До 78 млрд руб. к 2030 году может вырасти объем российского рынка медицинского ИИ, согласно прогнозу «Яков и партнеры». Рост подкреплен национальными проектами, интеграцией с госинфраструктурой и политикой импортозамещения. Однако масштабирование сталкивается с экономическими барьерами, кадровым дефицитом и правовыми коллизиями.
СС 2025 года в России действуют два профильных нацпроекта. «Новые технологии сбережения здоровья» ориентирован на развитие искусственного интеллекта и биоинженерию. «Экономика данных и цифровая трансформация государства» — на цифровизацию и технологическую независимость. По данным Центра развития ИИ при правительстве РФ, 25% региональных ИИ-сценариев — в здравоохранении.
По данным Минздрава, к началу 2026 года зарегистрировано 54 медизделия с ИИ, из них 49 — отечественные. Большинство — для анализа изображений (рентген, КТ, маммография), но есть и системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР), работы с ЭКГ и планирования операций.
Один из крупнейших инфраструктурных проектов — платформа «МосМедИИ». К 2026 году к ней подключились 75 регионов, ежемесячно обрабатывается около 1 млн исследований, а общее число превысило 10 млн. Платформа дает регионам готовые решения без собственной разработки, снижая нагрузку на бюджеты. При этом серьезных технических барьеров не возникает, отмечает генеральный директор Московского института искусственного интеллекта в здравоохранении Александр Кравченко.
Национальные стандарты для медицинских ИИ-сервисов охватывают весь цикл: данные, алгоритмы, испытания, допуск в практику, поясняет главный внештатный специалист по лучевой диагностике столичного департамента здравоохранения Юрий Васильев. Они задают единые правила и служат основой для федерального масштабирования. Наработки вошли в Кодекс этики ИИ (версия 2.1, март 2025) и учитываются в законопроекте Минцифры.
Частные клиники тоже развивают собственные решения. В Lab4U создали свою LLM на собственных данных — для рекомендаций и интерпретации анализов, рассказывает гендиректор сети Алексей Образцов. В АО «Медицина» система проверки назначений сократила ошибки более чем в четыре раза, машинное описание снимков в радиологии занимает менее трех секунд при точности 95–98%, отмечает директор ИТ-службы компании Максим Петухов.
Готовность системы: кадры и первые результаты
Там, где инфраструктура сложилась, ИИ уже дает результаты. В Москве с октября 2025 года по март 2026 года ЕМИАС выявила 48,5 тыс. человек с высоким риском ишемической болезни сердца, у 11 тыс. диагноз подтвердился
Александр Кравченко объясняет это цифровой инфраструктурой: единой электронной медкартой, стандартами и культурой врачей. «Внедрение ИИ — это этап цифровой зрелости, а не отдельный проект», — подчеркивает он.
Проект построен на проактивном наблюдении: ИИ формирует «сигнальные листы», работает «Умный прием» (анализ жалоб до визита, перевод в телемедицину) и СППВР для хронической сердечной недостаточности. Но опыт Москвы нельзя механически перенести в регионы — без единой электронной карты и стандартизации алгоритмов ИИ не заработает, предупреждает Александр Кравченко.
Однако главный тормоз тиражирования — кадровый. По данным Минздрава, ежегодно в стране выполняется более 105 млн рентгенологических исследований. Численность специалистов в лучевой диагностике (рентгенологи, УЗИ и радиологи) в госмедорганизациях превышает 35 тыс. Большинству из них предстоит освоить ИИ-ассистентов.
Замминистра здравоохранения Вадим Ваньков ранее анонсировал «масштабное обучение медработников методикам применения нейросетей». Подобные программы уже запущены в ведущих вузах.
В Пироговском университете с 2022 года действует проект «Цифровая кафедра», где студенты получают ИТ-квалификацию, рассказывает начальник отдела цифровой анатомии университета Константин Крупин. В 2025 году по программе «Технологии ИИ в медицинской практике» прошли обучение более 1 тыс. студентов и ординаторов из разных регионов. Для практикующих врачей есть курсы по нейросетям в радиологии и патологической анатомии. На медико-биологическом факультете учат не только применять, но и создавать нейросети. «Стратегическая цель — создание экосистемы для подготовки специалистов, способных разрабатывать и внедрять цифровые инструменты», — отмечает Константин Крупин.
Барьеры для бизнеса и правовые коллизии
Главная проблема внедрения ИИ в частной медицине — доступность, считает менеджер практики «Стратегия» «Рексофт Консалтинга» Сергей Ермилов. Стоимость подписки на СППВР достигает нескольких сотен тысяч рублей в месяц. «Свыше 98% рынка — клиники с выручкой до 300 млн руб. в год, тратящие на ИТ всего 1–2% оборота. Покупка таких решений для них неподъемна», — поясняет эксперт. Собственная разработка, например анализ снимков КТ, — удел крупных игроков: нужны большие команды и массивы данных. «Даже клиники одной сети отличаются по „ИИ-зрелости“. Чат-боты внедряются легко, а сложные инструменты требуют постоянной поддержки руководства», — говорит эксперт.
Нормативная база противоречива, отмечает председатель совета учредителей АНО «Национальный аналитико-экспертный центр здравоохранения» Полина Габай. Приказ № 4472 (Росздравнадзор, 2025) создал параллельный контур передачи данных об ошибках ИИ-медизделий без интеграции с системой, действующей по приказу № 1113н (Минздрав, 2020). Ответственность возложена на разработчиков, хотя эксплуатируют изделия медорганизации.
Другой барьер — персональные данные. Для обучения ИИ нужны клинические данные, но 152-ФЗ требует согласия пациента на передачу данных, а для умерших — согласия наследников. Не определена ответственность: врач отвечает единолично, но как быть, если ошибка связана с некорректной рекомендацией алгоритма, не ясно. Системных решений нет — новый проект приказа Росздравнадзора отложен, а Кодекс этики ИИ (2025) коллизий не снимает.
Государство уже оплачивает ИИ-диагностику по ОМС. В 2024 году — 1,17 млн маммографий на 359 млн руб. С 2025 года добавилась диагностика органов грудной клетки: за первые два месяца — 77,5 млн руб. (данные ФОМС). Но, как отмечает Полина Габай, тарифы вводятся до урегулирования правовых вопросов — риски остаются и у клиник, и у разработчиков.
Инфраструктура для ИИ в медицине уже создана, но преодоление трех разрывов — экономического, кадрового и правового — определит, останется ли технологический суверенитет уделом столиц, подчеркивают эксперты.
