Экономика внимания в MedTech: как распространяются и буксуют технологии

Российский MedTech продолжает рост: по итогам первого полугодия 2025 года совокупная выручка крупнейших компаний отрасли достигла 27,6 млрд рублей. Это не просто цифры — это сигнал, что спрос на инновации в здравоохранении устойчив, даже несмотря на сложные внешние условия.

Одновременно внедрение передовых алгоритмов в обычных медицинских клиниках сталкивается с реальностью: недоверием врачей, непониманием эффективности со стороны собственников, сомнениями пациентов и осторожностью страховых компаний.
С этой точки зрения рынок компьютерной томографии становится показательной площадкой: здесь ИИ внедряли не «в лаборатории», а в условиях реального спроса — и это потребовало новой логики, ориентированной на диалог, а не только на технологию.

Московский эксперимент: где ИИ столкнулся с реальностью

Московский эксперимент по применению компьютерного зрения в медицине стал важным шагом России к системному внедрению ИИ. Это был не маркетинговый пилот, а масштабный поток реальных данных, где модели проверялись:

• при высокой нагрузке;
• в разных клиниках;
• с различным уровнем подготовки врачей;
• на постоянно меняющейся структуре данных.

Эксперимент показал, что ИИ работает только тогда, когда продукт построен с учетом реальной клинической практики. Большинство решений выглядело технологично, однако в реальности интеграция столкнулась со сложностями. 

Почему технологии есть, а интеграция идет сложно

За последние годы в России появилось множество проектов, обещающих «революцию в КТ с ИИ», но далеко не все дошли до внедрения. Причины схожи:

• попытки «оптимизировать» процессы, которые медицинские учреждения оптимизировать не просили;
• отсутствие регулярного диалога с врачами, страховыми и собственниками;
• недооценка организационных и регуляторных рисков;
• игнорирование экономики клиник и логики принятия решений.

Проекты ориентировались на код и инвестиции, но не на потребности рынка.

Факторы успешной интеграции

Одна из команд обратилась к своему опыту 2020 года: они показали высокую эффективность оценки поражения легких на КТ при COVID-19 как раз благодаря тесной работе с рентгенологами. Команда ученых не просто создавала модели, но и внедрила практику работы с постоянной обратной связью. Оказалось, что для эффективной интеграции на уровне системы необходимо учесть интересы как минимум четырех ключевых групп стейкхолдеров: врачей, пациентов, собственников клиник и страховых компаний.

Почему внимание к стейкхолдерам — главный фактор успеха

1. Врачи опасаются замены, но нуждаются в снижении нагрузки и поддержке экспертности

Рентгенологи ежедневно анализируют огромный поток КТ-снимков. ИИ становится полезным, когда берет на себя рутинную проверку, снижает усталость и уменьшает риск пропусков.

В проектах, где интеграция прошла успешно, доля пропущенных клинически значимых находок снизилась с примерно 50% до 3–4% — благодаря тому, что ИИ работает как «вторая пара глаз».

2. Пациентам нужна уверенность, а не технология

Для пациента ИИ — это не набор кодов, а гарантия, что ни одно подозрение не останется без внимания.
Там, где клиника выстроила надежный диагностический процесс, пациент получает не просто результат, а спокойствие за собственное здоровье и здоровье близких.

3. Клиникам важны управляемые риски и репутация

Диагностические ошибки — репутационные и финансовые потери. Технологии, которые помогают снижать эти риски, становятся фактором конкурентоспособности, способствуют удержанию пациентов и росту доверия.

4. Страховым компаниям нужна предсказуемость расходов

Страховщикам необходима не медийность ИИ, а предсказуемая и прозрачная модель распределения рисков.
ИИ позволяет перейти от компенсации ущерба к предиктивному управлению здоровьем.
Системы автоматической категоризации пациентов по рискам дают страховым инструмент сопоставления тарифа с реальным медицинским профилем человека.

Так, благодаря вниманию к потребностям неочевидной для разработчиков группе стейкхолдеров — страховым компаниям — появилась система «Светофор». Сегодня этот инструмент классифицирует пациентов по уровням риска на основе объективных данных о состоянии здоровья.

Для страховщиков это означает более точное и управляемое распределение рисков, а также возможность формировать тарифы, привязанные к реальному профилю здоровья пациента, а не к усредненным предположениям.

Для пациентов — это раннее выявление заболеваний, персонализированная профилактика и более предсказуемый маршрут сопровождения, что уменьшает вероятность тяжелых последствий и дает больше контроля над собственным здоровьем.

Будущее ИИ в КТ: от алгоритмов — к инфраструктуре доверия

Современный MedTech — это не отдельные устройства или нейросети.
Это экосистема, где технологии становятся частью стандартной медицинской практики:

• через стандартизацию данных,
• интеграцию ИИ на каждом этапе маршрута пациента,
• повышение доверия между пациентами, врачами, клиниками и страховщиками.

В ближайшие 3–5 лет ключевой рост ожидается в инфраструктурных решениях, объединяющих участников рынка и создающих основу для устойчивого, предсказуемого внедрения ИИ.

Выигрывают не те, кто громче всех говорит о технологиях, а те, кто умеет слышать рынок и совершенствовать решения во всей цепочке медицинской помощи.