Внедрение ИИ в клинике: начать с проблемы, а не с алгоритма

Кардиолог Stanford на HIS 2026: 90% времени — на поиск боли процесса, а не на ИИ. Кейс Tabia Health: −79% задержек лечения, −53% неявок, +58% скорость записи.

18 октября 2026 · 8 мин чтения

Кардиолог Stanford Брайан Хан на Healthcare Innovation Show 2026 советует тратить 90% времени на понимание реальных болевых точек процесса, а не на выбор модели ИИ. Кейс Tabia Health: −79% задержек лечения, −53% неявок на приём.

«Я не инженер и не дата-сайтист. Я кардиолог»

Так представился д-р Брайан Хан (Brian Han), детский кардиолог и интенсивист Стэнфордского университета, на конференции Healthcare Innovation Show 2026. Материал об этом опубликовал портал Saúde Business; автор разбора — Эдисон Ренато Силва (Édison Renato Silva), COO компании Tabia Health.

Само представление Хана — тезис о том, где на самом деле находится узкое место инноваций в здравоохранении. Оно редко в алгоритме. Оно в дистанции между планом ухода, который врач определил, и тем, что реально происходит с пациентом после того, как он вышел из кабинета. Именно этот разрыв Хан и Силва называют главным объектом автоматизации — и именно здесь, по их наблюдению, проекты цифровой трансформации чаще всего дают сбой: хорошо работают на демонстрации и останавливаются в рутине.

Пациент живёт между моментами ухода

Медицина организована вокруг событий: приём, анализ, сеанс химиотерапии. Но путь пациента теряется в интервалах между ними. Tabia Health называет каждый такой разрыв «точкой возможности ухода» (oportunidade de cuidado) — это следующий шаг, уже прописанный в протоколе, но требующий, чтобы кто-то вспомнил, позвонил, записал и проследил.

Типичные потери в этих интервалах, по описанию автора:

анализ, который не был назначен или не был записан;
забытый повторный приём;
результат, который никто не просмотрел вовремя;
пациент, прервавший лечение, о чём команда не узнала.

Когда команда не справляется с объёмом, возможность превращается в задержку. А задержка в онкологии или кардиологии способна изменить исход лечения. Это ключевая мысль материала: «возможность» здесь — не метафора, а измеримый пропуск в линии помощи.

Начинайте с проблемы, а не с ИИ: 90% времени на боль процесса

Хан прямо говорит о давлении, которое клиники испытывают по поводу внедрения ИИ, и предлагает встречную логику: «Нужно посвятить 90% времени тому, чтобы по-настоящему понять болевые точки, участников, всех, кто вовлечён в процесс». Он признаёт, что для отделения детской интенсивной терапии, где каждая минута на счету, такая пропорция выглядит чрезмерной, — и именно ею объясняет, почему многие проекты цифрового здравоохранения не выживают в рутине.

Автор добавляет собственный аргумент: корректный кейс для ИИ не нужно изобретать. Он уже есть в каждой очереди пациентов, ожидающих контакта, в каждой таблице активного обзвона, в каждом списке неявок, с которым команда не успевает работать. Поэтому проект стоит начинать с линии помощи (linha de cuidado), а не с технологии: картировать вместе с клиницистами каждый этап пути пациента, точку, где он останавливается, и того, кто должен действовать.

Мультидисциплинарная команда: три ИТ-контура вместо одного

Второй тезис Хана — необходимость выравнивать культуру, процессы, людей и технологии. По интерпретации автора, это требует пересмотреть понятие мультидисциплинарной команды. Долгое время она означала врачей, медсестёр, фармацевтов, нутрициологов, психологов, социальных работников вокруг пациента. Такой состав остаётся необходимым, но сегодня неполон без технологий — и технологии здесь не единый блок.

ИТ-контур	Что обеспечивает	Что ломается без него
Инфраструктурный ИТ	доступность и безопасность систем	простой, потеря доступа к записи и расписанию
ИТ по софту	интеграция ЭМК, расписания и каналов связи	данные не стыкуются, ручной перенос между системами
ИТ по ИИ и данным	выявление пациента в зоне риска, воспроизводимость протокола	протокол выполняется по-разному для первого и тысячного пациента

Проекты цифрового здравоохранения, по наблюдению автора, проваливаются, когда эти контуры работают параллельно: ИТ внедряет инструмент, клиническое подразделение получает его готовым, а поток никто не проектировал совместно — темпы и приоритеты ИТ не отвечают потребностям бизнеса. Обратный вариант: когда в команду ухода с самого начала входит тот, кто понимает данные и интеграции, технология начинает обслуживать протокол, а не наоборот.

Но просто «посадить ИТ в комнату» недостаточно. ИТ, не знающая, что происходит в помощи, или универсальный дата-сайтист, который обработает задержку химиотерапии так же, как задержку доставки, проблему не решают. Команды должны специализироваться на здравоохранении: понимать пациента, лечение, протокол и клинические последствия каждого технического решения. Формулировка автора жёсткая: модель, ошибшаяся с приоритетом контакта онкопациента, совершает не бизнес-ошибку, а ошибку ухода.

CFM 2.454/2026: решение принимает врач, ИИ классифицируется по риску

Требование к такой команде перестало быть просто хорошей практикой. Резолюция CFM (Федерального совета медицины Бразилии) № 2.454/2026, вступившая в силу 26 августа, устанавливает:

диагностическое и терапевтическое решение всегда принимает врач;
делегировать ИИ сообщение пациенту диагноза без человеческого посредничества запрещено;
больницы и клиники обязаны классифицировать риск используемых ИИ-систем;
они же обязаны поддерживать внутренние процессы управления (governance) ИИ.

