Искусственный интеллект в здравоохранении и фармации: к постановке вопроса или «что такое хорошо и что такое плохо»

Аннотация

Искусственный интеллект (ИИ) играет важную роль в современном здравоохранении в целом и в фармацевтике в частности. Его применение охватывает широкий спектр задач: от оптимизации процессов разработки лекарственных препаратов до повышения точности диагностики заболеваний и управления цепочками поставок. В фармацевтической практике ИИ может значительно улучшить управление приемом лекарств и уход за пациентами, а также способствовать оптимизации процесса разработки лекарств, индивидуализированного подхода к пациентам, повышению эффективности логистических операций, что в свою очередь будет способствовать более рациональному распределению медикаментов среди населения. 

Однако внедрение ИИ в здравоохранение сопряжено с рядом проблем, которые требуют тщательного анализа и стратегического подхода. Вопрос о характере этих препятствий — временный он или долгосрочный — остается открытым и требует дальнейшего исследования. Одной из центральных задач в управлении этой сферой является эффективное взаимодействие ключевых стейкхолдеров, включая государственные органы, медицинские учреждения, технологические компании и профессиональные сообщества. Их согласованная деятельность критически важна для формирования политики в области применения ИИ в здравоохранении, а также для определения возможностей и ограничений, связанных с его использованием.

Литература

Адылова Ф. Ситуация в мировой фармацевтике, почему и как искусственный интеллект используется в разработке лекарств // Цифровая экономика. 2025. № 5(5). С. 178–186.

Арутюнова А. Б., Крылов И.А. Фармакотерапевтические аспекты внебольничной пневмонии у пациентов пожилого возраста // Евразийский Союз Ученых. 2020. № 8 (77). С. 33–40.

Беззубцева М.В., Григорьева Н.С., Демкина А.Е., Кочеригина А.М. Цифровизация здравоохранения в России: мониторинговое исследование цифровой грамотности медицинских работников // Государственное управление. Электронный вестник. 2022. № 93. С. 108–120. DOI: 10.24412/2070-1381-2022-93-108-120

Булычева Е.В. Искусственный интеллект как новое явление в развитии здравоохранения и медицинского образования (обзор литературы) // Медицинское образование и профессиональное развитие. 2022. Т. 13. № 3. С. 76–84. DOI: 10.33029/2220-8453-2022-13-3-76-84

Винер Н. «Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине». 2-е изд. М.: Советское радио, 1968.

Воробьев П.А., Воробьев А.П. Как обучить искусственный интеллект медицине или размышления о новой роли стандартизации // Проблемы стандартизации в здравоохранении. 2018. № 7–8. С. 19–34.

Денисов Э.И. Роботы, искусственный интеллект, дополненная и виртуальная реальность: этические, правовые и гигиенические проблемы // Гигиена и санитария. 2019. Т. 98. № 1. С. 5–10. DOI: 10.18821/0016-9900-2019-98-1-5-10

Кай-Фу-Ли, Чэнь Цюфань. ИИ-2041. Десять образов будущего. (Перевод с англ.) М.: Манн, Иванов и Фербер. 2022. 432 с.

Карпин В.А. Медицинская экология Севера: актуальность, достижения и перспективы (обзор литературы) // Экология человека. 2021. Т. 28. № 8. C. 4–11.

Кулакова Е.Н., Настаушева Т.Л., Кондратьева И.В. Систематическое обзорное исследование литературы по методологии scoping review: история, теория и практика. Вопросы современной педиатрии. 2021. № 20(3). С. 210–222. DOI: 10.15690/vsp.v20i3/2271

Поряева Е.П., Евстафьева В.А. Искусственный интеллект в медицине // Вестник науки и образования. 2019. № 6-2 (60). С. 15–18.

Починкова П.А., Горбатова М.А., Наркевич А.Н., Гржибовский А.М. Обновленные краткие рекомендации по подготовке и представлению систематических обзоров: что нового в PRISMA-2020? // Морская медицина. 2022. Т. 8. № 2. С. 88–101. DOI: 10.22328/2413-5747-2022-8-2-88-101

Резаев А.В., Стариков В.С., Иванова А.А. История искусственного интеллекта в СССР: институциональный контекст, вклад и значение работ ученых для современной науки // Социология науки и технологий. 2024. Т. 15. № 4. С. 39–55. DOI: 10.24412/2079-0910-2024-4-39-55

Садовничий В.А., Григорьева Н.С., Чубарова Т.В. От традиций к инновациям: реформы здравоохранения в современном мире. М.: Экономика, 2012. С. 218–253.

