Опубликовано 2 октября 2026 г.

ИИ-консультант в поликлинике: почему там почти нет ИИ

Обновлено 2 октября 2026 г.

Джилл с шестью руками: три держат телефонные трубки, три пишут ответы пациентам

Обсуждал вчера с коллегой по опасному бизнесу внедрение ИИ-ассистентов вместо обычной регистратуры. Классический вопрос: зачем вообще нужен искусственный интеллект, если есть голосовое меню и кнопки?

Сразу сказал ему: там дерево ветвления, транскрипция разговора и триаж. А потом посчитал параметры и понял, что недоговорил.

Ну там есть ИИ, но мааааленкий-мааленький, его почти не видно :)

Что вообще разрешено законом

Начну с неприятного. В 323-ФЗ есть статья 36.2, добавленная 242-ФЗ в 2017 году. Часть вторая называет ровно две цели консультации с применением телемедицинских технологий:

профилактика, сбор, анализ жалоб пациента и данных анамнеза,
оценка эффективности лечебно-диагностических мероприятий,
медицинское наблюдение за состоянием здоровья пациента;

принятие решения о необходимости проведения очного приема
(осмотра, консультации).

Читайте это как ТЗ. Не как разрешение, а как ТЗ. Закон буквально говорит: собирайте жалобы, разбирайте анамнез, решайте, идти ли пациенту к врачу. Всё остальное, что вы можете придумать, в этот перечень не входит.

Часть третья добавляет: корректировать ранее назначенное лечение по телемедицине можно только если диагноз уже установлен на очном приеме. То есть машина не лечит. Она собирает входные данные.

И вот теперь смотрите, откуда взялся вопрос. Транскрипт разговора с пациентом, структурированный анамнез, маршрутизация в нужного специалиста, решение "а нужен ли тут вообще врач" - всё это ровно то, что описано в части второй. Закон не просто разрешает. Закон этого ждёт.

Сколько параметров в этой задаче

Дальше самое интересное. Стек под запись к врачу я разложил на четыре слоя, и три из них занимают меньше ста миллионов параметров вместе взятых.

Первый слой: распознавание речи. Если голос, то Whisper. Официальная таблица размеров, не пересказ:

tiny      39 M       ~1 GB VRAM
base      74 M       ~1 GB
small    244 M       ~2 GB
medium   769 M       ~5 GB
large   1550 M      ~10 GB
turbo    809 M       ~6 GB

Для диктовки жалоб на русском хватает base. large точнее, но это полтора миллиарда параметров и примерно в семь раз больше времени на каждое распознавание - расклад, который уводит разговор в другую сторону.

Второй слой: понимание текста. Интент плюс слоты (имя, телефон, специалист, дата, жалобы). Берется cointegrated/rubert-tiny2 - 29.4 миллиона параметров, 312-мерный эмбеддинг, словарь 83 828 токенов, контекст 2048 токена. Поверх головы линейная классификация. Вместо трансформера можно поставить CatBoost на tf-idf, там вообще нейросети не будет, будет градиентный бустинг на десятках тысяч признаков.

Третий слой: диалог-менеджер. Чистый код. Стейт-машина: "не распознал телефон, переспросить", "услышал десять цифр, ок", "время выбиралось, подтвердить". Ноль параметров. Ноль.

Четвёртый слой: синтез речи. Silero или коммерческий SpeechKit. Размер тут неважен.

Вот тут останавливаешься и считаешь. 74 миллиона на уши плюс 29 миллионов на мозг плюс ноль на логику. Один пайплайн, около ста миллионов параметров на всю задачу.

Там, где начинается дырка

Федеральный закон 243-ФЗ "О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации" подписан 26 июля 2026, действует с 1 сентября 2026. Статья 3, пункт 2 определяет большую фундаментальную модель:

программа для электронных вычислительных машин, содержащая
не менее 1 миллиарда параметров и применяемая для выполнения
большого количества различных задач

Миллиард. И много разных задач. У нас ни то, ни другое: 100 миллионов и одна задача - разобрать входящий звонок.

Получается такая конструкция. Весь класс медицинских ботов в России одновременно вне 243-ФЗ (модели мелкие, закон не про них) и вне медицинского законодательства как медизделия (диагноз не заявляют, регистрация в Росздравнадзоре не требуется). Два закона, между ними - широкая полоса земли, на которой спокойно живут все "ИИ-ассистенты", "цифровые консьержи" и "боты, которые помогают с записью".

Полоса, на ней стоят ногами.

Почему большая модель тут - плохой инструмент

Можно поставить вместо этого какой-нибудь LLM и получится, наверное, красивее и гибче. Я почти уверен, что многие так и сделали. Но есть четыре вещи, которые в этой конкретной задаче делают правила выгоднее.

Аудит. Регулятор или сам владелец клиники приходит с вопросом: что именно вы рекомендовали пациентке Марии Ивановне 14 марта в 15:12. Стейт-машина отвечает точно, потому что у неё есть лог переходов и входных значений. Из него видно, какое правило сработало и почему она услышала два варианта времени.

