Тенденции и направления применения технологий искусственного интеллекта в медицине: аналитический обзор
Рубрики: НАУЧНЫЕ СТАТЬИ
Авторы:
1.
Тверской государственный технический университет
(доцент)
Россия
Россия
2.
Тверской государственный технический университет
студент
студент
Тип:
Статья
Страницы:
с 230
по 233
Статус:
Опубликован
Получено:
08.02.2026
Одобрено:
12.02.2026
Опубликовано:
12.02.2026
Классификаторы:
УДК 004.9 Прикладные информационные (компьютерные) технологии
Язык материала:
русский
Ключевые слова:
медицина, искусственный интеллект, этика, доверие, здравоохранение
Аннотация:
В статье анализируются ключевые тенденции и направления внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в сфере здравоохранения. Основное внимание уделяется системному кризису доверия к ИИ, обусловленному несоответствием между динамичной, вероятностной природой ИИ-систем и традиционными статичными регуляторными подходами. В качестве решения авторы, опираясь на международный экспертный отчёт, предлагают эволюционную трансформацию модели управления, основанную на трёх взаимосвязанных принципах. Во-первых, это переход к адаптивному регулированию через «мягкое право» (руководящие принципы и стандарты), которое способно оперативно обновляться. Во-вторых, создание регуляторных «песочниц» (контролируемых сред для тестирования ИИ-решений в реальных условиях с временным ослаблением норм. В-третьих, внедрение систем постоянного пострегистрационного надзора за ИИ-алгоритмами на протяжении всего их жизненного цикла. Подчёркивается необходимость перехода от противостояния «регулятор-разработчик» к модели государственно-частного партнёрства, где бизнес выступает соразработчиком стандартов и поставщиком инфраструктуры. Делается вывод о важности роста цифровой грамотности среди медицинских работников и регуляторов, а также о необходимости международной гармонизации подходов для преодоления глобального «цифрового разрыва» в доступе к передовым медицинским технологиям ИИ.
В статье анализируются ключевые тенденции и направления внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в сфере здравоохранения. Основное внимание уделяется системному кризису доверия к ИИ, обусловленному несоответствием между динамичной, вероятностной природой ИИ-систем и традиционными статичными регуляторными подходами. В качестве решения авторы, опираясь на международный экспертный отчёт, предлагают эволюционную трансформацию модели управления, основанную на трёх взаимосвязанных принципах. Во-первых, это переход к адаптивному регулированию через «мягкое право» (руководящие принципы и стандарты), которое способно оперативно обновляться. Во-вторых, создание регуляторных «песочниц» (контролируемых сред для тестирования ИИ-решений в реальных условиях с временным ослаблением норм. В-третьих, внедрение систем постоянного пострегистрационного надзора за ИИ-алгоритмами на протяжении всего их жизненного цикла. Подчёркивается необходимость перехода от противостояния «регулятор-разработчик» к модели государственно-частного партнёрства, где бизнес выступает соразработчиком стандартов и поставщиком инфраструктуры. Делается вывод о важности роста цифровой грамотности среди медицинских работников и регуляторов, а также о необходимости международной гармонизации подходов для преодоления глобального «цифрового разрыва» в доступе к передовым медицинским технологиям ИИ.
Ключевые слова:
медицина, искусственный интеллект, этика, доверие, здравоохранение
медицина, искусственный интеллект, этика, доверие, здравоохранение
1. Earning Trust for AI in Health: A Collaborative Path Forward – Режим доступа: https://www.weforum.org/publications/earning-trust-for-ai-in-health-a-collaborative-path-forward/ (дата обращения 01.12.2025)
2. Искусственный интеллект: технологии обучения, типы и сферы применения – Режим доступа: https://serverflow.ru/blog/stati/iskusstvennyy-intellekt-tekhnologii-obucheniya-tipy-i-sfery-primeneniya/ (дата обращения 03.12.2025)
3. AI Airlock: the regulatory sandbox for AIaMD – Режим доступа: https://www.gov.uk/government/collections/ai-airlock-the-regulatory-sandbox-for-aiamd (дата обращения 28.11.2025)