Середа А.П., Андрианова М.А. Рекомендации по оформлению дизайна исследования // Травматология и ортопедия России. 2019. Т. 25. №. 3. С. 353–368.

Соловьев Н.В. Искусственный интеллект в медицине // Сборник материалов научной конференции студентов и молодых ученых «Солидарность и сотрудничество». 2018. C. 63–66.

Унгуряну Т.Н., Жамалиева Л.М., Гржибовский А.М. Краткие рекомендации по подготовке систематических обзоров к публикации // West Kazakhstan Medical Journal. 2019. № 61(1). С. 26–36.

Цеймах М.Е., Котовщикова Е.Ф., Мальченко Т.Д., Цеймах И.Я. Краткосрочные исходы внебольничной пневмонии на фоне прогрессирования сердечно-сосудистых заболеваний (систематический обзор). Сибирское медицинское обозрение. 2025. № (2). С. 5–14. DOI: 10.20333/25000136- 2025-2-5-14

Щербакова Л.И., Родионов П.П. Инновации в фармацевтике: искусственный интеллект и академическое сотрудничество как предопределение будущего отрасли // Регуляторные исследования и экспертиза лекарственных средств. 2025. № 5(2). С. 128–133. DOI: 10.30895/1991-2919-2025-15-2-128-133

Ajmal M., Birhare S. Artifi cial Intelligence in Pharmaceutical Industry Th e Future // International Journal of Research in Electronics and Computer Engineering. A unit of I2OR IJRECE. 2024. Vol. 12. Is. 2 (Apr-June). P. 4–21.

Grigorieva N.S., Demkina A.E., Korobeynikova A.N. Digitalization in the Russian healthcare: barriers to digital maturity // Population and Economics. 2024. Т. 8. № 1. С. 1–14. DOI:10.3897/popecon.8.e111793

Han X, Chen L, Li H, Zhou F, Xing X, Zhang C, Suo L, Wang J, Liu X, Cao B. Prognostic Factors for Cardiovascular Events in Elderly Patients with Community Acquired Pneumonia: Results from the CAP-China Network // Clinical Interventions in Aging. 2022. Vol. 17. P. 603–614. DOI: 10.2147/CIA.S356925

Higgins J.P.T, Th omas J., Chandler J., et al. Cochrane handbook for systematic reviews of interventions: version 6.0. London: Cochrane; 2019. URL: https://training.cochrane.org/handbook

Khaira M., Mathers A., Gerard N.B., Dolovich L. Th e Evolving Role and Impact of Integrating Pharmacists into Primary Care Teams: Experience from Ontario, Canada // Pharmacy (Basel). 2020 Dec 7. Vol. 8(4). P. 234. DOI: 10.3390/pharmacy8040234

Kirtchik O. Th e Soviet Scientifi c Programme on AI: If a Machine Cannot ‘Think’, Can It ‘Control’? // BJHS Th emes. 2023. Vol. 8. P. 111–125. DOI: 10.1017/bjt.2023

McKenzie J.E, Brennan S.E. Synthesizing and presenting findings using other methods. In: Higgins JPT, Thomas J, Chandler J, et al., editors. Cochrane handbook for systematic reviews of interventions. London: Cochrane; 2019. DOI: 10.1002/9781119536604.ch12

Moher D. Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses: The PRISMA Statement // Annals of Internal Medicine. 2013. DOI: 10.7326/0003-4819-151-4-200908180-00135

Quaglio G., Pirona A., Esposito G., et al. Knowledge and utilization of technology- based interventions for substance use disorders: an exploratory study among health professionals in the European Union // Drugs Educ Prevent Pol. 2019. Sep 3. Is. 26(5). P. 437–446.

Russell S. Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control. United States: Viking, 2019. ISBN 978-0-525-55861-3. OCLC 1083694322

Sun T.Q., Medaglia R. Mapping the challenges of artifi cial intelligence in the public sector: evidence from public healthcare // Gov Inf Q. Vol. 36 (2) (2019 Apr 1). P. 368–383.

Wallach W., Allen С. Moral Machines: Teaching Robots Right from Wrong. Oxford: Oxford University Press, 2009. 273 p. ISBN: 978-0-19-537404-9