клиентском сервисе. Причина проста: здесь понятна экономика и быстро измеряется результат.

Типичные сферы применения:

• Запись пациентов.
• Первичная маршрутизация.
• Ответы на типовые вопросы.
• Сопровождение до и после приема.
• Запись разговоров с пациентами для оценки эффективности работы колл-центра, менеджера по сопровождению.
• Помощь в оформлении медицинской карты по результатам приема.
• Проверка подготовки кабинета или даже операционной к приему по чек-листу.
• Голосовой помощник врача. Например, в личном кабинете система может расшифровать голосовое сообщение врача, структурировать клинический комментарий и автоматически сформировать запрос в клиническую поддержку. Это упрощает коммуникацию со специалистами и экономит время врача.

То есть ИИ в медицинском сервисе — это не только чат- или голосовые боты с типовыми ответами. Вообще, опыт других отраслей показывает, что некорректно настроенные боты могут вызывать раздражение и ощущение недоступности живого контакта. В медицине этот риск выше, поскольку пациент обращается за помощью, а не за услугой по умолчанию. Поэтому эффективное применение ИИ в клиентском сервисе строится не вокруг замены человека, а вокруг повышения качества взаимодействия. ИИ помогает быстрее понять запрос пациента, подготовить информацию для специалиста и сократить время ожидания, а не закрыть коммуникацию автоматическими ответами.

По данным отраслевых кейсов, внедрение ИИ-ассистентов в контактных центрах позволяет снижать нагрузку операторов до 20%, сокращая время обработки обращений и количество повторных звонков. Для медицинского бизнеса это означает снижение операционных затрат и рост доступности услуг без расширения штата.

Но есть и ряд важных регуляторных ограничений при внедрении ИИ в медбизнесе:

• Письменное согласие пациента. Необходимо получить отдельное письменное согласие на аудио- или видеозапись консультации, на обработку персональных данных и на передачу информации в CRM.
• Использование только российских ИИ-сервисов. Передача медицинских данных в зарубежные или несертифицированные системы недопустима — это требование российского законодательства.
• Соблюдение медицинской тайны. Записи консультаций и любые связанные с ними данные относятся к медицинской тайне. Обязательны шифрование, защищенные каналы передачи данных, ограничение доступа и строгий контроль журналов действий. За нарушения предусмотрена ответственность в рамках ФЗ-323.
• Требования к CRM-системам. CRM, в которую передаются медицинские данные, должна быть сертифицирована для работы с медицинской информацией, обеспечивать безопасную обработку персональных данных и хранить их на локализованных российских серверах.
• Обучение ИИ-моделей. Использование данных клиники для обучения ИИ допускается только при полной анонимизации пациентов. Применение реальных медицинских данных без обезличивания запрещено законом.

Зачем ИИ в клинической практике

Следующий этап развития — внедрение ИИ непосредственно в клинические процессы. Для медицинского бизнеса это способ повысить пропускную способность клиники без расширения штата. Спрос на медицинские услуги продолжает расти, а кадровые ограничения сохраняются. В узких специальностях, включая ортодонтию, дефицит специалистов оценивается примерно в 15% по данным исследования рынка ортодонтии от BusinessStat. В этих условиях ИИ становится инструментом перераспределения нагрузки за счет автоматизации части процессов, сопровождающих лечение.

Значительная доля рабочего времени врача уходит на задачи, не связанные напрямую с клинической работой. Цифровые решения позволяют сократить объем ручных операций и снизить зависимость процессов от индивидуального фактора. Например, в клиниках начинают использоваться аудио-бейджи и ИИ-сервисы, которые анализируют структуру диалога врача с пациентом на первичном приеме. Система сверяет разговор с чек-листом обязательных пунктов, помогает структурировать информацию и автоматически формирует черновик записи в медицинской карте. После проверки врачом на основе этих данных может быть сформирован документ с планом лечения и его визуализацией.

При этом важно понимать границы применения технологий. Сбор анамнеза и интерпретация жалоб пациента остаются задачей врача. Именно специалист может заметить противоречия, задать уточняющие вопросы и корректно оценить клиническую картину. Поэтому ИИ в клинической практике используется как инструмент поддержки и структурирования информации, а финальное решение и клиническая ответственность остаются за врачом.

Так цифровые клинические решения начинают играть роль конкурентного преимущества. Клиники, которые системно внедряют такие инструменты, повышают эффективность работы специалистов и создают основу для долгосрочного развития.

Государство и рынок: условия для внедрения цифровой медицины

Цифровая трансформация медицины сегодня запускается одновременно рынком и государством. Медицинский бизнес заинтересован во внедрении ИИ и цифровых клинических решений, поскольку они повышают эффективность и устойчивость работы клиник. Государство, в свою очередь, формирует нормативную и образовательную среду, без которой такие технологии не могут быть масштабированы. Эти процессы дополняют друг друга.

Какие условия важны медицинскому бизнесу со стороны государства:

• Понятные правила внедрения цифровых решений. Отсутствие четких рамок повышает регуляторные риски и сдерживает масштабирование технологий.
• Инфраструктурная поддержка цифровых проектов. Речь идет о развитии цифровой инфраструктуры в государственных медицинских организациях и вузах, без которой невозможно полноценное внедрение и масштабирование клинических цифровых решений.
• Возможность интеграции цифровых инструментов в медицинское образование. Важно, чтобы работа с цифровыми решениями становилась частью обучения врачей в государственных медицинских вузах, а не оставалась дополнительной опцией после выпуска. Даже самые зрелые технологии не дают эффекта, если врачи не понимают, как применять их в клинической практике. Государство обладает возможностью обновлять образовательные программы в медицинских вузах, а бизнес — практической экспертизой и доступом к реальным клиническим кейсам. Такой подход уже реализуется в совместных образовательных инициативах в ортодонтии.

***

ИИ в российском медицинском бизнесе постепенно переходит из зоны экспериментов в повседневную практику. Его внедрение определяется прикладными задачами клиник: ростом спроса, ограниченностью кадров и необходимостью повышать эффективность процессов. Уже сейчас видно, что ИИ работает там, где он встроен в реальные сервисные и клинические цепочки и дает измеримый эффект. Дальнейшее развитие будет зависеть от того, насколько последовательно медицинские организации смогут интегрировать технологии в свою работу и подготовить специалистов к их использованию.