Соблюдение этих норм, по мнению автора, и требует описанного состава команды: клиницисты определяют уход, а технические специалисты понимают медицину достаточно, чтобы реализовать его безопасно.

Кто определяет уход — клиницист; ИИ исполняет план в масштабе

Третий совет Хана — спрашивать клиницистов, где им трудно: именно они знают реальные болевые точки. Этот принцип должен задавать любое применение ИИ в помощи. Клиницисты определяют линии помощи: какие обследования, в какие сроки, какие сигналы тревоги и когда эскалировать к команде. ИИ-агенты могут исполнять этот план в масштабе — определять следующий шаг для каждого пациента, связываться в предпочитаемом им канале, записывать, сопровождать и поддерживать приверженность, подключая команду, когда что-то выходит за рамки предвиденного. Надзор остаётся за человеком.

Начните с малого и измеряйте: −79%, −53%, +58%

Цитата Хана с конференции: «Гораздо лучше иметь согласованное и устойчивое решение для небольшой, но постоянной проблемы, чем пытаться создать нечто настолько большое, что вы не сможете с этим справиться».

На практике это означает выбрать одну линию помощи — навигацию в онкологии, сопровождение пациентов с почечной патологией или подготовку к операции — с чёткими показателями «до» и «после».

Показатель	Что измеряет	Результат в проектах Tabia
Задержки лечения	доля пациентов, у которых следующий шаг протокола сдвинулся	снижение на 79%
Неявки на приём	пропущенные консультации без переноса	снижение на 53%
Скорость записи	время от необходимости контакта до назначенного слота	запись быстрее на 58%

Оговорка: цифры приводит COO Tabia Health по собственным проектам компании, независимой верификации в материале нет. Масштабирование, по логике автора, приходит позже — уже с опорой на результаты.

Чему Бразилия и США учат друг друга

Присутствие стэнфордского кардиолога на бразильской конференции объясняется тем, что системы здравоохранения США и Бразилии различаются финансированием, регулированием и масштабом, но сталкиваются с одним и тем же вызовом: помощь фрагментирована, и пациенты проваливаются в зазоры между визитами. Разница между связанными и несвязанными командами прямо видна в исходе — и в Пало-Альто, и в Сан-Паулу. Бразилия накопила опыт работы в условиях дефицита ресурсов и охвата пациентов через WhatsApp, США — опыт моделей оплаты за ценность (value-based care). Обмен, по мнению автора, выгоден обеим сторонам.

Применимость для РФ

Переносится напрямую: методика. Принцип «90% времени на диагностику процесса», картирование линии помощи вместе с клиницистами, пилот на одной линии с метриками до/после, включение ИТ и данных в команду с первого дня, врачебный контроль над планом — всё это не зависит от страновой регуляторики.

Не переносится из-за регуляторики: резолюция CFM 2.454/2026 — национальная норма Бразилии, прямого аналога в РФ нет (по нашей оценке). Российскую рамку задают 152-ФЗ (данные о здоровье — специальная категория, требования к локализации) и ст. 24 ФЗ-38 «О рекламе» в части медуслуг и препаратов. Отсутствие HIPAA-эквивалента означает, что политику управления ИИ-системами, включая классификацию риска, клинике придётся выстраивать самостоятельно, а не копировать бразильскую модель.

Не переносится из-за инфраструктуры: ставка на WhatsApp как основной канал и на модели value-based care в их US-форме. В РФ набор каналов коммуникации с пациентом и схемы финансирования (ОМС/ДМС) устроены иначе, интеграция с МИС требует отдельного контура.

Часть задач из «точек возможности ухода» — напоминания, recall, поиск пациентов, выпавших из наблюдения — закрывается штатными модулями записи и коммуникаций medaccount.ru без собственной разработки.

FAQ

Q: С чего начать внедрение ИИ в клинике? A: С выбора одной линии помощи и картирования её этапов вместе с клиницистами: где путь пациента останавливается и кто должен действовать. Технология выбирается под найденную точку разрыва, а не наоборот.

Q: Какие метрики фиксировать до и после пилота? A: Задержки следующего шага протокола, доля неявок и время от необходимости контакта до назначенного слота — именно эти три показателя использовала Tabia Health (−79%, −53%, +58% соответственно).

Q: Что требует резолюция CFM 2.454/2026? A: Диагностическое и терапевтическое решение остаётся за врачом, сообщать диагноз через ИИ без человеческого посредничества запрещено, а клиники обязаны классифицировать риск ИИ-систем и вести внутреннее управление ими.

Q: Можно ли поручить ИИ постановку диагноза или сообщение его пациенту? A: По бразильской норме — нет: решение за врачом, а коммуникация диагноза без участия человека запрещена. ИИ-агенты допустимы для исполнения уже определённого плана и эскалации к команде.

Q: Почему проект ИИ в клинике проваливается после пилота? A: Обычно из-за параллельной работы ИТ и клинических подразделений: инструмент внедряют, не спроектировав поток совместно. Второй фактор — универсальные дата-сайтисты без понимания клинических приоритетов.

Q: Заменяет ли ИИ мультидисциплинарную команду? A: Нет, расширяет её. К врачам, медсёстрам, фармацевтам и психологам добавляются инфраструктурный ИТ, ИТ по интеграции ЭМК и расписания, а также ИТ по ИИ и данным.

Источник: Saúde Business, 2026