Внедрение ИИ ориентировано на операционную эффективность и RCM; Отставание в планах агентов, данные KLAS

Согласно отчету KLAS Research за декабрь 2025 года, организации здравоохранения внедряют ИИ в первую очередь для улучшения операционных рабочих процессов и решения кадровых проблем, причем доминирующим вариантом использования становится окружающая речь для клинической документации.

Исследование показало, что 79% организаций, использующих ИИ, внедрили технологию окружающей речи, которая автоматически генерирует клинические записи на основе разговоров пациента и поставщика медицинских услуг. Такой акцент на четко определенных приложениях с низким уровнем риска контрастирует с более широкими обещаниями трансформации на основе искусственного интеллекта в сфере оказания медицинской помощи, при этом организации сохраняют осторожность в отношении клинических приложений с более высокими ставками, которые могут напрямую повлиять на пациентов.

Согласно данным KLAS, полученным на основе интервью с 3370 респондентами в 1742 уникальных организациях, более двух третей организаций здравоохранения сейчас используют ту или иную форму ИИ, по сравнению с менее чем половиной в начале 2025 года. Этот рост отражает растущую уверенность в автоматизации как диагностических, так и недиагностических задач, хотя лишь немногие организации расширили использование ИИ в нескольких отделах или функциях.

Факторами, препятствующими более широкому внедрению, являются отсутствие структур управления, необходимость подтверждения рентабельности инвестиций и проблемы с интеграцией рабочих процессов. Наиболее популярные сценарии использования оставались неизменными на протяжении всего 2025 года, поскольку большинство организаций применяют методический подход к мониторингу рисков и обеспечению высокой рентабельности инвестиций.

Microsoft и Epic доминируют в рейтингах поставщиков

Microsoft лидирует среди всех поставщиков по количеству упоминаний с 416 упоминаниями в течение 2025 года, в первую очередь благодаря своему решению для создания объемной речи Dragon Copilot и возможностям генеративного искусственного интеллекта через Copilot. Далее следует Epic с 254 упоминаниями, при этом пользователи сообщают о самом широком спектре вариантов использования ИИ, включая автоматические ответы на сообщения пациентов, обобщение диаграмм, прогнозную аналитику и управление отказами.

OpenAI заняла третье место со 116 упоминаниями, в основном для приложений генеративного искусственного интеллекта, а Abridge стал наиболее часто упоминаемым сторонним поставщиком объемной речи с 87 упоминаниями. Согласно отчету, организации по-прежнему отдают предпочтение предложениям ИИ от более крупных поставщиков, с которыми у них уже сложились отношения.

KLAS проверил 657 поставщиков, чьи решения искусственного интеллекта используются или рассматриваются организациями здравоохранения, хотя более половины из этих поставщиков были упомянуты только один раз. Концентрация внедрения среди небольшого числа признанных поставщиков отражает предпочтение организаций решениям, которые интегрируются с существующими системами и исходят от надежных партнеров.

Среди поставщиков EHR Epic, Oracle Health, athenahealth и eClinicalWorks стали наиболее часто упоминаемыми в качестве решений для фоновой речи. Организации, рассматривающие предложения своих поставщиков EHR, называют более сильную интеграцию, консолидированные портфели поставщиков и более низкие затраты ключевыми факторами при принятии решений.

Цикл доходов и вовлечение пациентов определяют планы на будущее

Управление циклом доходов представляет собой основную область запланированных инвестиций в ИИ: 53% упомянутых вариантов будущего использования попадают в эту категорию. Организации надеются улучшить получение доходов на фоне меняющихся требований к возмещению расходов с помощью специальных приложений, включая автоматизацию предварительной авторизации, поддержку кодирования, предотвращение отказов и оценку платежей.

Вовлеченность пациентов и участников занимает второе место в будущих планах в 48% упомянутых случаев использования. Организации оценивают решения искусственного интеллекта для самообслуживания, коммуникации и навигации по уходу с целью сокращения требований к эквивалентной численности персонала, занятого полный рабочий день, без ущерба для качества обслуживания пациентов. Технология расширенных ответов Epic в корзине завоевала популярность как ведущий вариант использования для автоматизации ответов на сообщения пациентов.

