📌 Искусственный интеллект в здравоохранении подобен айсбергу, если смотреть на него с ... — 3 июня 2026 г. в 10:00:21.627
📌 Искусственный интеллект в здравоохранении подобен айсбергу, если смотреть на него с приближающегося корабля. Генеральный директор HL7 International Рэйчел Данскомб (Rachel Dunscombe) опубликовал статью «У здравоохранения нет проблемы с ИИ — у него есть проблема с готовностью к ИИ» (Healthcare Doesn’t Have an AI Problem — It Has a Readiness Problem), в которой обратил внимание на одну важную тенденцию: изначально успешные пилотные ИИ-проекты, качественные и валидированные продукты, а также перспективные новые сценарии применения ИИ не приводят в конечном счете к тем результатам, на которые рассчитывали разработчики и руководители. ✅ Проблема состоит в том, что в реальности системы здравоохранения многих стран очень сильно фрагментированы, в них существуют порой противоречивые и сложные процессы, каждый из которых имеет собственную регуляторику, стандарты и традиции документирования, а также весьма часто несовместимые или неинтегрированные друг с другом информационные системы. В итоге, даже, казалось бы, полностью готовые ИИ-решения, проверенные в контролируемых и качественных клинических испытаниях, созданные с участием медицинских экспертов – не могут добиться роста во внедрении и применении в условиях реальной клинической практики. ✅ Барьерами для внедрения ИИ теперь все чаще становятся такие проблемы, как стандартизация данных, совместимость, управление, безопасность и интеграция в клинические и операционные рабочие процессы. Когда эти элементы отсутствуют или недостаточно развиты, даже самые передовые ИИ-решения с трудом обеспечивают значимый результат. Модели, обученные на чистых, тщательно отобранных наборах данных, часто сталкиваются с совершенно иными условиями при развертывании в реальных условиях. Несогласованный код, неполные записи и фрагментированные источники данных могут быстро ухудшить производительность. Именно здесь многие организации сталкиваются с препятствием. Дело не в том, что ИИ не работает. Дело в том, что окружающая его система не готова. В этой связи, по мнению Рэйчел Данскомб, системам здравоохранения необходимо усилить работу над стандартизацией процессов, данных и базовых информационных систем, в которые планируется внедрять ИИ. Иными словами, усилия регуляторов необходимо сместить с проверки безопасности и эффективности непосредственно ИИ-продуктов на готовность существующих информационных систем к интеграции в них ИИ. Источник: https://medcitynews.com/2026/05/healthcare-doesnt-have-an-ai-problem-it-has-a-readiness-problem/