Как врачи используют ИИ в 2026 году: Полное руководство по рабочим процессам

Обновлено 16 Окт 2026 · Проверено редакцией Zekai

Искусственный интеллект больше не является гипотетической концепцией в медицине; это ежедневная реальность в клиниках и больницах по всему миру. Для практикующих врачей дискуссия сместилась с вопроса о том, *будет ли* использоваться ИИ, на вопрос о том, *как* он применяется прямо сейчас для решения конкретных клинических задач. Цель состоит не в том, чтобы заменить врачей, а в том, чтобы снять с них административную нагрузку, которая приводит к выгоранию и отнимает время у пациентов.

Опрос Американской медицинской ассоциации (AMA) 2026 года показал, что четверо из пяти врачей США (81%) теперь используют ИИ в своей практике, что является значительным увеличением по сравнению с 38% в 2023 году. Средний клиницист теперь использует ИИ для 2,3 различных сценариев использования, по сравнению с 1,1 в 2023 году. Это руководство объясняет конкретные, реальные рабочие процессы, где ИИ оказывает ощутимое влияние, от автоматизации записей пациентов до выявления едва заметных находок на КТ-снимках. Мы рассмотрим инструменты, которые фактически используют клиницисты, данные об их эффективности и критические ограничения, требующие врачебного контроля. Для более глубокого изучения того, как ИИ меняет роли в здравоохранении, посетите наш Центр ИИ для врачей и медицинских работников.

ZEKAI — это независимый каталог инструментов ИИ. Мы не принимаем оплату за редакционное размещение. Наши рекомендации основаны на тщательных исследованиях и, по возможности, практическом тестировании.

Реальность использования ИИ в клинической практике (по состоянию на сентябрь 2026 г.)

Внедрение ИИ в медицине прагматично и ориентировано на задачи. Врачи не передают свои клинические суждения алгоритмам. Вместо этого они используют «дополненный интеллект» для автоматизации задач, связанных с уходом за пациентами. Опрос AMA 2026 года показывает, что 70% врачей считают, что ИИ может автоматизировать задачи, способствующие выгоранию, и 73% ожидают, что он поможет с административными обязанностями.

Кризис выгорания является ключевым фактором. По состоянию на 2026 год примерно 42% врачей США сообщают хотя бы об одном симптоме выгорания. Хотя это улучшение по сравнению с пиком в 63% в период пандемии, это все еще ошеломляющая цифра. Чрезмерные административные задачи называются 68% выгоревших врачей в качестве основной причины.

Инструменты ИИ напрямую нацелены на эту административную нагрузку. Наиболее зрелые и широко распространенные приложения делятся на несколько ключевых категорий:

1. Клиническая документация: Фоновые ассистенты, которые прослушивают визит пациента и составляют структурированную запись SOAP.
2. Поддержка диагностики и поиск литературы: Системы, которые отвечают на клинические вопросы со ссылками на рецензируемую литературу.
3. Диагностическая визуализация: Алгоритмы, которые сканируют медицинские изображения (рентген, КТ, маммограммы) на предмет потенциальных аномалий.
4. Общение с пациентами и сортировка: Чат-боты, которые обрабатывают первичный прием пациентов, или инструменты, которые составляют направления и образовательные материалы для пациентов.

Крайне важно, что врачи остаются осторожными. Тот же опрос AMA показал, что 88% врачей обеспокоены потерей навыков, связанных с ИИ, и установление четкой системы ответственности является их наивысшим приоритетом в регулировании. Консенсус ясен: ИИ — мощный помощник, но врач является и должен оставаться главным.

Как использовать ИИ для клинической документации и направлений

Самое большое влияние ИИ на повседневную клиническую практику — это автоматизация документации. Фоновые ИИ-ассистенты — это инструменты, которые прослушивают естественный разговор пациента и врача и автоматически генерируют структурированную клиническую запись. Этот рабочий процесс напрямую борется с «временем в пижаме» — часами, которые врачи проводят после клиники, догоняя записи.

Масштабный анализ, опубликованный в *NEJM Catalyst* с участием The Permanente Medical Group, показал, что ИИ-ассистенты сэкономили врачам примерно 15 791 час времени на документацию за один год. Другое многоцентровое исследование в *JAMA* показало, что ИИ-ассистенты связаны с сокращением времени на документацию на 16 минут в день. Хотя это скромно, это время накапливается, и врачи, активно использующие эту технологию, добились в три раза большего сокращения времени на документацию.