LLLM отвечает "в среднем примерно так". Дальше начинается разбор полетов.

Отказ. "Я вас не понял, давайте ещё раз" - в слоте это intent == UNKNOWN и один переход в графе диалога. Одна строка кода, полное покрытие тестами. У LLM отказ - это борьба с собственным желанием ответить, и её надо отдельно измерять, отдельно логировать, отдечно объяснять, почему модель уверенно выдумала телефонный номер вместо признания непонимания.

Юридическая трассируемость. Об этом выше, но стоит повторить: когда предмет регулирования - права пациента, предсказуемость бьёт элегантность. Всегда.

Порог входа. 29 миллионов параметров крутится на ноутбуке администратора. Модель на 8 миллиардов требует ферму, SLA, ночной дежурный и отдельную должность в оргструктуре. Расходы растут не в пять раз, а на порядок - потому что появляется инфраструктура, которой раньше не было.

Так что практический вывод напрашивается сам: чем ближе система к правилам с узкой классификацией на входе, тем юридически чище она сама по себе. Меньше свободы у модели - меньше поводов для экспертизы.

Диагноз невозможен конструктивно

Ради этого и затея.

В честной реализации диагноз не "запрещено выводить". В коде нет ветки, которая его пишет. Есть слот need_in_person: true|false. Есть выгрузка анамнеза в карту. Подпись под диагнозом ставит врач, у него лицензия и он отвечает за этот диагноз.

Если промпт напишут так, что модель попытается выдать диагноз - запрос упадёт на несуществующем поле. Это не дисклеймер, не фильтр, не запретное слово в системной инструкции. Отсутствие ветки в схеме.

И это единственный способ не дать машине поставить диагноз, который вообще не требует аудита качества модели. Дисклеймер "обратитесь к врачу" - обещание, которое надо проверять. Отсутствие ветки - конструкция, которую проверять не надо.

Где регулирование есть, а где его нет

Тут важно не перепутать. Регулирование ИИ в медицине в России есть, и оно вполне рабочее. Просто оно про другое.

Если продукт заявляет диагностику, он становится медицинским изделием с искусственным интеллектом. Дальше включается вся серия ГОСТ Р 59921:

.0-2022   основные положения
.1-2022   клиническая оценка
.2-2021   программа и методика технических испытаний
.3-2021   управление изменениями в системах с непрерывным обучением
.4-2021   оценка и контроль эксплуатационных параметров
.5        требования к структуре и порядку применения набора данных
.8-2022   руководящие указания по применению ГОСТ ISO 13485

Плюс регистрация в Росздравнадзоре, плюс клиническая оценка, плюс честная программа испытаний. Цифра, которую ведомство озвучило на форуме НОВАМЕД-2026: 57 зарегистрированных медицинских изделий с ИИ. Из них 41 включено в реестр отечественного ПО, 5 созданы иностранными производителями.

Все 57 - это изделия, которые заявили диагностическую функцию и прошли регистрацию. Триажных среди них нет: триаж диагноз не ставит, а регистрировать и нечего.

То есть регулируется именно то, что умеет. Чего не умеет - не регулируется вообще.

И тут дыра номер два, юридическая. Статья 11 243-ФЗ читается целиком в одну строку: нарушил закон - отвечай по законодательству РФ. Ни презумпции, ни распределения бремени доказывания, ни специальной санкции. Председатель Комитета Госдумы по конституционному и гражданскому законодательству Павел Крашенинников 1 октября 2026 года сказал, что законопроект об ответственности за вред, причиненный ИИ, и о взаимодействии ИИ с Гражданским кодексом подготовлен и будет внесен до конца года.

То есть дыра официально признана и пока не закрыта. Практический след: если бот написал человеку "судя по вашему описанию, похоже на стенокардию" и человек не пошел к врачу, формально отвечать некому. Клиника отвечает за качество услуги, но не за диагноз, который она не ставила.

Ещё одна асимметрия, которую никто не проговаривает. Статьи 8, 9 и 10 243-ФЗ - это обязательства разработчиков больших фундаментальных моделей. Статья 9 - маркировка созданного с их помощью материала. Статья 10 - обязанность предупредить пользователя о правах на результат интеллектуальной деятельности. Вступают в силу 1 марта 2027 года.

И вот тут развилка. Собрал свой стек на 29 миллионах - ты под закон не попадаешь, никаких маркировок и уведомлений. Взял GigaChat для диалога - на тебя как на "лицо, предоставляющее возможность применения" ложится статья 10, и с марта 2027-го это уже не разница в архитектуре, а разница в юридических обязанностях.

Кто это уже делает

Живые примеры, чтобы это не осталось теорией.

Новосибирская область. Чат-бот "Мое здоровье" в мессенджере MAX работает с октября 2025. Замминистра здравоохранения региона Александр Колупаев на пресс-конференции сообщил, что сервисом воспользовались 200 тысяч раз, а в апреле 2026 бот занял четвёртое место среди региональных медицинских сервисов страны по результативности. Отдельный чат-бот "Телемедицина" запустили в феврале 2026, через него провели 177 тысяч консультаций - против примерно 30 тысяч онлайн-приёмов за весь 2025 год. Там же в региональном минздраве отдельно подчеркнули, что через мессенджер идут только технические сведения вроде даты и кабинета, а медицинские документы - через защищённые сервисы Госуслуг. Границу провели сознательно и назвали.

