За последние полтора года крупнейшие технологические компании сфокусировали свое внимание на генеративном ИИ в здравоохранении. К настоящему моменту на рынке сформировались устойчивые модели интеграции умных цифровых решений в клиническую и сервисную практику индустрии здоровья, а фокус конкуренции сместился в сторону контроля над инфраструктурой внедрения и соблюдения жестких регуляторных норм. О том, какие ИИ-продукты предлагают глобальные AI-игроки и какие подходы приходятся по вкусу потребителям, – в обзоре Vademecum.
OpenAI
В начале 2026 года американская OpenAI Сэма Альтмана выделила медицинское направление в отдельный продуктовый контур, представив ChatGPT Health и программу OpenAI for Healthcare. По данным компании, более 5% всех сообщений в ChatGPT связаны со здравоохранением, четверть из 800 млн регулярных пользователей еженедельно задают вопросы о здоровье, а свыше 40 млн делают это ежедневно, что стало драйвером для создания специализированной экосистемы.
ChatGPT Health запущен как отдельное пространство внутри модели с усиленными мерами конфиденциальности. Пользователи могут подключать электронные медкарты и данные из Apple Health, MyFitnessPal, Function и других приложений, загружать анализы и документы, готовиться к приему врача и разбирать результаты обследований. Раздел изолирован от основного профиля, использует отдельные механизмы хранения и шифрования, и даже диалог «врач – пациент» для обучения моделей не применяется.
Несмотря на то что первая независимая оценка безопасности ChatGPT Health выявила существенные риски (в 51,6% сценариев с реальной угрозой для жизни сервис не рекомендовал срочную госпитализацию, а в 64,8% безопасных случаев, напротив, советовал экстренное обращение без достаточных оснований), в OpenAI уверены в безопасности своей модели. В компании заявляют, что ChatGPT Health регулярно обновляется, более того, условия эксперимента не полностью отражают реальное использование платформы.
Вторым направлением тематической стратегии стала корпоративная программа OpenAI for Healthcare, рассчитанная на клиники и медицинские центры. ChatGPT внедряется в лечебную практику в защищенной цифровой среде с разграничением прав доступа сотрудников, поддержкой единого входа по корпоративной учетной записи (SSO – система единой авторизации), ведением журнала действий пользователей и возможностью заключения соглашения о деловом партнерстве (BAA – договор, регламентирующий работу с защищенной медицинской информацией, согласно требованиям федерального акта США – HIPAA).
Решение позволяет выполнять клинический поиск с указанием источников, учитывать внутренние протоколы и регламенты организации, а также автоматизировать подготовку эпикризов и другой медицинской и административной документации.
Еще один новый продукт компании – инструмент, предназначенный для подготовки и редактирования научных публикаций. Бесплатную для пользователей платформу Prism разработчики представили в январе 2026 года. Алгоритм ориентирован на улучшение структуры и стиля статей, поиск релевантных публикаций для цитирования, редактирование формул и таблиц, а также на преобразование рукописных схем в цифровой формат.
OpenAI сообщила, что за два года привлекла более 260 врачей из 60 стран для оценки свыше 600 тысяч ответов модели по 30 медицинским направлениям. Компания использует систему оценки HealthBench (инструмент тестирования, разработанный с участием практикующих врачей) и проводит дополнительные проверки устойчивости и безопасности с участием клиницистов.
Anthropic
Anthropic, тоже из США, выстраивает свою стратегию в индустрии здравоохранения вокруг управляемых и регуляторно совместимых сценариев. В январе 2026 года на конференции J.P. Morgan Healthcare Conference компания представила Claude for Healthcare – продолжение запущенного ранее Claude for Life Sciences.
Новый продукт предназначен для медицинских организаций и страховых компаний. Система интегрируется с ключевыми отраслевыми базами и реестрами – федеральным агентством в составе министерства здравоохранения и социальных служб США (CMS), классификатором диагнозов и процедур ICD-10, реестром идентификации провайдеров NPI и научной базой PubMed. Также в решение добавлены инструменты для работы со стандартом обмена медицинскими данными FHIR и шаблоны для проверки предварительных страховых разрешений.
За счет этих подключений модель можно применять в административных и страховых процессах – от проверки кодирования услуг до подготовки сопроводительных документов, в том числе при работе с защищенной медицинской информацией.
Основной фокус – автоматизация трудоемких процессов: обработка предварительных разрешений, апелляции по страховым отказам, координация пациентских сообщений, клинический поиск и подготовка документации. Эксперты авторитетного американского ресурса Fiercehealthcare говорят о том, что акцент делается не на замене врача, а на повышении операционной эффективности клиник и страховых компаний за счет автоматизации рутинных административных задач. Anthropic подчеркивает, что концентрируется прежде всего на корпоративных заказчиках, а не на потребительских медицинских сервисах.
