Большие надежды. Как внедряется ИИ в медицине и фарме
В январе 2026 года президент РФ Владимир Путин утвердил перечень поручений, направленных на переход к системной государственной политике в области искусственного интеллекта (ИИ)1. В апреле он поручил обеспечить внедрение (при участии правительства Москвы) технологий искусственного интеллекта в медицинскую практику2.
В марте была создана подкомиссия по развитию и внедрению технологий искусственного интеллекта3 в различных отраслях под председательством зампредседателя Правительства РФ Дмитрия Григоренко. В состав этой комиссии вошел министр здравоохранения Михаил Мурашко.
В марте же Минцифры РФ опубликовало законопроект по регулированию ИИ4, с положениями которого должны быть согласованы отраслевые нормативные акты и программы.
«С точки зрения здравоохранения в сфере искусственного интеллекта регулирование уже сформировано: есть такое понятие, как медицинское изделие с искусственным интеллектом, существуют соответствующие правила регистрации», — сказал замминистра здравоохранения Вадим Ваньков, выступая на конгрессе «Оргздрав 2026 — Здравоохранение и ИИ: грани сотрудничества».
По данным Минздрава России, в стране зарегистрировано 57 медицинских изделий с технологией ИИ (220 находятся в разработке), большинство из них связано с анализом изображений.
Вадим Ваньков сообщил, что создана рабочая группа с участием бизнеса, федеральных учреждений и органов власти. В ее рамках вырабатываются общие решения для развития отрасли ИИ. Уже определено 12 показателей для здравоохранения: семь отраслевых и пять сквозных (применимы к любым отраслям). Среди отраслевых — анализ медицинских изображений (маммография, флюорография, рентген грудной клетки): эти решения активно масштабируются на рынке. Второй блок — анализ электронных медицинских карт для выявления сердечно-сосудистого риска — находится на этапе формирования опыта. Вадим Ваньков также напомнил, что стратегия цифровой трансформации здравоохранения до 2030 года, где ИИ выделен в отдельное направление, была утверждена еще в 2024 году5.
«В здравоохранении решения уже приняты, есть много хороших примеров с применением ИИ. В отличие от фармы, в здравоохранении прямо и четко прописана стратегия цифровизации. Поезд уже мчится в четком направлении. На мой взгляд, в здравоохранении сегодня эта история про исполнение, а в фарме — пока еще про принятие решений», — заметила директор Центра развития здравоохранения Московской школы управления «Сколково» Марина Велданова, выступая на ПМЭФ-2026 в сессии, посвященной ИИ.
На госуровне внедрение ИИ в фармотрасли ориентировано на создание прозрачной и безопасной цифровой среды для обращения лекарственных средств. Так, на ПМЭФ‑2026 стало известно, что Минздрав РФ совместно с ЦРПТ (оператором системы «Честный знак») планирует использовать искусственный интеллект для аналитики данных в системе маркировки.
При этом в фарме, по словам Марины Велдановой, на каждом этапе — от идеи и дизайна препарата до его продажи и отслеживания эффекта — технология нейросетей применима. Есть различия в зависимости от этапа: где-то ИИ дает экономию денег, где-то — экономию времени, где-то — повышение качества.
«Технология ИИ обнуляет то, что было до нее (disruptive innovation — подрывные технологии). Мы так или иначе уже вступили в мир, где «дизрапт» — главный механизм прихода инноваций, и реализуется он через искусственный интеллект», — сказала Марина Велданова.
ИИ в фармпроизводстве
Основные эффекты от ИИ ожидаются прежде всего при разработке инновационных препаратов, считает генеральный директор консалтинговой компании «Яков и Партнеры» Яков Сергиенко.
«Отговорка «у нас 95% рынка — дженерики, поэтому нам это не нужно» — на мой взгляд, не может служить основанием для принятия решений. У дженериков, как и у любых других препаратов, есть своя цепочка создания стоимости: коммерческая деятельность, информирование, ценообразование, работа с потребителем. Применение ИИ безусловно может улучшить каждый из этих этапов», — отметил он.
«Сегодня примеров применения ИИ в фармацевтической отрасли немного: в основном это разработка новых препаратов, доклинические исследования и обработка больших данных», — рассказал директор Государственного института лекарственных средств и надлежащих практик Владислав Шестаков.
Что касается GMP, регуляторы, по его словам, находятся в начале пути. В Евросоюзе нет четких правил использования ИИ в рамках GMP, а опубликованное в прошлом году «Приложение 22» (проект первого официального руководства) пока находится только в стадии разработки.
В планах присваивать ID‑номера площадкам — это позволит использовать накопленную в институте большую базу инспекционных данных, чтобы ИИ помогал сокращать рутину при подготовке к проверкам.
Если в области GMP-контроля отрасль пока осторожничает, то в сфере R&D, как заявила Марина Велданова, ИИ уже нельзя игнорировать. «Попытки создавать молекулы традиционными методами, «в пробирку», сегодня просто не выдерживают критики. Когда речь идет о дизайне молекул и работе in silico6, конкурентоспособность в инновационных технологиях без этого невозможна», — подчеркнула она.
Мировые лидеры демонстрируют впечатляющие результаты. Яков Сергиенко напомнил, что Китай за короткое время вышел на 25% мирового пайплайна новых препаратов. В США партнерство in silico Medicine и Eli Lilly позволило создать первый ИИ-препарат INS018_055 от идиопатического легочного фиброза, который дошел до II фазы клинических испытаний (после 13 доклинических и трех клинических исследований).
