ISSN: 2619-0001
EISSN: 2713-0444
Издатель: ООО «Оппонент»
UDC 61: 004.021
DOI: 10.64831/2619-0001-2025.3.311016
Рубрика: Перспектива / Новые открытия, исследования, решения
Advantages and Barriers of Introducing Artificial Intelligence in Medicine: Results of a Survey of 354 Russian Specialists
Авторы:
Ю.С. Драпкина¹, к.м.н., с.н.с.; Н.П. Макарова¹, д.б.н., в.н.с.; А.П. Калинин²; В.Ю. Смольникова¹, д.м.н., доцент
Аффилиации:
¹ ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Министерства здравоохранения Российской Федерации, г. Москва, Россия
² Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова Министерства здравоохранения Российской Федерации, г. Москва, Россия
Коллекция: 2025
Номер: 3 (31) август — сентябрь 2025
Страницы: 10–16
Представлен дифференцированный анализ причин, которые, по мнению практикующих специалистов, могут препятствовать использованию системы поддержки принятия решений (СППР) в ежедневную клиническую практику. Цель исследования — анализ отношения медицинских работников к использованию программных продуктов на основе МО (машинное обучение) в медицине. Для проведения данного исследования была разработана специальная версия опросника с помощью Google Forms. Онлайн-опрос состоял из 12 закрытых вопросов. Образцы вопросов были переработаны и адаптированы в соответствии с таргетной аудиторией после изучения похожих социологических форм опросников на официальном интернет-сайте Всероссийского центра изучения общественного мнения (ВЦИОМ). В результате в опроснике участвовало 354 практикующих врача. Полученные результаты отражают невысокий уровень доверия к технологиям искусственного интеллекта (ИИ) среди коллег, несмотря на широкую осведомленность о МО в целом. Среди основных причин: алгоритмы несовершенны и имеют большое количество потенциальных ошибок, ИИ не может быть безопасным, интеграция ИИ в медицину сократит число рабочих мест, а также в некоторых сферах преимущества ИИ остаются спорными и сомнительными. Результаты исследования фиксируют положительный тренд в отношении врачей к технологиям на основе ИИ.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: ВНЕДРЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА, МЕДИЦИНА
ДЛЯ ЦИТИРОВАНИЯ / FOR CITATION: Драпкина Ю.С., Макарова Н.П., Калинин А.П., Смольникова В.Ю. Преимущества и барьеры внедрения искусственного интеллекта в медицину: результаты опроса 354 российских специалистов. Медицинский оппонент. 2025; 3 (31): 10–16. [Drapkina Yu.S., Makarova N.P., Kalinin A.P., Smolnikova V.Yu. Advantages and Barriers of Introducing Artificial Intelligence in Medicine: Results of a Survey of 354 Russian Specialists. Meditsinskiy opponent = Medical Opponent. 2025; 3 (31): 10–16. (In Russ.)]. DOI: 10.64831/2619-0001-2025-3-10-16
A differentiated analysis of the reasons that, in the opinion of practitioners, may hinder the use of DSS in daily clinical practice is presented. The purpose of the study is to analyze the attitude of medical professionals towards the use of software products based on ML (machine learning) in medicine. To conduct this study, a special version of the questionnaire was developed using Google Forms. The online survey consisted of 12 closed-ended questions. The sample questions were revised and adapted to the target audience after studying similar sociological questionnaire forms on the official website of the Russian Public Opinion Research Center (VTsIOM). As a result, 354 practicing doctors participated in the questionnaire. The results show a low level of trust in AI technologies among colleagues, despite a high level of awareness about AI in general. The main reasons include the fact that AI algorithms are not perfect and have a high potential for errors, and that AI does not
KEYWORDS: ARTIFICIAL INTELLIGENCE, MEDICINE
В России в настоящее время 16% медицинских организаций уже используют искусственный интеллект (ИИ), а еще 34% планируют внедрить ИИ в ближайшем будущем [1]. Министерство экономического развития РФ в 2022 г. утвердило дорожную карту развития ИИ на период до 2030 г., а Министерство здравоохранения РФ запустило платформу ИИ в здравоохранении, которая помогает решать задачи, собирать совместные данные и публиковать их для достижения целей Национального проекта «Здравоохранение» [2].
