Исследование аналитического центра McKinsey Health Institute (подразделение международной консалтинговой компании McKinsey) за 2025 год выделяет три направления искусственного интеллекта (ИИ) с наибольшей краткосрочной отдачей в здравоохранении: диалоговое планирование визитов, проактивное информирование о пробелах в лечении и ИИ-ассистенты в службах поддержки пациентов. Все три строятся на персонализации, основанной на собственных данных клиники — информации, которую медицинская организация собирает напрямую от пациентов.
Потребительский путь как каркас для внедрения ИИ
Авторы исследования распределяют применение ИИ по шести этапам классического потребительского пути: поиск, запись, сбор данных и оформление, визит, сопровождение после приёма и оплата. На каждом из них ИИ не просто автоматизирует отдельную операцию, а перестраивает весь опыт взаимодействия, делая его бесшовным и персональным.
Такой подход превращает разрозненные цифровые сервисы в единую цифровую входную дверь — среду, где пациент не сталкивается с барьерами между регистратурой, врачом и расчётным отделом. Именно последовательная персонализация на всём пути, а не отдельные чат-боты, формирует лояльность и снижает отток пациентов, считают в McKinsey.
Ниже — ключевые инструменты ИИ на каждом этапе.
| Этап потребительского пути | ИИ-решение | Как помогает искусственный интеллект |
|---|---|---|
| Поиск клиники и врача | Персонализированные рекомендации, интеллектуальный подбор врача | Подбирает специалиста и медучреждение на основе истории обращений, профиля пациента и предпочтений |
| Запись на приём | Диалоговые интерфейсы на естественном языке | Позволяет записаться текстом или голосом, выбрать удобное время без звонка в регистратуру |
| Сбор данных и оформление | Умные формы, прогнозирование рисков | Автоматически заполняет данные из предыдущих визитов, оценивает срочность жалобы |
| Визит к врачу | Ассистенты врача, системы подсказок | Поддерживает соблюдение клинических протоколов, формирует черновик заключения |
| Сопровождение после приёма | Проактивные уведомления, автоматический обзвон | Напоминает о приёме лекарств, повторных анализах, пропущенных скринингах |
| Оплата услуг | ИИ-агенты поддержки | Консультирует по выставленным счетам, предлагает способы оплаты и рассрочку |
Искусственный интеллект на этапах поиска и записи: диалоговое планирование и проактивный обзвон
Наибольший эффект в ближайшей перспективе, согласно выводам McKinsey, дают два сценария: превращение громоздкой записи в диалог и системное выявление пробелов в лечении.
- Диалоговое планирование визитов. Пациент описывает симптомы или пожелания на естественном языке — чат-бот или голосовой помощник подбирает специалиста, свободное окошко и предлагает записаться. Это разгружает колл-центр и уменьшает количество неявок. Для российской частной клиники реализация возможна через интеграцию чат-бота с медицинской информационной системой (МИС) — например, с «Медиалогом», «Инфоклиникой» или «1С:Медициной». Важно помнить о необходимости получения согласия на обработку персональных данных (152-ФЗ) и корректной синхронизации с врачебным расписанием, которое может вестись в закрытом контуре МИС без публичного API.
- Проактивное информирование о пробелах в помощи. ИИ анализирует историю пациента и автоматически инициирует контакт, если пропущен скрининг, нет контрольной явки или не пройдена вакцинация. Это переводит взаимодействие из реактивного в профилактическое, предотвращая обострения и рост затрат. В российских условиях такие напоминания обычно реализуют через СМС, push-уведомления в мобильном приложении или мессенджеры (Telegram, WhatsApp) — важно заранее получить согласие пациента на информационные рассылки, чтобы не нарушить требования Роскомнадзора.
Оба направления не требуют глубокой клинической валидации, поскольку работают в административной плоскости и опираются на структурированные данные расписания и приёма — поэтому они наиболее быстро реализуемы.
Интеллектуальный сбор данных и поддержка во время визита
На этапе оформления ИИ может предзаполнять формы за счёт интеграции с электронной медицинской картой и предыдущими обращениями, а также проводить предварительную сортировку жалоб. Это сокращает время ожидания перед кабинетом и уменьшает число ошибок в персональной информации. В России такие решения возможны при условии совместимости с форматом электронных медицинских документов, принятым в Единой государственной информационной системе в сфере здравоохранения (ЕГИСЗ), если клиника взаимодействует с государственными реестрами.
Во время визита ИИ-ассистенты врача помогают соблюдать протоколы: подсказывают нужные вопросы, подсвечивают противопоказания, автоматически готовят черновик осмотра. McKinsey подчёркивает, что эти инструменты не заменяют врача, а снимают с него рутинную нагрузку, оставляя больше времени на общение с пациентом. Отечественные МИС уже включают модули поддержки врачебных решений, и добавление ИИ-подсказок становится следующим шагом их развития.