Полный рабочий процесс ИИ-ассистента

1. Получите согласие: Перед активацией любого записывающего устройства вы должны получить и задокументировать согласие пациента. Это критически важный этический и юридический шаг, особенно в штатах с законами о согласии двух сторон на запись.
2. Активируйте ассистента: Обычно это делается через мобильное приложение или расширение браузера в начале визита. Инструмент записывает аудио встречи.
3. Проведите прием естественно: Цель состоит в том, чтобы забыть о присутствии ассистента. Говорите с пациентом как обычно. ИИ разработан для различения говорящих и записи диалога.
4. Просмотрите черновик, сгенерированный ИИ: После визита ИИ обрабатывает аудио и создает черновик записи SOAP (Subjective, Objective, Assessment, Plan — Субъективные данные, Объективные данные, Оценка, План). Обычно это занимает несколько минут.
5. Отредактируйте и проверьте: Это самый важный шаг. Ни одна запись, сгенерированная ИИ, никогда не должна быть подписана и внесена в ЭМК без тщательной проверки врачом. Проверьте на наличие «галлюцинаций» (вымышленных данных), неточностей в анамнезе пациента или неправильных дозировок в плане. Отредактируйте запись для ясности, точности и полноты.
6. Сгенерируйте сопутствующие документы: Многие инструменты-ассистенты также могут генерировать направления, инструкции для пациентов или справки о нетрудоспособности из тех же данных приема, часто одним щелчком мыши. Просмотрите и их.
7. Подпишите и сохраните: Как только вы убедитесь, что запись на 100% точна и отражает клинический прием, подпишите ее и отправьте в ЭМК.

Сравнение лучших инструментов ИИ-ассистентов

Swipe the table sideways →

Как использовать ИИ для поддержки диагностики и создания планов лечения

ИИ также становится мощным инструментом «второго мнения» для поддержки принятия клинических решений (СПКР). Эти платформы не предоставляют окончательный диагноз. Вместо этого они помогают клиницистам строить и уточнять дифференциальный диагноз, находить соответствующую литературу или проверять на предмет потенциальных лекарственных взаимодействий. Это особенно ценно в сложных или атипичных случаях.

Метаанализ 83 исследований 2025 года показал, что, хотя общая диагностическая точность ИИ составляла всего 52,1%, он работал сравнимо с врачами-неспециалистами. Однако по сравнению с опытными специалистами ИИ значительно отставал. Это подчеркивает его текущую роль: ИИ — это инструмент для дополнения, а не замены суждения опытного клинициста. Исследование Гарвардского университета 2026 года, опубликованное в *Science*, показало, что модель ИИ превзошла врачей в ситуациях экстренной сортировки с ограниченной информацией, что указывает на ее полезность при первоначальных оценках.

Рабочий процесс диагностики с помощью ИИ

1. Введите данные пациента: Обезличьте информацию о пациенте и введите ключевые данные, симптомы и результаты лабораторных исследований в инструмент СПКР. Некоторые инструменты интегрируются с ЭМК для автоматического получения этих данных.
2. Задайте клинический вопрос: Сформулируйте конкретный вопрос, например: «Каковы дифференциальные диагнозы для 45-летнего мужчины с острым началом боли в груди и нормальными тропонинами?» или «Каковы доказательства использования препарата X у пациента с состоянием Y и почечной недостаточностью?»
3. Просмотрите дифференциальные диагнозы и доказательства, сгенерированные ИИ: Инструмент предоставит список потенциальных диагнозов, ранжированных по вероятности, а также выдержки и ссылки на поддерживающую медицинскую литературу.
4. Критически оцените доказательства: Перейдите по ссылкам. Прочитайте цитируемые статьи. Оцените качество доказательств. Точно ли резюме ИИ отражает выводы исследования? Применимо ли исследование к вашему конкретному пациенту?
5. Синтезируйте с клиническим суждением: Объедините результаты ИИ с вашими собственными знаниями, полным контекстом пациента и данными физического осмотра — тем, чего ИИ не имеет. Только анамнез пациента способствует постановке диагноза в 70-80% случаев.
6. Сформулируйте план лечения: Используйте синтезированную информацию для создания диагностического и лечебного плана. Некоторые инструменты ИИ могут помочь составить первоначальный план на основе установленных рекомендаций, который вы затем должны просмотреть и настроить.

