В Москве выявили системные барьеры внедрения ИИ в лучевую диагностику
Авторы выделили 21 барьер, объединив их в шесть категорий. Наиболее проблемной остается регуляторная среда – отсутствуют детализированные требования к защите данных, единые стандарты для ИИ, порядок его регистрации как медизделия и распределение ответственности. Это формирует правовую неопределенность для врачей и разработчиков.
Существенный блок ограничений связан с технологиями – речь идет о нестабильности точности ИИ при работе в реальной практике, возможной деградации моделей и зависимости от качества исходных данных, а также об ограничениях медицинских информационных систем, включая низкую скорость передачи данных.
Отдельная группа барьеров относится к врачам и пациентам – фиксируется низкая мотивация врачей использовать ИИ, недостаточное доверие к технологиям и опасения пациентов по поводу ошибок и безопасности данных.
Организационно-финансовые ограничения включают отсутствие понятной модели оплаты ИИ-сервисов, дефицит специалистов на стыке медицины и IT и высокую стоимость внедрения, что сдерживает масштабирование решений.
Проблемы с данными связаны с нехваткой репрезентативных и открытых датасетов, а инфраструктурные – с дефицитом вычислительных мощностей и отсутствием инструментов автоматизированного контроля качества алгоритмов. Дополнительно выявлены практические узкие места – разрыв между разработчиками и клиницистами, отсутствие единых стандартов медицинских изображений и перекос в доверии к ИИ со стороны врачей.
Минздрав РФ в феврале 2026 года вынес на общественное обсуждение проект обновленных правил проведения рентгенологических исследований, впервые на федеральном уровне официально закрепляющий возможность использования ИИ при формировании протоколов. Как отмечал тогда главный внештатный специалист по лучевой диагностике ДЗМ Юрий Васильев, документ во многом фиксирует уже отработанную в Москве практику, однако требует уточнения отдельных положений с учетом реальной клинической нагрузки и актуализации действующих стандартов к оснащению.
Выявленные специалистами ДЗМ барьеры во многом совпадают с проблемами, которые в марте 2026 года обсуждались на круглом столе Комитета Госдумы по охране здоровья. Эксперты отмечали, что внедрение ИИ в медицине опережает нормативную базу, часть решений применяется вне четких правил, сохраняются сложности с оценкой эффективности, инфраструктурой и распределением ответственности.
Позднее Минцифры вынесло на общественное обсуждение проект федерального закона, устанавливающий единые правила разработки и применения ИИ. Документ предусматривает использование в госсекторе и на критической инфраструктуре (включая здравоохранение) только «доверенных моделей», прошедших проверку по безопасности и качеству. В случае принятия закон может вступить в силу 1 сентября 2027 года.
Подписывайтесь на наши каналы в MAX: Vademecum и Vademecum Live