После визита: сопровождение и оплата
Пост-приёмное сопровождение традиционно остаётся самым разрозненным участком. Здесь ИИ закрывает сразу несколько задач:
- Сопровождение. Автоматические сценарии напоминаний о приёме препаратов, контрольных анализах, ведении дневников самонаблюдения. При отклонении показателей (например, переданных через интегрированный дневник здоровья) система может эскалировать запрос медсестре или врачу.
- Оплата. ИИ-агенты службы поддержки отвечают на вопросы о расшифровке счёта, предлагают способы оплаты, объясняют условия рассрочки — без ожидания оператора. Для частных клиник это особенно актуально при работе с программами лояльности, пакетными предложениями и онлайн-кассами. Финансовая прозрачность и мгновенная обратная связь значительно повышают удовлетворённость и собираемость платежей, что подтверждает опыт американских систем оплаты по результату лечения.
Собственные данные клиники как фундамент персонализации
Все перечисленные сценарии основаны на использовании собственных данных — информации, которую клиника собирает напрямую от пациента: история записей, демография, предпочтения по каналам связи, анкеты, поведение в личном кабинете. Без них ни диалоговый бот, ни проактивный обзвон не смогут предложить релевантное время или специалиста.
McKinsey подчёркивает, что именно отказ от разрозненных внешних источников и построение замкнутого контура «чистых» данных клиники служит фундаментом для точной, безопасной и экономичной персонализации. В условиях санкционных ограничений и курса на импортозамещение российским частным клиникам этот подход даёт дополнительное преимущество: вся аналитика остаётся внутри организации, а риски утечки данных при передаче сторонним платформам сводятся к минимуму.
Применимость в российских частных клиниках
- Диалоговое планирование с чат-ботами, интегрированными в МИС, уже реально — при условии согласия на обработку персональных данных и корректной стыковки с врачебными календарями.
- Проактивные напоминания через мессенджеры и СМС требуют от клиники получения согласия на рассылку и соблюдения 152-ФЗ.
- Системы поддержки врача могут быть встроены в существующие российские платформы и опираться на утверждённые клинические протоколы.
- ИИ-агенты для биллинга целесообразны при активном использовании дистанционной оплаты и программ лояльности, характерных для сетевых и многопрофильных клиник.
Внедрение ИИ по модели потребительского пути позволяет частной клинике не только повысить лояльность, но и сократить стоимость привлечения и удержания пациентов — за счёт автоматизации рутинных точек взаимодействия.
Часто задаваемые вопросы
Какие направления ИИ для улучшения обслуживания пациентов выделила McKinsey в 2025 году?
Аналитический центр McKinsey Health Institute назвал три направления с наибольшей краткосрочной отдачей: диалоговую запись на приём, проактивное информирование о пропущенных скринингах и визитах и ИИ-ассистенты в службах поддержки пациентов (например, для консультаций по счетам). Все они опираются на персонализацию с использованием собственных данных клиники.
Что такое диалоговое планирование визитов и как оно работает в российской клинике?
Это способ записи на приём через чат-бота или голосового помощника, который понимает естественную речь. Пациент сообщает жалобу или пожелание, а система подбирает подходящего специалиста и время. В условиях РФ такое решение требует интеграции с МИС (например, «Медиалог», «Инфоклиника», «1С:Медицина») и получения согласия на обработку персональных данных согласно 152-ФЗ.
Как проактивное информирование о пропущенных приёмах помогает снизить отток пациентов?
ИИ анализирует историю обращений и автоматически отправляет напоминание тем, кто пропустил скрининг, контрольную явку или вакцинацию. Это вовлекает пациента обратно в клинику до того, как он столкнётся с обострением, и повышает лояльность за счёт проактивной заботы. В РФ такие уведомления можно доставлять через СМС, push или мессенджеры при условии предварительного согласия на информационную рассылку.
Почему собственные данные клиники критичны для персонализации?
Собственные данные (история посещений, предпочтения по каналам связи, анкеты) позволяют ИИ точно подбирать время, специалиста и содержание напоминаний. Без них персонализация невозможна. Кроме того, использование замкнутого контура данных клиники минимизирует риски утечек и помогает соблюсти требования 152-ФЗ — это важно на фоне импортозамещения и санкционных ограничений.
Какое регулирование нужно учитывать частной клинике при внедрении ИИ-решений в России?
Необходимо руководствоваться Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных»: получать согласие на обработку и (при необходимости) на передачу данных в информационные системы. При проактивных рассылках требуется согласие на получение информационных сообщений, чтобы не нарушить требования Роскомнадзора. Если клиника обменивается данными с государственными системами, важно обеспечить совместимость с форматами ЕГИСЗ.