сотрудник
студент
студент
В статье рассматривается актуальная проблема неоптимальной внутренней логистики в медицинских организациях Российской Федерации, которая приводит к значительным, но часто скрытым экономическим потерям. Анализируются основные виды «невидимых» расходов, связанных с движением пациентов, персонала, материалов и информации. Особое внимание уделяется потенциалу технологий искусственного интеллекта (ИИ) для решения этих задач. Проводятся конкретные направления применения ИИ-алгоритмов: от интеллектуального планирования расписания и управления запасами до предиктивного обслуживания оборудования. На основе данных экспертного опроса демонстрируется восприятие проблемы и готовность к внедрению инноваций среди руководителей ЛПУ. Делается вывод о том, что цифровизация внутренних процессов является ключевым резервом для повышения экономической устойчивости и качества медицинской помощи в условиях растущих требований к системе здравоохранения.
внутренняя логистика, медицинская организация, искусственный интеллект (ИИ), экономия затрат, управление процессами, цифровизация здравоохранения, оптимизация ресурсов, операционная эффективность.
1. Стратегия развития здравоохранения в Российской Федерации на период до 2025 года [Утверждена Указом Президента РФ]. – Определяет ключевые задачи цифровизации и повышения операционной эффективности ЛПУ как государственный приоритет.
2. Кантемирова М. А., Хадарцев А. Ч., Хубаева А. А. Национальный проект «Кадры». Его реализация в регионах Северо-Кавказского Федерального округа // JOURNAL OF MONETARY ECONOMICS AND MANAGEMENT. 2025. №. 2. С. 317-323. DOI: https://doi.org/10.26118/2782-4586.2025.78.45.097
3. Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года (Указ Президента РФ № 490 от 10.10.2019). – Создает нормативную основу и задает направления для внедрения ИИ в прикладных сферах, включая здравоохранение.
4. Попова А.С., Ковалев С.В. Оценка экономических потерь от неоптимальных внутренних потоков в многопрофильном стационаре // Экономика здравоохранения. – 2020. – № 5(158). – С. 45-52. – Эмпирическое исследование, количественно оценивающее логистические издержки в российских ЛПУ.
5. Ассоциация ИИСЗ. Обзор рынка ИИ в здравоохранении России – 2023. – М., 2023. – Содержит актуальные данные, кейсы внедрения и анализ трендов, включая оптимизацию логистики и управления ресурсами.
6. Экспертно-аналитический отчет «Барьеры внедрения цифровых технологий в государственных медицинских организациях». – Фонд ЦСР, 2021. – Ключевой источник для раздела о восприятии и препятствиях, основанный на экспертных интервью и анализе.
7. Сунцов К.Ю., Водопьянов Н.А. Бережливое производство в клинике: как устранить потери и повысить эффективность. – М.: Альпина Паблишер, 2021. – 256 с.
8. Иванов Д.Я., Петрова Л.Н. Алгоритмы машинного обучения для интеллектуального планирования лечебно-диагностического процесса // Информационные технологии. – 2023. – Т. 29, № 1. – С. 34-42.
9. Смирнов Е.Н., Калинин Д.В. Системы предиктивного обслуживания медицинской техники на основе интернета вещей и искусственного интеллекта: экономическое обоснование // Медицинская техника. – 2021. – № 6(336). – С. 12-18.
10. Кантемирова М. А., Бедоева Д. С., Дулаева Д. А. Реализация национального проекта «Кадры» в регионах Северо-Кавказского Федерального округа // JOURNAL OF MONETARY ECONOMICS AND MANAGEMENT. 2025. №. 2. С. 310-316. DOI: https://doi.org/10.26118/2782-4586.2025.17.64.096 (дата обращения: 18.12.2025).