Создание персонализированных схем диагностики и лечения с учетом индивидуальных данных конкретного пациента является одним из перспективных направлений развития машинного обучения (МО) в медицине. Все чаще такие программные продукты рекомендуются к применению на персональном или рабочем компьютере врачей, однако отношение специалистов к активной интеграции данных программ в ежедневную работу остается противоречивым [3, 4]. Часть коллег полагают, что такие технологии снижают уровень клинического мышления врача, могут сократить количество рабочих мест, не дают точного прогноза и нагружают специалиста ненужной информацией. Сторонники ИИ, напротив, считают, что алгоритмы на основе МО следует рассматривать как вспомогательный инструмент, который позволяет освободить не только ресурс врача, но и расширить их когнитивное и эмоциональное пространство, т.е. стать «человечнее» и сместить акцент на более персонализированный подход, потому что именно эмоциональный интеллект во многом определяет исход лечения [5].
Очевидно, что использование МО в медицине приведет к значительным переменам. Однако научных работ, убедительно доказывающих позитивное влияние технологий ИИ на клиническую практику, а также отношение самих врачей к данным алгоритмам, пока немного [6]. Таким образом, цель данного исследования заключалась в проведении социологического опроса по отношению медицинских работников к использованию программных продуктов на основе МО в медицине.
Была разработана специальная версия опросника с помощью Google Forms для проведения данного исследования. Образцы вопросов были переработаны и адаптированы в соответствии с таргетной аудиторией после изучения похожих опросников по данной тематике на официальном интернет-сайте Всероссийского центра изучения общественного мнения (ВЦИОМ). В исследовании приняли участие ординаторы и аспиранты, обучающиеся в ФГБУ НМИЦ АГиП им. В.И. Кулакова, а также врачи, работающие в различных медицинских организациях, научных центрах и университетах по специальности акушерство и гинекология, анестезиология, терапия, кардиология. В исследовании, кроме этого, учитывалась информация о личных и профессиональных данных респондентов.
Онлайн-опрос состоял из 12 закрытых вопросов и был проведен в апреле 2025 г. Опросник был разработан с учетом наиболее острых тем в сфере ИИ и медицины и включал в себя материалы, посвященные осведомленности специалистов о различных алгоритмах ИИ, степени доверия к таким программам, а также возможным рискам применения ИИ в медицине.
С использованием тестовых решений были разработаны девять вопросов, на которые подразумевался только один вариант ответа. В первой части опроса был задан вопрос об осведомленности врачей об ИИ, их мнении и позиции в отношении использования ИИ в медицине. Затем врачей спросили, в чем именно, на их взгляд, ИИ может быть полезен и почему врачи доверяют или не доверяют таким технологиям. Коллегам на данные задания было предложено несколько вариантов ответа. Стоит отметить, что в средствах массовой информации (СМИ) широко обсуждается, кто несет ответственность в ситуациях, когда возникают неблагоприятные клинические исходы — ИИ или врач, поэтому в опроснике одним из первых был указан данный вопрос.
Анализ подгрупп в зависимости от возраста и стажа работы в медицине: в исследовании было проанализировано отношение врачей к технологиям на основе ИИ в зависимости от стажа работы и возраста респондентов, которые были разделены на три подгруппы — опыт работы менее 7 лет, от 7 до 15 лет, опыт работы более 15 лет. В опроснике участвовали 354 практикующих врача, из них 180 коллег имели опыт работы менее 7 лет (ординаторы/аспиранты/молодые врачи), 115 — имели стаж работы более 7 лет и 59 — более 15 лет. Распределение респондентов по специализации и стажу работы отражено в таблице.