Ключевые инструменты для диагностики и синтеза доказательств

Полный рабочий процесс ИИ: День из жизни врача, дополненного ИИ

Чтобы понять, как эти инструменты сочетаются друг с другом, давайте рассмотрим гипотетический визит пациента в условиях первичной медико-санитарной помощи.

• 8:30 утра — Предклиническая встреча: Врач использует административный ИИ, такой как Notable, для просмотра расписания дня. Платформа уже проверила право на страховое покрытие и отметила пациентов, которые просрочили профилактические осмотры на основе данных ЭМК.
• 9:00 утра — Сортировка пациентов: Пациент с болью в горле и лихорадкой использует веб-сайт клиники. Чат-бот для сортировки, работающий на платформе, такой как Syllable AI, задает ряд структурированных вопросов для оценки тяжести симптомов. Бот определяет, что у пациента нет «красных флагов» симптомов, требующих посещения отделения неотложной помощи, и помогает ему записаться на телемедицинский прием в тот же день.
• 11:15 утра — Телемедицинский прием: Врач начинает видеозвонок. С согласия пациента он активирует Nabla Copilot для записи разговора. Они обсуждают симптомы пациента, анамнез и проводят визуальный осмотр горла под руководством.
• 11:28 утра — Сложный вопрос: Пациент упоминает, что он также принимает новый антикоагулянт от другого состояния и спрашивает, безопасно ли принимать ибупрофен. Врач быстро обращается к OpenEvidence и набирает: «использование ибупрофена с [новым антикоагулянтом] у пациента с вирусным фарингитом». OpenEvidence возвращает резюме из недавних фармакологических статей и рекомендаций, подтверждая отсутствие серьезных противопоказаний, но рекомендуя осторожность.
• 11:35 утра — Прием завершен: Врач завершает план: поддерживающая терапия и рецепт на анальгетик, не содержащий ибупрофен.
• 11:40 утра — Документация: Nabla Copilot уже сгенерировал черновик записи SOAP. Врач просматривает его, исправляет незначительную неточность в субъективном разделе, подтверждает правильность оценки («Вирусный фарингит») и плана, а затем подписывает запись. ИИ также сгенерировал рецепт, который врач просматривает и отправляет в аптеку в электронном виде. Используя промпт, врач просит Nabla сгенерировать справку о нетрудоспособности для пациента, которая также просматривается и отправляется на портал пациента.
• 11:45 утра — Готов к следующему пациенту: Весь прием, включая документацию и рецепты, завершен за 30 минут. Врач не забирает записи домой сегодня вечером.

Как использовать ИИ для сортировки пациентов, общения и обучения

Помимо основной документации и диагностики, ИИ сглаживает рабочие процессы коммуникации, связанные с уходом за пациентами. Это включает в себя все: от первичного приема пациентов до создания образовательных материалов.

ИИ для сортировки и приема пациентов

Платформы, такие как Syllable AI иKry (Livi), предоставляют интеллектуальные чат-боты для веб-сайтов больниц и порталов пациентов. Эти инструменты могут обрабатывать общие запросы, такие как запись на прием, повторные выписки рецептов и первичный скрининг симптомов для жалоб низкой степени тяжести. Это освобождает персонал регистратуры и медсестер, позволяя им сосредоточиться на более сложных потребностях пациентов. Например, пациент может взаимодействовать с ботом, чтобы определить, требуют ли его симптомы срочного посещения или планового приема, направляя его на правильный уровень помощи.

Автоматизация обучения пациентов и коммуникации

После визита клиницистам часто необходимо предоставить пациентам четкую, понятную информацию об их состоянии и плане лечения. ИИ может значительно ускорить этот процесс.

Вы эксперт по медицинской грамотности, пишущий для пациента с уровнем чтения 6-го класса. Используйте следующее клиническое резюме для создания информационного материала, понятного пациенту. Объясните, что это за состояние, что включает лечение, и перечислите 3-5 ключевых «на что обратить внимание» предупреждающих знаков, которые означают, что им следует позвонить врачу. Используйте короткие предложения и простой язык. Избегайте всего медицинского жаргона.
Клиническое резюме:
[Вставьте сюда обезличенный раздел "Оценка и план" из вашей клинической записи]

Этот рабочий процесс позволяет врачу превратить свою клиническую запись в индивидуальный образовательный документ для пациента за считанные секунды. Как и в случае со всеми результатами ИИ, это требует тщательной проверки, чтобы обеспечить точность и уместность, прежде чем передавать его пациенту. Никогда не вставляйте идентифицируемую медицинскую информацию пациента (PHI) в общедоступный инструмент ИИ, не соответствующий требованиям HIPAA.