Параллельно разработчик расширяет направление life sciences: в контур добавлены интеграции с Medidata, ClinicalTrials.gov, bioRxiv, medRxiv, Open Targets, ChEMBL и другими платформами для поддержки клинических исследований и регуляторных процедур. Среди пользователей моделей Claude уже названы Banner Health, Stanford Healthcare, Novo Nordisk, Sanofi и AbbVie.
В отличие от других технологических мейджоров, которые делают ставку на клинические и корпоративные сценарии использования ИИ, Google концентрируется на инфраструктуре доступа к регламентированной информации. Корпорация использует масштаб своей мобильной экосистемы, превращая упаковочный штрихкод в «точку входа» к верифицированным данным о препарате.
В ноябре 2025 года о сотрудничестве с Google объявила GS1: сканирование GS1 DataMatrix на упаковке лекарств через Google Lens позволяет без отдельного приложения открыть электронную инструкцию и сведения о производителе. Речь идет о коде, который уже применяется в глобальных цепочках поставок для идентификации и прослеживаемости препаратов.
Так смартфон становится универсальным интерфейсом к проверенной информации. При сканировании пользователь получает доступ к структурированному онлайн-контенту, опубликованному производителем или авторизованным провайдером. Эффективность этой модели зависит от качества и актуальности цифровых данных от фармкомпаний и регуляторов.
ИИ здесь не выступает как инструмент диагностики или принятия решений. Его роль – обеспечить быстрый доступ к важной достоверной информации в момент использования лекарства, дополняя существующие системы прослеживаемости и поддерживая переход к электронным инструкциям.
Параллельно Google через подразделение DeepMind внедряет ИИ в фундаментальную науку. Запущенный компанией инструмент AlphaGenome позволяет анализировать до 1 млн пар нуклеотидов для расшифровки генетического кода и прогнозирования экспрессии генов. Модель помогает ученым понять влияние мутаций на активацию генов, что потенциально ускоряет поиск причин заболеваний, в том числе онкологических. AlphaGenome ориентирована на исследовательскую среду и доступна бесплатно для некоммерческого использования.
Microsoft и Nuance
Microsoft усиливает свои позиции в здравоохранении посредством развития направления ambient documentation – автоматизированной подготовки клинической документации во время приема. Эта стратегия выросла из линейки решений Nuance: если Dragon Medical One изначально был инструментом голосовой диктовки для врачей, то DAX Copilot стал следующим этапом – системой «фонового» ИИ, которая не просто распознает речь, а сама формирует черновик клинической записи на основе диалога врача и пациента.
В качестве примера этого решения Microsoft еще в октябре 2025 года представил версию Dragon Copilot для медсестер, разработанную совместно с Mercy и Advocate и интегрированную в мобильное приложение Epic Rover. Система автоматически преобразует устные действия и диалоги в структурированные записи электронной медкарты, что позволяет сократить время на заполнение документации и снизить вероятность ошибок.
DAX Copilot, коммутированная с электронными медкартами, поддерживает более 200 различных платформ, встраиваясь в существующие рабочие процессы клиники. После приема врач получает готовую структурированную запись, которую можно проверить и отредактировать, а также автоматически сформированные сопроводительные документы – направления, выписки и другие материалы.
Акцент вновь делается на сокращении времени, которое врач тратит на административные задачи: по данным отраслевых исследований, клиницисты могут проводить до двух часов за документацией на каждый час очного приема.
Отдельные исследования результативности модели указывают на сокращение нагрузки и повышение эффективности приема, включая увеличение количества доступных слотов для пациентов.
Epic
Как один из крупнейших поставщиков систем электронных медицинских карт, Epic фактически выступает каналом масштабирования генеративного искусственного интеллекта внутри клиник. Компания внедряет ИИ-функции в свое программное обеспечение – от автоматизации ответов пациентам в порталах до подготовки клинических сводок и поддержки документации. Интеграция происходит через уже развернутую IT-инфраструктуру больниц, что ускоряет внедрение новых инструментов, но одновременно повышает требования к управлению данными, устойчивости систем и контролю качества.
Однако уязвимость такого подхода иллюстрирует недавний инцидент в Медицинском центре Университета штата Миссисипи: в феврале 2026 года кибератака с использованием программ-вымогателей вывела из строя 35 клиник, нарушила доступ к системам на базе Epic и привела к массовой отмене плановой помощи.
Иными словами, сегодня, при глубокой клинической интеграции ИИ, ключевым фактором становится не только функциональность, но и киберустойчивость всей инфраструктуры.
xAI
Компания xAI с чат-ботом Grok не формирует отдельный медицинский продукт, однако активно продвигает решения для государственного сектора экономики, включая здравоохранение. Алгоритм остается универсальным, а медицинские сценарии становятся частью более широкого функционала.
При этом компания усиливает медицинскую экспертизу модели через привлечение профильных специалистов. В феврале 2026 года xAI объявила набор экспертов с медицинским и биологическим образованием для донастройки Grok. От кандидатов ожидают опыта подготовки научных и регуляторных материалов и публикации в профильных изданиях.