Таблица. Распределение респондентов по специализации и стажу работы / Table. Distribution of respondents by specialization and work experience
| Стаж работы по специальности | Количество респондентов в анализируемой группе | Распределение респондентов по специальности |
|---|---|---|
| Менее 7 лет | 180 | 135 — акушерство и гинекология; 11 — анестезиология и реанимация; 15 — кардиология; 19 — терапия |
| От 7 лет до 15 лет | 115 | 53 — акушерство и гинекология; 39 — терапия; 23 — кардиология |
| Более 15 лет | 59 | 9 — акушерство и гинекология; 22 — кардиология; 28 — терапия |
На первом этапе исследования были проанализированы ответы на вопросы в общей выборке без учета возраста и опыта работы. Большинство коллег отметили, что знакомы с технологиями на основе МО, при этом около 26% респондентов отметили, что несмотря на то, что слышали о таких программах, не понимают принцип их работы (рис. 1).
Большая доля врачей, согласно данным опроса, доверяют ИИ, однако около 20% респондентов относятся настороженно к таким программам (рис. 2).
Один из важных вопросов заключается в ответственности за принятое решение совместно с ИИ. Большинство полагает, что ответственность за ошибочное решение лежит на самом враче, однако около 30% подчеркнули, что ответственность должна нести компания-разработчик, которая предложила несовершенный продукт. Анализируя полученные результаты, около 9% коллег затруднялись занять однозначную позицию по данному вопросу. Стоит отметить, что согласно законодательству РФ, на сегодняшний день ИИ носит статус медицинского продукта, поэтому ответственность за решения, принятые на основе ИИ, несет именно специалист (рис. 3) [7].
Большинство опрошенных подтвердили, что технологии на основе МО приведут к улучшению здоровья пациентов, однако около 22% респондентов были негативно настроены в отношении будущего ИИ в медицине (рис. 4).
Среди основных причин отсутствия доверия к технологиям искусственного интеллекта в медицине можно выделить позицию в пользу того, что такие алгоритмы несовершенны и имеют большое количество потенциальных ошибок, ИИ не может быть безопасным, интеграция ИИ в медицину сократит число рабочих мест, а также в некоторых сферах преимущества ИИ остаются спорными и сомнительными (рис. 5).
Среди основных причин, которые свидетельствуют в пользу ИИ в медицине: МО экономит время врача, улучшает и упрощает ежедневную работу. У искусственного интеллекта, кроме этого, нет эмоций, личных интересов и предвзятого отношения, что может влиять на конечный результат лечения или диагностики, а также ИИ может самообучаться без привлечения дополнительного ресурса специалиста (рис. 6).
Рисунок 1. Круговая диаграмма «Информированность врачей о технологиях ИИ» / Figure 1. Pie chart “Doctors’ Awareness of AI Technologies”
Рисунок 2. Круговая диаграмма «Степень доверия врачей технологиям ИИ» / Figure 2. Pie chart “Doctors’ Trust in AI Technologies”
Рисунок 3. Круговая диаграмма «Мнение врачей об ответственности ИИ за ошибочное решение» / Figure 3. Pie chart “Doctors’ opinions on AI’s responsibility for erroneous decisions”
Рисунок 5. Распределение причин отсутствия доверия врачей к технологиям ИИ / Figure 5. Distribution of reasons for doctors’ lack of trust in AI technologies
Рисунок 6. Распределение причин, вызывающих доверие врачей к технологиям ИИ / Figure 6. Distribution of reasons for doctors’ trust in AI technologies
Различным режимам применения МО в медицине был посвящен следующий блок вопросов. Так, например, большинство коллег согласились, что следует особым образом маркировать продукты и различные программные решения на основе МО. Мнение респондентов при этом разделилось практически поровну при ответе на вопрос о том, следует ли вводить соблюдение этических норм в обязательном порядке или достаточно добровольного и рекомендательного кодекса этики (рис. 7).
При оказании медицинских услуг допустимо использовать технологии искусственного интеллекта, так ответили большинство врачей, однако около 10% опрошенных отметили, что применение ИИ в медицине категорически недопустимо и не должно быть интегрировано в клиническую практику (рис. 8).
