Автоматизация клинических процессов: где ИИ действительно приносит пользу в здравоохранении

Руководители здравоохранения находятся под давлением: необходимо снижать выгорание врачей, решать проблему нехватки персонала и ускорять циклы получения доходов. По мере внедрения решений на базе искусственного интеллекта клинические и ИТ-директора вынуждены выбирать наиболее подходящие инструменты для своих систем и демонстрировать измеримую отдачу от инвестиций.

Исследования показывают, что стратегии автоматизации клинических процессов доказывают свою эффективность в различных медицинских учреждениях. Согласно отчету Deloitte «State of AI 2026», почти три четверти организаций в сфере здравоохранения и наук о жизни отмечают, что ИИ повысил эффективность и производительность.

«Автоматизация клинических процессов — это операционная необходимость, — говорит Райан Кэмерон, исполнительный вице-президент и главный директор по информации и инновациям детской больницы Children’s Nebraska. — Автоматизация не заменяет врачей, но она заменяет неклиническую работу и те аспекты их деятельности, которые годами отнимали время и внимание».

01Где ИИ и автоматизация приносят наибольший эффект: ключевые сценарии

Эксперты выделяют несколько областей здравоохранения, где автоматизация и ИИ могут дать операционную ценность.

Автоматизация предварительного разрешения (prior authorization)

Ранее поставщики и пациенты ждали разрешения от страховых компаний днями или неделями. Автоматизация предварительного разрешения позволяет обрабатывать и утверждать запросы в течение нескольких минут. Платформы, такие как Bedrock AgentCore от AWS, Claims Acceleration Suite от Google и Prior Authorization OpenAI Solution от IBM и Microsoft, подключаются к электронным медицинским картам (EHR). ИИ собирает релевантные данные пациента, заполняет формы, проверяет требования страховщика, отмечает недостающую информацию и отслеживает статус запроса.

Окружающий интеллект и ИИ-писцы

Окружающий интеллект — одно из самых известных применений ИИ в здравоохранении. ИИ-писцы, такие как Epic’s AI Charting, Microsoft’s Dragon Copilot и Oracle Health’s Clinical AI Agent, прослушивают взаимодействие врача и пациента, составляют заметки и предлагают варианты последующего наблюдения. Новые исследования показывают, что ИИ-писцы экономят врачам около 30 минут общего времени на работу с EHR и документацией в день. Окружающие технологии также связаны со снижением выгорания и повышением удовлетворенности врачей.

Поддержка клинических решений

Рентгенология долгое время была лидером по внедрению инструментов на базе ИИ. Почти 80% одобренных FDA устройств с ИИ предназначены для медицинской визуализации, и исследователи отмечают, что эти инструменты способствуют более раннему выявлению заболеваний и улучшению результатов лечения пациентов.

Доктор Дэвид Кирк, врач отделения интенсивной терапии и главный медицинский директор Regard, выступает за использование ИИ в качестве диагностического ассистента, чтобы не пропустить диагнозы, особенно в экстренных ситуациях. «EHR — это как огромный роман для некоторых пациентов, — говорит Кирк. — ИИ может быстро обобщить все эти данные и помочь мне понять, какая страница наиболее важна для ухода за пациентом».

Автоматизация продления рецептов

Помимо ускорения процесса продления рецептов, инструменты на базе ИИ повышают ценовую прозрачность, помогая врачам находить более дешевые варианты для пациентов. «Вы начинаете видеть, что цены интегрируются на уровне поставщика медицинских услуг в EHR, — говорит Джозеф Клейман, президент Buzz Health. — Когда проверяется предварительное разрешение, варианты цен уже есть».

В штате Юта также запущена пилотная программа с автономной медицинской платформой Doctronic, позволяющая «ИИ-врачу» утверждать продление рецептов на лекарства, уже назначенные лицензированным врачом. (Стоит отметить, что Медицинский лицензионный совет Юты поставил под сомнение безопасность этой программы.)

Автоматизация цикла доходов и ИИ-кодирование

Неэффективность выставления счетов обходится больницам в 3–5% чистого дохода ежегодно. ИИ может помочь предотвратить эти потери, сокращая ошибки кодирования и выставления счетов, анализируя отказы страховых компаний и составляя апелляции, повышая долю чистых требований и предоставляя прогнозы доходов.

Кэмерон отмечает, что постоянная нехватка персонала в управлении циклом доходов делает автоматизацию «очевидным решением. Я не знаю, как еще можно эффективно управлять больницей без автоматизации в этой области, потому что людей просто не хватает».

Автоматизация коммуникации с пациентами

Автоматизация уже давно меняет коммуникацию с пациентами. Автоматические текстовые напоминания о предстоящих приемах могут снизить количество неявок, а устройства удаленного мониторинга пациентов передают данные непосредственно в EHR.

Исследование Медицинской школы Калифорнийского университета в Сан-Диего показало, что использование генеративного ИИ для составления черновиков неэкстренных сообщений, которые затем редактирует и подписывает врач, снижает когнитивную нагрузку. А ИИ-чат-боты, такие как Penny в Онкологическом центре Абрамсона при Пенсильванском университете, могут помогать с последующим наблюдением. Penny отправляет пациентам, проходящим химиотерапию, текстовые сообщения о ежедневном графике приема лекарств и спрашивает, как они себя чувствуют. При возникновении проблемы ИИ уведомляет врача.

02Что оценить перед внедрением инструментов автоматизации клинических процессов

Перед внедрением инструмента на базе ИИ, а также после того, как будет определено, что существующий процесс действительно стоит автоматизировать, эксперты рекомендуют ИТ- и клиническим командам тщательно оценить:

• Показатели клинической валидации
• Совместимость с EHR
• Риски кибербезопасности
• Права на данные
• Надежность данных
• Скорость дрейфа модели
• Структуру сохранения памяти
• Прослеживаемость

«Нужно вести очень глубокие обсуждения того, как и почему работает инструмент», — говорит Кэмерон. Он добавляет, что когда его больница сотрудничает со сторонними вендорами, «мы требуем от разработчиков ответственности за те показатели, которые, по их словам, достигнет решение. Если этого не происходит, мы просим о досрочном расторжении контракта».

03Измерение ROI автоматизации: метрики, важные для клинических и финансовых руководителей

Для измерения tangible ценности от автоматизации и ИИ руководители здравоохранения могут обращать внимание на такие метрики, как:

• Показатели выгорания врачей
• Доля чистых требований
• Время документирования на один прием
• Доля неявок
• Снижение доли отказов
• Текучесть кадров
• Звездные рейтинги качества

Однако наиболее важными метриками могут быть те, которые показывают, действительно ли персонал использует доступные инструменты: частота автоматизации процессов, частота входов в систему и снижение количества ошибок.

Отчет Массачусетского технологического института показал, что в 2025 году 95% пилотных проектов с генеративным ИИ не принесли ощутимой финансовой отдачи. Исследователи пришли к выводу, что в разных отраслях организации неправильно внедряли технологию в рабочие процессы.

Чтобы обеспечить принятие решений по автоматизации рабочих процессов врачами, Кирк подчеркивает, что поставщиков услуг следует включать в обсуждение того, какие технологии могут лучше всего служить организации. «Врачей часто привлекают к обсуждениям в последнюю очередь, — говорит Кирк. — Когда так происходит, вы можете получить инструмент, который нравится ИТ-специалистам и специалистам по информационным системам, но врачи не находят его полезным и в итоге не используют».