Десять миллионов «здравствуйте»: как российский ИИ-оператор разгрузил поликлиники
Искусственный интеллект в российском здравоохранении перестал быть экспериментом и вышел на новый уровень. Виртуальный помощник «Светлана», работающий в подмосковных поликлиниках, с начала 2025 года провел почти 10 миллионов диалогов с пациентами, взяв на себя львиную долю рутинных звонков.
Светлана слушает и записывает
Голосовой робот «Светлана», выполняющий функции call-центра для медицинских учреждений Московского региона, достиг значительного показателя по числу обработанных обращений граждан. Система, созданная российскими разработчиками, помогает пациентам записываться к врачу, вызывать медиков на дом и решать другие вопросы без участия оператора.
С начала 2025 года интеллектуальный помощник «Светлана» обработал в Московской области почти 10 миллионов звонков. Система доступна по единому номеру 122 и выполняет задачи по вызову врача на дом, записи, отмене или переносу приёма, а также информирует о необходимости продлить рецепт на льготные лекарства.
Пиковая нагрузка системы составляет до 600 одновременных звонков. Помимо обработки входящих обращений, робот совершает исходящие вызовы для напоминания о визитах и проводит опросы пациентов после приёма в Центре имени Л.М. Рошаля и других медучреждениях. Альтернативными каналами связи остаются региональный портал «Здоровье», инфоматы и телеграм-бот.
Масштаб и значение проекта
Для пациентов, особенно пожилых, это означает кардинальное упрощение доступа к услугам. Возможность решить вопрос за один звонок, без ожидания в очереди и необходимости осваивать сложные веб-интерфейсы, значительно повышает комфорт и снижает уровень стресса, связанного с походом в поликлинику.
Для медицинского персонала это означает существенное сокращение рутинной административной нагрузки. Врачи и регистраторы высвобождают время, которое можно направить на непосредственную работу с пациентами.
Для системы здравоохранения в целом — это повышение управляемости, эффективности использования ресурсов и получение инструментов для анализа и планирования на основе больших данных. Если изначально система была настроена на реактивное обслуживание входящих звонков, то сегодня её роль сместилась в сторону проактивного сервиса. Совершая исходящие звонки, помощник решает несколько стратегических задач. Это снижение количества неявок на приёмы, что напрямую влияет на экономическую эффективность работы поликлиник и снижает нагрузку на врачей.
Тиражирование и интеграция
Успешная эксплуатация системы в Московской области создала работающий цифровой шаблон для всей страны. Технические решения и архитектурные принципы, доказавшие свою устойчивость под высокой нагрузкой, уже готовы к адаптации и внедрению в других регионах. Это особенно актуально для областей с большой территорией и дефицитом медицинских кадров, где дистанционные сервисы могут компенсировать неравенство в доступности помощи.
Ближайшим логичным шагом станет глубокая интеграция региональных голосовых помощников с федеральными цифровыми платформами, такими как «Госуслуги» и сервисами телемедицины. Потенциально это позволит создать единую точку входа для пациента, где после диалога с ИИ можно будет сразу получить талон на приём, подключиться к видеоконсультации или получить доступ к своей ЭМК.
Ещё одним направлением развития станет аналитическая функция. Накопленный массив данных о миллионах обращений — уникальный материал для аналитики. Алгоритмы на его основе смогут прогнозировать всплески заболеваемости в конкретных районах, оптимально распределять ресурсы между поликлиниками и выявлять системные проблемы в работе учреждений.
Международный контекст
Российский проект выделяется на глобальном фоне своей практической завершённостью и ориентацией на массовость. В то время как во многих странах разработки в области ИИ для медицины сосредоточены на задачах диагностики (анализ снимков, геномных данных) или администрирования в рамках частных клиник, опыт Подмосковья демонстрирует комплексную автоматизацию процессов в государственной системе бесплатного здравоохранения.
Этот опыт представляет прямой интерес для стран со схожей социально-ориентированной моделью медицины и высоким уровнем цифровизации государственных услуг — например, для ряда стран СНГ, БРИКС, а также некоторых государств Ближнего Востока и Юго-Восточной Азии. Экспортным продуктом может стать не просто программное обеспечение, а целое сервисное решение, включающее адаптацию лингвистических моделей под местный язык, интеграцию с национальными информационными системами и обучение персонала.