Отвечая на вопрос, как бы коллега себя чувствовал, если бы находился в роли пациента и врач использовал ИИ в процессе лечения, лишь 9% ответили, что чувствовали бы себя комфортно, а 30% отметили, что испытывали бы эмоциональный дискомфорт от такого лечения. Такие результаты опроса показывают скрытое недоверие к ИИ, которое не было отражено при анализе ответов на прямой вопрос «Доверяете ли Вы технологиям ИИ?» (рис. 9).
Ожидаемо, что большинство коллег отметили, что если бы их мнение расходилось бы с позицией программы, то предпочтение для финального решения респонденты бы отдали своему опыту.
Было проанализировано на следующем этапе исследования, какие именно группы респондентов наиболее скептически относятся к технологиям на основе МО. Анализ анкет, в которых был указан возраст респондентов и их стаж работы, показал тенденцию, что большинство коллег имеют стаж работы менее 7 лет вне зависимости от пола и специализации.
Коллеги с опытом работы менее 7 лет отмечали, что ИИ улучшает и упрощает жизнь и работу, в то время как врачи с большим опытом выделяли преимущество ИИ в том, что такие программы объективны, у них нет эмоций, нет личных интересов. Около 42% коллег со стажем работы более 7 лет, отметившие положительное отношение к ИИ, имели опыт успешного применения таких алгоритмов в отличие от скептического мнения коллег, которые такового не имели. Наличие позитивного опыта применения МО, таким образом, может выступать в качестве мотивации к дальнейшему применению ИИ среди врачей и закономерно повышать уровень доверия к таким технологиям.
Группу респондентов, категорически отказавшихся от интеграции ИИ в медицину, составляли коллеги, которые не имели опыта применения МО ранее и выделили основными причинами — отсутствие доверия, вероятность похищения данных и получение ошибочных результатов.
Рисунок 7. Круговая диаграмма «Отношение врачей к дистрибуции продуктов, разработанных на основе ИИ» / Figure 7. Pie chart “Doctors’ Attitude Towards the Distribution of AI-Based Products”
Рисунок 8. Круговая диаграмма «Отношение врачей к интеграции ИИ в медицине» / Figure 8. Pie chart “Doctors’ Attitude Towards AI Integration in Medicine”
Рисунок 9. Круговая диаграмма «Отношение врачей к использованию ИИ в процессе лечения» / Figure 9. Pie chart “Doctors’ Attitude Towards the Use of Artificial Intelligence in Treatment”
Стоит отметить, что и более молодые коллеги, и врачи с большим стажем работы в равной степени отдавали предпочтение в пользу решений врача и отмечали необходимость клинического мышления для создания комфортных и доверительных отношений между врачом и пациентом.
Данный опрос показывает, что для более плавной и устойчивой интеграции ИИ в клиническую практику очень важно понимание: как именно специалисты в области здравоохранения относятся к таким технологиям. Программы на основе МО, согласно результатам большого числа исследований, могут иметь очень высокий потенциал в сфере здравоохранения [8].
Стоит отметить, что результаты исследования в целом фиксируют положительный тренд в отношении врачей к технологиям на основе ИИ. Однако присутствует недоверие и скептическое отношение врачей с длительным стажем работы. Крайне важно учитывать данную тенденцию, так как именно более опытные коллеги формируют трек развития специальности и обучают молодых врачей. Согласно результатам данного опроса, технологии на основе ИИ известны практически каждому врачу, однако лишь 59% опрошенных отмечают высокий кредит доверия. Среди основных причин его отсутствия врачи выделяют, что ИИ может иметь свои сбои и ошибки. Для обучения ИИ, кроме этого, требуется большое количество данных, собранных от разных пациентов. Недостаточная выборка приведет к неправильным выводам, сделанным на основе МО. Неправильное хранение данных может стать причиной потери информации. Однако современный уровень развития IT-технологий дает возможность очень тщательного и безопасного хранения информации [9]. Полученные данные согласуются с результатами опроса, проведенного коллегами из США и Китая [10, 11].