По словам Якова Сергиенко, в России таким прецедентом стал проект Сбера и «Р-Фарм». В 2024 году совместно с лабораторией искусственного интеллекта Сбера компания «Р-Фарм» создала ИИ-решение для генерации антител. Это позволило сократить самый трудоемкий этап — разработку структуры молекулы — с трех лет до двух месяцев. Решение уже успешно протестировано при создании биопрепарата для лечения опухолей.
В 2025 году на ПМЭФ «Р-Фарм», Сбер и Институт AIRI заключили стратегическое соглашение, выведя партнерство за рамки онкологии: теперь ИИ используется для поиска кандидатов для лечения болезни Альцгеймера и других нейродегенеративных заболеваний.
Были подписаны подобные соглашения с «Промомедом» и «ПСК Фармой». «ФВ» отправил запросы, но в компаниях пока не берутся комментировать сотрудничество, предлагая дождаться первых видимых результатов.
ИИ в фармрознице
Аптечные сети внедряют ИИ точечно, осторожными шагами. Среди решений, целесообразных для бизнеса, технический директор «Здравсити» Андрей Пунин выделяет такое направление, как оптимизация клиентского пути. «Технология распознавания рукописного текста на рецептах способна автоматически формировать корзину и давать пациенту понятную схему лечения. Это решает проблему низкой приверженности терапии, когда пациент покупает лишь часть выписанных лекарств из-за непонимания их назначения», — рассказывает он.
Заместитель руководителя по аналитике Высшей школы организации и управления здравоохранением (ВШОУЗ) Ирина Худова также считает перспективным использование ИИ в анализе рецептов и проверке лекарственных взаимодействий и совместимости. «За рубежом уже работают решения вроде MEDIC от Amazon, в России готовых продуктов такого уровня в открытом доступе я не видела», — говорит она.
В крупных сетях большой штат сотрудников нуждается в быстром доступе к актуальной информации. Чат-боты, интегрированные с базой знаний, сокращают время адаптации новых фармспециалистов и помогают быстро находить ответы на сложные рабочие вопросы. Центр бизнес-технологий (резидент биомедкластера технопарка Сколково) с АС «Максавит» внедряют аудиоаналитику на базе ИИ. «На кассах устанавливаются микрофоны, система разделяет диалог фармацевта и клиента и оценивает его по набору критериев качества обслуживания: приветствие, выявление потребности, предложение карты лояльности, допродажа, корректное завершение покупки, эмоциональный фон, отсутствие отказов и запрещенных фраз», — рассказывает совладелец IT-компании Виктория Карташова.
Но аналитика, по ее словам, только половина задачи. На основе выявленных паттернов выстраивают дообучение фармацевтов: разбирают, как правильно приветствовать, как уместно предложить дополнительный продукт через эмпатию. В итоге растет не только конверсия, но и качество контакта с покупателем.
Для ассоциации «СоюзФарма» компания создает базу знаний в виде видеороликов, сгенерированных с помощью ИИ и ведущих-аватаров, которые призваны заменить сухие инструкции и смогут обучать фармспециалистов прямо на рабочем месте.
Не осталась в стороне и СРО «Ассоциация независимых аптек»: ее специалисты также подготовили собственный ИИ-инструмент для фармспециалистов — «ФармКонсультантAI». «Он дает возможность задать вопрос по фармпорядку или регулированию, по подготовке к проверке, узнать о новых законах и даже самим создать СОП за две минуты», — рассказала директор ассоциации Виктория Преснякова на конференции «Золотой ключ к успеху».
Целесообразно также применение ИИ-анализа обратной связи. «Искусственный интеллект способен обрабатывать тысячи отзывов или обращений клиентов из разных источников (соцсети, карты, формы обратной связи). Вместо ручного мониторинга система подсвечивает конкретные проблемы: например, рост жалоб на скорость доставки в определенном районе. Это дает продуктовым командам точные данные для работы над улучшениями», — говорит Андрей Пунин.
Точечно применяет нейросети и «Аптечная сеть 36,6»: в ее интернет-аптеке работает агент, который генерирует короткие описания товаров, выделяя ключевые свойства.
В зоне рисков — безопасность персональных данных. «Нашим ответом на этот вызов является обезличивание данных перед их подачей в аналитические модели и использование исключительно закрытых (on-premise) контуров для обработки, что гарантирует полную изоляцию и безопасность», — поясняет Андрей Пунин. Он также обращает внимание на регуляторные риски: закон меняется, и ИИ на устаревших данных может предложить решение, нарушающее актуальные нормы оборота рецептурных препаратов.
Окупаемость ИИ-решений, по словам Андрея Пунина, зависит от масштаба: экономия на автоматизации рутины и сокращении времени обучения. Однако высокий интерес привел к росту цен на вычислительные мощности. «Здравсити» придерживается стратегии «осторожного новаторства»: точечные внедрения для рутинных задач, анализа данных и доступа к базе знаний. «Мы не рассматриваем повсеместное использование технологии, пока проекты реализуются внутри команды разработки, чтобы тщательно протестировать гипотезы перед масштабированием», — сказал он.
1Перечень поручений по итогам конференции «Путешествие в мир искусственного интеллекта» (утвержден президентом РФ 03.01.2026 № Пр-22).
2Перечень поручений по итогам совещания с членами правительства (утв. президентом РФ 03.04.2026 № Пр-714).
3Распоряжение Правительства РФ № 435-р от 06.03.2026.
4Законопроект «Об основах государственного регулирования сфер применения технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации» (ID: 166424).
5Распоряжение Правительства РФ № 959-р от 17.04.2024.
6In silico — исследования, проводимые полностью или преимущественно с помощью компьютерного моделирования.
Нет комментариев
Комментариев: 0