ИИ в медицине: от приёма до управления клиникой

Программа обучения

Программа состоит из 8 тематических модулей. Каждый блок завершается созданием прикладного материала, который можно использовать при работе с искусственным интеллектом в медицинской организации.

• Модуль 1. Применение искусственного интеллекта в клинических и управленческих задачах
  • Определение процессов, в которых нейросети действительно способны уменьшить объём ручных операций.
  • Оценка задач, для которых внедрение ИИ будет экономически или организационно нецелесообразным.
  • Подбор нейросервиса в зависимости от поставленной профессиональной задачи.
  • Проверка точности, полноты и пригодности результатов, сформированных алгоритмом.
  • Работа с GigaChat, YandexGPT, Claude, DeepSeek и Perplexity.
  • Практический результат: схема наиболее перспективных вариантов использования ИИ в медицинской организации.
• Модуль 2. Безопасное использование нейросетевых технологий в здравоохранении
  • Определение информации, которую допустимо обрабатывать с помощью внешних ИИ-сервисов.
  • Правила обезличивания сведений перед их передачей цифровым инструментам.
  • Разграничение ответственности между специалистом и автоматизированной системой.
  • Разработка внутренних требований к работе сотрудников с нейросетями.
  • Снижение потенциальных рисков для пациентов и медицинской организации.
  • Практический результат: матрица разрешённых и ограниченных способов применения ИИ в клинике.
• Модуль 3. ИИ-инструменты для диагностики и поддержки клинических решений
  • Критерии оценки нейросетевых медицинских систем перед их внедрением.
  • Отбор технологий с учётом безопасности и особенностей клинического применения.
  • Формирование единых требований к использованию алгоритмов специалистами клиники.
  • Контроль результатов ИИ и предотвращение некритичного следования автоматическим рекомендациям.
  • Знакомство с решениями MeDiCase, «ПроРодинки» и «Третье мнение».
• Модуль 4. Автоматизация врачебного приёма и медицинской документации
  • Поиск операций, которые можно частично передать нейросетевым инструментам.
  • Сокращение времени врача на подготовку и оформление записей.
  • Стандартизация процессов работы с медицинской документацией внутри организации.
  • Оценка готовности существующих процессов к автоматизации.
  • Практика с ChatGPT, YandexGPT, GigaChat, Google AI Studio и сервисом «Третье мнение».
  • Практический результат: контрольный список для оценки готовности медицинской организации к автоматизации документооборота.
• Модуль 5. Автоматизация пациентского пути и повышение качества сервиса
  • Анализ взаимодействия пациента с клиникой на разных этапах обслуживания.
  • Поиск точек, в которых организация теряет обращения или неэффективно расходует рабочее время персонала.
  • Выделение типовых коммуникаций, подходящих для автоматизированной обработки.
  • Определение ситуаций, когда запрос необходимо передавать администратору либо медицинскому специалисту.
  • Использование Customer Journey Map, сервисно-канальной матрицы и модели распределения ответственности RACI.
  • Знакомство с Sasha AI, голосовыми помощниками и нейросетевым анализом обратной связи пациентов.
  • Практический результат: схема пациентского пути с зонами автоматизации и измеримыми контрольными показателями.
• Модуль 6. Нейросети для медицинского контента и внешних коммуникаций
  • Ускорение подготовки информационных материалов для пациентов и профессиональной аудитории.
  • Создание текстового, графического, презентационного и видеоконтента с использованием генеративного ИИ.
  • Проверка медицинских формулировок и фактической корректности подготовленных материалов.
  • Применение нейросетей для развития экспертного образа врача.
  • Использование ИИ в коммуникационной и репутационной работе медицинской организации.
  • Практика с ChatGPT, GigaChat, YandexGPT, Claude, DALL-E, Midjourney, Kandinsky, HeyGen, Veo и Gemini.
  • Практический результат: чек-лист создания и контроля медицинского контента перед публикацией.
• Модуль 7. Искусственный интеллект в управлении медицинской организацией
  • Автоматизация обработки управленческих таблиц и регулярной отчётности.
  • Систематизация жалоб, протоколов и информации для рабочих совещаний.
  • Поиск отклонений в показателях и ускорение анализа управленческих данных.
  • Использование ИИ как вспомогательного инструмента при подготовке решений руководителя.
  • Работа с ChatGPT, Excel, Google Таблицами, NotebookLM и GenSpark.
  • Практический результат: алгоритм проверки основных показателей медицинской организации с применением ИИ.
• Модуль 8. Разработка и запуск ИИ-решений в клинике
  • Выбор процесса, автоматизация которого способна принести измеримый организационный или финансовый эффект.
  • Проверка технологической и процессной готовности учреждения к внедрению.
  • Формирование требований к будущему цифровому решению.
  • Подготовка пилотного проекта с ответственными лицами, метриками и критериями оценки.
  • Выявление потенциальных рисков и условий перехода от тестирования к полноценному внедрению.
  • Аудит и моделирование бизнес-процессов, оценка экономического результата и применение модели управления изменениями ADKAR.
  • Работа с картой заинтересованных сторон и шаблоном технического задания.
  • Практический результат: готовая структура пилотного внедрения нейросетевого решения в медицинской организации.

Итоговый проект

В финале обучения слушатель выберет наиболее перспективный процесс для внедрения искусственного интеллекта, оценит потенциальный эффект и спроектирует пилотный запуск. Итогом станет аргументированный проект, который можно представить руководству клиники, врачебной команде и ИТ-специалистам для дальнейшего обсуждения и реализации.

Готовые рабочие материалы

• Карта перспективных направлений использования нейросетей в медицинской организации.
• Матрица ограничений и допустимых сценариев работы с ИИ.
• Чек-лист готовности клиники к автоматизации медицинских записей и документов.
• Схема пациентского пути с отмеченными зонами для внедрения автоматизации.
• Контрольный список для создания и проверки медицинских публикаций.
• Чек-лист анализа управленческих показателей медицинского учреждения.
• Шаблон подготовки пилотного запуска нейросетевого решения.
• Матрица безопасной работы с персональными данными и ИИ-инструментами.