Очевидно, что молодые доктора будут более лояльны к технологиям на основе ИИ. Результаты, полученные в данном исследовании, согласуются с результатами других работ [12, 13]. При этом, согласно большинству исследований, основными причинами недоверия к ИИ со стороны коллег служит именно недостаток знаний в этой области [14]. Полученные данные определяют необходимость проведения большего количества образовательных мероприятий по теме ИИ.
Таким образом, полученные результаты показали, что большинство коллег согласны с возможностью применения ИИ при оказании медицинской помощи. Однако в настоящий момент врачи не готовы доверить искусственному интеллекту принятие конечных решений. При оказании медицинских услуг использование специалистами ИИ допустимо в случае, если решения принимает человек, а ИИ только помогает.
Результаты данного опроса показали, что врачи поддерживают использование ИИ в клинической практике и готовы к интеграции таких систем. Тем не менее для более устойчивого и быстрого развития ИИ в России требуется ясное понимание принципа работы алгоритмов на основе ИИ. Повышение информированности врачей в области ИИ позволит снизить степень недоверия к таким алгоритмам и даст возможность привлекать к работе опытных и востребованных коллег, чьи знания могут в значительной степени повысить качество создаваемого программного продукта.
Указ Президента РФ от 10.10.2019 № 490 (ред. от 15.02.2024) «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» (вместе с «Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года»). [Decree of the President of the Russian Federation No. 490 dated 10.10.2019 (as amended on 15.02.2024) “On the Development of Artificial Intelligence in the Russian Federation” (together with the “National Strategy for the Development of Artificial Intelligence for the Period up to 2030”). (In Russ.)].
Паспорт национального проекта «Здравоохранение» (утв. президиумом Совета при Президенте Российской Федерации по стратегическому развитию и национальным проектам, протокол от 24 декабря 2018 г. № 16). [Passport of the Healthcare National Project (approved by the Presidium of the Presidential Council for Strategic Development and National Projects, Minutes No. 16 dated December 24, 2018). (In Russ.)].
Combi C., Amico B., Bellazzi R. et al. A manifesto on explainability for artificial intelligence in medicine. Artif Intell Med. 2022 Nov; 133: 102423. doi: 10.1016/j.artmed.2022.102423. 2022; 9: 36328669.
Драпкина Ю.С., Макарова Н.П., Васильев Р.А. и соавт. Сравнение прогностических моделей, построенных с помощью разных методов машинного обучения, на примере прогнозирования результатов лечения бесплодия методом вспомогательных репродуктивных технологий. Акушерство и гинекология. 2024; 2: 97–105 https://dx.doi.org/10.18565/aig.2023.263 [Drapkina Yu.S., Makarova N.P., Vasilyev R.A. et al. Comparison of predictive models built using different machine learning methods, using the example of predicting the results of infertility treatment using assisted reproductive technologies. Obstetrics and Gynecology. 2024; 2: 97–105. (In Russ.)].
Хохлов А.Л., Белоусов Д.Ю. Этические аспекты применения программного обеспечения с технологией искусственного интеллекта. Качественная клиническая практика. 2021; 1: 70–84. [Khokhlov A.L., Belousov D.Yu. Ethical Aspects of Using Artificial Intelligence Software. Quality Clinical Practice. 2021; 1: 70–84. (In Russ.)].
Tolentino R., Baradaran A., Gore G. et al. Curriculum Frameworks and Educational Programs in AI for Medical Students, Residents, and Practicing Physicians: Scoping Review. JMIR Med Educ. 2024 Jul 18; 10: e54793. doi: 10.2196/54793. PMID: 39023999; PMCID: PMC11294785.
Ижаев О.А. Системы искусственного интеллекта и внедоговорная гражданско-правовая ответственность: риск-ориентированный подход. Lex Russica. 2024; 6 (211). [Izhayev O.A. Artificial Intelligence Systems and Non-Contractual Civil Liability: A Risk-Based Approach. Lex Russica. 2024; 6 (211). (In Russ.)].
