ИИ в здравоохранении: обзор региональных закупок и опыт частных клиник

Vademecum подготовил обзор региональных закупок, связанных с внедрением искусственного интеллекта в здравоохранение. По данным издания, за январь — август 2026 года региональные госзаказчики, за исключением московских, объявили 89 тендеров общей стоимостью 581,8 млн рублей. Основной спрос пришёлся на программные решения для поддержки принятия врачебных решений, анализа исследований и прогнозной аналитики.

Как отмечается в обзоре Vademecum, 87 закупок касались предоставления лицензий, разработки или использования программного обеспечения на основе ИИ. Отдельное направление — интеграция таких решений в региональные медицинские информационные системы: за рассматриваемый период в шести регионах разместили десять соответствующих закупок. Например, в Воронежской области закупали поддержку компонента, который анализирует электронную историю болезни и прогнозирует три наиболее вероятных диагноза.

Крупнейшей региональной закупкой стал тендер Центра цифровой трансформации Республики Татарстан с начальной максимальной ценой контракта 30 млн рублей — на приобретение прав использования медицинских изделий для анализа кардиологических исследований с помощью ИИ.

При этом применение технологий не ограничивается клиническими задачами. В частности, НМИЦ травматологии и ортопедии им. Р. Р. Вредена в Санкт-Петербурге объявил закупку на создание ИИ-системы для автоматического поиска, сопоставления и расчёта начальных максимальных цен будущих контрактов. Начальная цена этой закупки составила 1,5 млн рублей, сообщается в обзоре.

Экономия времени врача и снижение нагрузки

Практическое значение цифровизации для частной медицины обсуждалось и на круглом столе «Делового Петербурга» 8 сентября. Генеральный директор СРО «Ассоциация частных клиник Санкт-Петербурга» Александр Солонин отметил, что экономия рабочего времени врача позволяет снижать издержки медицинской организации. По его оценке, в отдельных случаях затраты на приём одного пациента благодаря цифровизации сокращаются в несколько раз.

Один из примеров внедрения подобных инструментов — проект сети «Будь Здоров», представленной в числе членов Ассоциации. В марте 2026 года сеть сообщила об интеграции ИИ-помощника на базе ГигаЧат в медицинскую информационную систему. Решение позволяет врачу получать справочную информацию, включая сведения о лекарственных препаратах и подходах к лечению, непосредственно в рабочем интерфейсе.

По словам генерального директора сети Родиона Ступина, использование помощника позволило сократить время поиска необходимой информации с 10–15 до 1–2 минут. Он подчеркнул, что быстрый доступ к справочным материалам и стандартным формулировкам помогает уменьшить объём рутинной работы и уделять больше внимания общению с пациентом. Эта оценка касается именно поиска информации, а не продолжительности приёма в целом.

Таким образом, обзор государственных закупок и опыт частных клиник показывают несколько общих направлений применения ИИ: помощь врачу в работе с данными, включение цифровых помощников в медицинские информационные системы и автоматизацию административных операций.

Подробнее о региональных закупках, решениях и поставщиках — в обзоре Vademecum.