Центр Алмазова. 30 сентября 2026 запустили умную регистратуру и КПП с искусственным интеллектом. Голосовой помощник на приеме у врача в фоновом режиме записывает разговор, превращает его в структурированную электронную запись и интегрирует в амбулаторную карту. Технологическая основа - речевые технологии и большая языковая модель GigaChat. Генеральный директор Евгений Шляхто привязывает это к цифрам: 320 тысяч амбулаторных пациентов в год, 842 посещения в день, две смены включая выходные.

Обратите внимание на архитектуру. Здесь ИИ работает с доктором, а не с пациентом. Врач не диктует в карту - он говорит с пациентом, а машина пишет протокол. Это другой юридический случай и экономически он честнее: врач не тратит время на клавиатуру.

Москва. Голосовой ИИ-помощник перед приемом у терапевта работал в пилоте на пяти поликлиниках. Отдельно Voice2Med от Сбера и Яндекса - голосовое заполнение протоколов приема, доступное всем участковым врачам взрослых городских поликлиник, это больше трёх тысяч человек. Рентгенологи Москвы заполнили голосом почти 100 тысяч протоколов. Скорость заполнения документации голосом по данным вендора по Екатеринбургу выше примерно на 22 процента - цифра маркетинговая, но порядок величины правдоподобен.

Служба 122. Голосовой помощник от РТ МИС на платформе Neuro.net. Живёт в Брянской области, Нижегородской области (запись к врачу и вызов на дом, колл-центр 122 круглосуточно), в Ростовской области через Ростелеком, в ЯНАО. Заявляется до 80 процентов обращений без оператора.

Боты записи. MAX-бот в детской поликлинике, Telegram-боты сетей, коммерческие ИИ-администраторы для стоматологии. Уровень пониже, скрипт с кнопками. Но продаётся именно как ИИ.

Почему это всё вам не нужно

Соберу в одну фразу.

Регулируется в России не то, умеет ли ИИ. Регулируется то, кто и на каком основании это делает. Лицензия, ответственность, подпись, запись в карте - всё работает. Всё, что осталось внутри модели (точность распознавания, границы компетенции, отказоустойчивость), регулируется только если производитель сам признал это медицинским изделием.

Из этого следует, что если вам не нужно ИИ-диагностика, то не нужно и ИИ вообще. Вам нужны три конкретные вещи:

1. Нормализованная транскрипция разговора с пациентом.
2. Структурированный анамнез в электронной карте.
3. Слот "нужен очный приём или нет" и маршрутизация.

Всё. На эти три вещи уходит около ста миллионов параметров, которые крутятся локально, не требуют GPU-фермы и не вызывают ни одного вопроса от Росздравнадзора. Если предложение на запись к врачу приносит с собой LLM, десять тулов, память между сессиями и агента, который "думает" над анамнезом - это не требование задачи. Это продажа.

И обратная сторона. Бот, который сортирует пациентов, ставит приоритет и выбирает между "к лору" и "к терапевту" - самый опасный сценарий из возможных. Качество сортировки никто не проверяет, а ошибка в ней означает, что человек не получил помощь. Статья 11 323-ФЗ о недопустимости отказа в оказании медицинской помощи при этом работает против вас сильнее, чем кажется: если триаж решил, что очный приём не нужен, и человек остался без помощи, отвечает медицинская организация. Не модель и не подрядчик. Наказывается тот, кто её внедрил.

Но даже в этом случае нужен не LLM. Нужна стейт-машина с правилами, у которой на каждый вход есть ровно один задокументированный исход, и ни одного пути, который приводит к формулировке "возможно, у вас вот это".

Итог

Заголовок этой статьи - "почему там почти нет ИИ" - не преуменьшение и не маркетинговая фишка. Это описание архитектуры.

Запись к врачу - это приёмная, а не кабинет врача. ИИ там нужен ровно настолько, насколько многообразие формулировок "болит колено" превышает возможности регулярного выражения. Перешли эту границу - получите медицинское изделие, ГОСТы, испытания и регистрацию.

Держаться ниже этой границы выгодно не только юридически. Дешевле, проще, быстрее, безопаснее и не требует того, чему в России пока не научили ни закон, ни рынок: отвечать за вред от машины.

И отдельная деталь напоследок, чтобы понимать, откуда ноги растут. Статья 10 243-ФЗ вступает в силу 1 марта 2027 года и требует уведомлять пользователя о правах на результаты интеллектуальной деятельности при работе с большой фундаментальной моделью. Статья 13, часть 4, разрешает через экспериментальный правовой режим установить специальное регулирование для статей 3 и 6. То есть контур вокруг моделей в медицине ещё не застыл, и через год правила могут выглядеть иначе. За этим стоит следить, если собираетесь строить что-то длиннее года.