Sağlık Bakanlığı, 2019-2024 yılları arasında sağlıkta yapay zeka uygulamalarının sonuçlarını özetledi.

İncelemede belirtildiği üzere, belirtilen dönemde Sağlık Bakanlığı'na bağlı araştırma merkezlerinde tıbbi karar destek sistemleri geliştirmeyi ve tanı doğruluğunu artırmayı amaçlayan 215 proje hayata geçirilmiştir. Pazarı düzenlemek amacıyla, yapay zekâ destekli tıbbi cihazların geliştirilmesi ve kullanımına ilişkin gereklilikleri belirleyen 21 ulusal ve bir ön teknik standart onaylanmıştır.

Altı yıl boyunca, yapay zekâ çözümlerinin geliştirilmesi ve uygulanmasına 4,7 milyar ruble yatırım yapıldı ve bu yatırımların %69'u devlet kaynaklarından, yani kalkınma kurumlarından ve bölgesel dijitalleşme programlarından geldi. Moskova, toplam devlet yatırımının önemli bir kısmını karşılayarak, bilgisayarlı görüntüleme teknolojilerini kullanan bir deneye 1,8 milyar ruble ayırdı. Bu proje, yeni bir pazarın oluşumunun temelini oluşturdu. Analistler, 2030 yılına kadar hacminin 68-78 milyar rubleye ulaşabileceğini öngörüyor . Başlıca büyüme potansiyeli, tıbbi karar destek sistemleri, dijital asistanlar ve klinik veri analizi hizmetlerinde yatıyor.

Diğer önemli yatırımcılar arasında Ulusal Teknoloji Girişim Fonu ve Skolkovo Vakfı yer aldı. Özel sektör, toplam yatırımın yaklaşık %28'ini oluşturdu; buna girişim sermayesi fonları (%45), melek yatırımcılar (%33,7) ve ticari şirketler (%21) dahildi.

2025 yılı başı itibarıyla, Rusya'da 39 yapay zekâ destekli tıbbi cihaz tescil edilmiş olup, bunların çoğu yerli şirketler tarafından geliştirilmiştir (Ekim ayında Vadim Vankov, bu tür 49 cihazın tescil edildiğini bildirmiştir). Bu sistemler yalnızca federal merkezlerde değil, aynı zamanda bölgesel dijitalleştirme projelerinde de kullanılmaktadır: Ülkenin bölgelerinde yapay zekâ teknolojilerini pratik sağlık hizmetlerine entegre etmeye yönelik 412 girişim hayata geçirilmektedir. Bu çözümlerin çoğu (%83), röntgen, florografi ve tomografi gibi tıbbi görüntüleri analiz etmek için tasarlanmıştır. Sistemlerin %16'sı ise elektronik tıbbi kayıt verilerinin işlenmesine ve yapılandırılmasına yardımcı olarak tanı doğruluğunu artırmakta ve hekim iş akışlarını hızlandırmaktadır.

Yapay zekâ kullanımının yaygınlaşması, Birleşik Devlet Sağlık Bilgi Sistemi'nin (EGISZ) geliştirilmesi ve sağlık kuruluşlarının kâğıtsız belge yönetimine geçişi sayesinde mümkün olmuştur. Federal elektronik tıbbi belge kayıt sistemi 3,3 milyardan fazla kayıt içermektedir ve bu veri kümesi, yapay zekâ sistemlerinin eğitimi ve test edilmesinin temelini oluşturmaktadır.

Yapay zekâya ilişkin düzenleyici altyapı, yenilikçi çözümlerin pazara girişini hızlandırmak için modernize edilmiş ve uyarlanmıştır. 30 Kasım 2024 tarihli ve 1684 sayılı Rus Hükümeti Kararı, yerli yapay zekâ destekli tıbbi cihazların devlet kaydı için basitleştirilmiş bir prosedür ve yeniden test edilmeden sürümlerin güncellenmesi için bir mekanizma getirmiştir . 2025-2027 yılları için ilk kez kabul edilen Devlet Garanti Programı, zorunlu sağlık sigorta fonlarının yalnızca mamografi yorumlama hizmetlerini değil, aynı zamanda göğüs röntgeni, florografi ve göğüs ve beyin bilgisayarlı tomografi (BT) taramalarının analizi için yapay zekâ tabanlı çözümleri de kapsamasına olanak tanımaktadır. Ayrıca, Sağlık Bakanlığı, Yapay Zeka Kullanımına İlişkin Etik Kuralları'nı onaylamış ve bu alanda ulusal standartlar sisteminin geliştirilmesini tamamlamıştır.

Yapay zekâ sistemlerinin uygulanmasını değerlendirmek ve hızlandırmak amacıyla 2024 yılında "Olay No. 11" adlı özel bir federal proje başlatıldı. Projenin amacı, 2030 yılına kadar ülkenin tüm bölgelerinde düzenli olarak en az 12 yapay zekâ destekli tıbbi cihaz kullanılmasını sağlamaktır. Bu girişim, altyapı bağlantıları kuruyor ve birleşik bir dijital sağlık ekosistemi oluşturuyor.

Sektörün gelişimi yalnızca devlet kurumları tarafından değil, aynı zamanda büyük teknoloji şirketleri ve özel yatırımcılar tarafından da desteklenmektedir. En büyük hareketlilik onkoloji, kardiyoloji, endokrinoloji ve radyasyon teşhisi gibi alanlarda gözlemlenmektedir; yapay zekanın en büyük klinik etkiyi sağlayabileceği alanlar da bunlardır.

Gelişimin bir sonraki aşaması, "zayıf" yapay zekadan ajan tabanlı ve çok modlu modellere geçiş, geniş dil modellerinin kullanımı ve hastalar için dijital asistanların oluşturulmasıdır. Geleceğin yapay zeka tabanlı çözümleri, gelen verileri analiz etmekle kalmayacak, aynı zamanda bu verilere dayanarak bağımsız kararlar da alabilecek; hastalar ve doktorlar için öneriler üretmekten sağlık hizmetlerindeki yönetim süreçlerini desteklemeye kadar her alanda faaliyet gösterecek.

Bu eğilimler, "Ulusal Sağlık 2025" kongresinde ele alındı. "Gerçek Dünya Uygulamalarında Yapay Zeka" oturumunda, Sağlık Bakanlığı, bilim camiası ve iş dünyası temsilcileri, platform çözümlerine geçişi, yerel dil modellerinin eğitimini ve birleşik bir dijital hasta profilinin oluşturulmasını ele aldı .