Что касается цикла доходов, Epic интегрирует инструменты автоматизации в свой пакет циклов доходов, чтобы уменьшить количество ошибок в претензиях и ускорить возмещение, в то время как клиенты Solventum часто используют ИИ поставщика для автоматизации и автономного кодирования. В отчете указывается, что как организации-плательщики, так и организации-поставщики стремятся к очевидной рентабельности инвестиций при внедрении инструментов искусственного интеллекта, а сценарии использования цикла доходов обеспечивают явные финансовые выгоды.

На сценарии клинического использования приходится 43% запланированных внедрений ИИ, за ними следуют здоровье населения и управление рисками — 42%, визуализация — 36%, кибербезопасность — 34%, а также административные и оперативные задачи — 30%. Данные показывают, что организации выходят за рамки эффективности документирования и заходят в области, где ИИ может напрямую влиять на финансовые показатели.

Внедрение агентного ИИ сильно отстает от продвижения поставщиков

Несмотря на обширную рекламу возможностей агентного ИИ со стороны поставщиков, фактическое внедрение остается минимальным. Из более чем 3000 респондентов, опрошенных KLAS, только 17 конкретно упомянули агентный ИИ, и в настоящее время его использует только одна организация. Разрыв между ажиотажем на рынке и реальной реализацией отражает серьезные препятствия, с которыми сталкиваются организации при внедрении более сложных решений искусственного интеллекта.

Многие организации здравоохранения все еще работают над использованием более простых инструментов искусственного интеллекта и обеспечения чистоты, точности и достоверности лежащих в их основе данных. Поскольку агентные решения ИИ часто зависят от дополнительных источников данных и требуют большей сложности реализации, они представляют собой еще более высокий барьер для входа, чем текущие приложения.

Наиболее распространенный вариант использования агентного ИИ включает автоматизацию взаимодействия с пациентами, включая планирование встреч, закрытие пробелов в уходе и сбор информации о пациентах. Однако большинство респондентов, изучающих агентный ИИ, еще не определили конкретных поставщиков, на которые следует обратить внимание, при этом Salesforce и ServiceNow являются единственными поставщиками, упомянутыми более чем одной организацией.

Организации, ориентированные на быструю и наглядную окупаемость инвестиций, не спешат внедрять передовые инструменты агентного ИИ без более четкого доказательства их ценности. В отчете отмечается, что варианты использования агентного ИИ составляют лишь 0,5% от всех заявленных приложений ИИ, что резко контрастирует с той известностью, которую эти решения получают в маркетинге поставщиков.

Убери это

• Технология внешней речи для клинической документации доминирует над внедрением ИИ в здравоохранении: 79% организаций, использующих ИИ, реализуют этот вариант использования, чтобы уменьшить выгорание врачей и улучшить качество документации.
• Microsoft и Epic лидируют в выборе и использовании поставщиков, при этом организации отдают предпочтение признанным технологическим партнерам, которые предлагают интеграцию с существующими системами и консолидированные отношения с поставщиками.
• Управление циклом доходов и вовлечение пациентов представляют собой две основные области будущих инвестиций в ИИ, обусловленные потребностью организаций в измеримой финансовой отдаче и повышении операционной эффективности.
• Организации здравоохранения по-прежнему осторожны в отношении клинических применений искусственного интеллекта с более высокими ставками, предпочитая сосредоточиться на автоматизации четко определенных рабочих процессов с низким уровнем риска, прежде чем расширяться в области, которые могут напрямую повлиять на уход за пациентами.
• Внедрение агентного ИИ остается незначительным, несмотря на шумиху со стороны поставщиков: всего 17 упоминаний среди более чем 3000 респондентов, поскольку организации отдают предпочтение более простым инструментам, которые обеспечивают более четкую окупаемость инвестиций и требуют менее сложной реализации.
• Системы управления, проверка рентабельности инвестиций и проблемы интеграции рабочих процессов продолжают способствовать более широкому внедрению ИИ в организациях здравоохранения, даже несмотря на то, что энтузиазм по поводу этой технологии остается сильным.