Драпкина Ю.С., Макарова Н.П., Татаурова П.Д., Калинина Е.А. Поддержка врачебных решений с помощью глубокого машинного обучения при лечении бесплодия методами вспомогательных репродуктивных технологий. Медицинский совет. 2023; 15: 27–37. [Drapkina Yu.S., Makarova N.P., Tataurova P.D., Kalinina E.A. Support for medical decisions using deep machine learning in the treatment of infertility using assisted reproductive technologies. Medical Council. 2023; 15: 27–37. (In Russ.)].
Reddy S. Generative AI in healthcare: an implementation science informed translational path on application, integration and governance. Implement Sci. 2024 Mar 15; 19 (1): 27. doi: 10.1186/s13012-024-01357-9. PMID: 38491544; PMCID: PMC10941464.
Oh S., Kim J.H., Choi S.W. et al. Physician Confidence in Artificial Intelligence: An Online Mobile Survey. J Med Internet Res. 2019 Mar 25; 21 (3): e12422. doi: 10.2196/12422. PMID: 30907742; PMCID: PMC6452288.
Paranjape K., Schinkel M., Hammer R.D. et al. The Value of Artificial Intelligence in Laboratory Medicine: Current Opinions and Barriers to Implementation, American Journal of Clinical Pathology. 2021; 155 (6): 823–831. https://doi.org/10.1093/ajcp/aqaa170.
Blease C., Locher C., Leon-Carîyle M., Doraiswamy M. Artificial intelligence and the future of psychiatry: Qualitative findings from a global physician survey. DIGITAL HEALTH. 2020. https://doi.org/10.1177/2055207620968355.
Huisman M., Ranschaert E., Parker W. et al. An international survey on AI in radiology in 1041 radiologists and radiology residents part 2: expectations, hurdles to implementation, and education. Eur Radiol. 2021; 31 (11): 8797–806. https://doi.org/10.1007/s00330-021-07782-426.
Al-Medfa M.K., Al-Ansari A.M.S., Darwish A.H. et al. Physicians’ attitudes and knowledge toward artificial intelligence in medicine: Benefits and drawbacks. Heliyon. 2023 Mar 23; 9 (4): e14744. doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e14744. PMID: 37035387; PMCID: PMC10073828.
Вклад авторов. Все авторы участвовали в разработке концепции, анализе и интерпретации данных и окончательно утвердили рукопись для публикации.
Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие конфликта интересов.
Финансирование. Исследование проведено без спонсорской поддержки.
Статья поступила: 15.07.2025. Принята к публикации: 16.08.2025.
Сведения об авторах.
Драпкина Юлия Сергеевна, к.м.н., старший научный сотрудник отделения вспомогательных технологий в лечении бесплодия им. проф. Б.В. Леонова. https://orcid.org/0000-0002-0545-1607
Макарова Наталья Петровна, д.б.н., ведущий научный сотрудник отделения вспомогательных технологий в лечении бесплодия им. проф. Б.В. Леонова. https://orcid.org/0000-0003-1396-7272
Калинин Андрей Павлович, студент 5-го курса лечебного факультета. https://orcid.org/0009-0007-4828-8962
Смольникова Вероника Юрьевна, д.м.н., доцент, акушер-гинеколог, ведущий научный сотрудник отделения вспомогательных технологий в лечении бесплодия им. проф. Б.В. Леонова. https://orcid.org/0000-0003-4866-8002
* ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Министерства здравоохранения Российской Федерации. Адрес: 117997, Россия, г. Москва, ул. Академика Опарина, д. 4. Телефон: +7 (495) 531-44-44. E-mail: med@oparina4.ru
** Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова Министерства здравоохранения Российской Федерации. Адрес: 117513, Россия, г. Москва, ул. Островитянова, д. 1. Телефон: +7 (495) 434-22-66. E-mail: rsmu@rsmu.ru