Специализированные и перспективные сценарии использования ИИ

Хотя документация и поддержка принятия решений являются наиболее распространенными приложениями сегодня, ИИ используется во всей экосистеме здравоохранения.

• Удаленный мониторинг пациентов: Компании, такие как Biofourmis, используют носимые датчики и ИИ для мониторинга пациентов с хроническими заболеваниями, такими как сердечная недостаточность, на дому. ИИ анализирует потоки данных для прогнозирования ухудшения состояния пациента до того, как оно станет критическим, что позволяет раньше вмешаться.
• Разработка лекарств: Insilico Medicine использует генеративный ИИ для разработки новых кандидатов в лекарства с нуля. Анализируя биологические данные, их платформа может идентифицировать новые терапевтические мишени и создавать молекулы с желаемыми свойствами, значительно сокращая доклиническую фазу разработки лекарств.
• Ультразвуковое исследование у постели больного (POCUS): Butterfly iQ+ — это портативный ультразвуковой датчик, который подключается к смартфону. Он использует ИИ для помощи клиницистам в получении более качественных изображений и даже автоматизирует определенные расчеты, такие как объем мочевого пузыря. Это делает мощную диагностическую визуализацию более доступной у постели больного. По состоянию на сентябрь 2026 года датчик iQ+ стоит $2699, плюс обязательная годовая подписка в размере $420.
• Корпоративные медицинские данные: Платформы от компаний, таких как Merative (ранее IBM Watson Health), помогают системам здравоохранения и плательщикам анализировать крупномасштабные данные о здоровье населения для выявления тенденций, управления рисками и улучшения результатов.

Эти инструменты представляют собой более широкий ландшафт ИИ в здравоохранении, выходящий за рамки повседневного рабочего процесса отдельного клинициста в области общественного здравоохранения, исследований и технологий устройств.

Что ИИ не может и не должен делать (Роль врача)

Несмотря на быстрый прогресс, ИИ имеет глубокие ограничения. Их признание является ключом к безопасному и эффективному использованию технологии.

1. ИИ не может провести физический осмотр: У ИИ нет рук. Он не может пальпировать живот, слушать шумы в легких или проводить неврологический осмотр. Богатые данные физического осмотра невидимы для алгоритма.
2. ИИ не обладает истинным клиническим суждением: ИИ — это движок сопоставления образов. Он не понимает контекст пациента, семейную динамику, социальные детерминанты здоровья или ценности и предпочтения пациента. Он не может вести тонкие дискуссии о целях лечения.
3. ИИ «галлюцинирует»: Большие языковые модели могут выдумывать факты, цитаты и клинические данные с полной уверенностью. Исследование результатов ИИ-ассистентов выявило значительные показатели «галлюцинаций», что делает проверку врачом абсолютно необходимой.
4. ИИ не может нести ответственность: Когда происходит ошибка, кто несет ответственность? Разработчик программного обеспечения? Больница? AMA определила установление четкой системы ответственности как главный приоритет для врачей. В конечном итоге, лицензированный клиницист, который подписывает запись или отдает распоряжение, несет ответственность за оказанную помощь.
5. ИИ может увековечивать предвзятость: Если ИИ обучается на данных, отражающих существующее неравенство в здравоохранении, он может усваивать и даже усиливать эти предубеждения в своих рекомендациях.

Роль врача эволюционирует, чтобы стать экспертом «человек в контуре», который управляет этими инструментами. Это включает в себя критическую оценку результатов ИИ, интеграцию их с информацией, к которой ИИ не имеет доступа (например, физический осмотр), применение контекстного суждения и принятие на себя полной ответственности за уход за пациентом. Противодействие несовершенным системам и отстаивание лучших инструментов — это новая, важнейшая профессиональная задача, о которой вы можете узнать больше в нашем разделе «Вызовы ИИ».

Поскольку ИИ берет на себя большую часть сбора данных и документации, врачи могут больше сосредоточиться на незаменимых человеческих элементах медицины: эмпатии, общении, принятии сложных решений и самих терапевтических отношениях. Данные показывают, что это уже происходит; в одном исследовании 84% врачей сообщили, что ИИ-ассистенты положительно повлияли на их взаимодействие с пациентами. Обещание ИИ — это не мир без врачей, а мир, где у врачей будет больше времени, чтобы быть врачами.