Базы данных

Искусственный Интеллект для Здравоохранения в Европейском регионе ВОЗ

Показателей: 75
Дата обновления: среда, 12 ноября 2025 г.
AIRA

Искусственный интеллект (ИИ) стремительно меняет принципы проектирования и функционирования систем здравоохранения в Европейском регионе ВОЗ и методы управления ими.  По мере своего развития ИИ оказывает все большее влияние на подходы стран к планированию деятельности служб здравоохранения, управлению данными и принятию стратегических решений.  В свете этих преобразований Опрос по вопросам применения искусственного интеллекта в здравоохранении за 2024–2025 гг. становится первой общерегиональной оценкой текущего положения дел в государствах-членах в таких областях, как разработка политики и стратегий, нормативно-правовое регулирование, управление данными, внедрение технологий ИИ и обеспечение готовности работников к его применению в секторе здравоохранения.

 

Этот набор данных, в основу которого легли результаты указаного опроса, представляет собой комплексный и фактологический обзор текущей ситуации в области применения ИИ в сфере здравоохранения в 50 государствах-членах.

 

Данные сгруппированы по семи основным тематическим областям, позволяющим оценить ключевые параметры готовности к внедрению и использованию технологий ИИ:

  • Стратегический контекст: aнализ национальных стратегий, мер политики и планов действий в области ИИ или эквивалентных документов, а также механизмов внедрения и надзора.
  • Нормативно-правовой контекст: подробное описание законодательных мер, принятых для регулирования применения ИИ в здравоохранении, включая этические руководящие принципы, подходы к управлению рисками, стандарты юридической ответственности, а также роль регуляторных органов, ответственных за одобрение или внедрение систем ИИ.
  • Управление медико-санитарными данными: изучение национальных стратегий и механизмов управления данными в секторе здравоохранения, включая создание уполномоченных органов по вопросам медико-санитарных данных, использование центров агрегации данных (централизованных или совместных хранилищ/платформ) и регулирование вторичного использования таких данных.
  • Применение ИИ в здравоохранении: рассмотрение распространенных областей и сценариев применения ИИ в секторе здравоохранения.
  • Возможности ИИ в здравоохранении: исследование потенциальных возможностей, которые служат стимулом для разработки, тестирования или развертывания ИИ в системах здравоохранения.
  • Барьеры на пути внедрения ИИ: освещение ключевых проблем и факторов, препятствующих широкомасштабному внедрению ИИ в секторе здравоохранения. К ним относятся недостаточный уровень развития инфраструктуры, ограниченное финансирование, кадровые ограничения, а также проблемы доверия или функциональной совместимости.
  • Наращивание потенциала в области ИИ: обзор мер, принимаемых государствами-членами для подготовки сотрудников, обладающих квалификацией для использования ИИ в здравоохранении. Эти меры включают инициативы по профессиональной подготовке и повышению квалификации без отрыва от работы, а также учреждение новых должностей, связанных с ИИ и наукой о данных, в секторе здравоохранения.

В совокупности эти семь областей охватывают 75 показателей, что позволяет сформировать подробную и сопоставимую картину уровня зрелости ИИ в масштабах Региона.  Этот набор данных служит одновременно и исходным уровнем для оценки, и инструментом для сравнительного анализа, предоставляя разработчикам политики, исследователям и партнерам возможность оценивать прогресс государств-членов на пути к этичному, безопасному и устойчивому внедрению искусственного интеллекта в здравоохранении.

Нормативно-правовой контекст