Врачи и искусственный интеллект. Что это значит для фармы

Автор: Олег Ремизов, дата публикации на сайте: 17 августа 2026 года

Несколько недель держу в голове одну цифру и никак не могу её отпустить. Попался опрос, когда в марте 2026 опросили 1165 врачей пятнадцати специальностей из семи стран. Спрашивали про то как происходит у вас теперь поиск информации и ответ был следующий, что генеративным ИИ в клинической практике пользуются 92% из них, и ни одна специальность не опустилась ниже 85%. Разбор вышел в начале июня и прошёл почти незаметно, во всяком случае в моем окружении его не обсуждали.

Сама доля меня, честно говоря, не удивила. Удивил список того, зачем врачи туда идут. А именно — свериться с клиническими рекомендациями, получить выжимку из данных исследования, сравнить препараты внутри одного класса или разобрать сложный случай. Я перечитал этот список дважды и понял, что читаю должностную инструкцию медицинского представителя. Ту самую работу, ради которой мы годами верстали материалы, собирали рассылки, CLMки и придумывали форматы вовлечения на мероприятиях и вебинарах.

Дальше в том же опросе цифра, от которой уже неуютно. Качеством ответов довольны 80% врачей, а на клинические решения ИИ влияет значимо у 12% и отчасти ещё у 61%. Складываю и получаю почти три четверти аудитории, которая принимает решения с оглядкой на текст, собранный машиной из источников, к которым мы прозрачно отношения можем не иметь.

Стоит остановиться на распределении инструментов, потому что оно объясняет масштаб. ChatGPT у 83%, Gemini у 50%, специализированный OpenEvidence у 36%, UpToDate с ИИ-поиском у 32%. Общие модели впереди с большим отрывом, и вот это неприятнее всего. Со специализированной платформой можно работать как с каналом, у неё есть правила, редакционная политика и рекламная модель. Общая модель просто отвечает, договориться с ней невозможно, можно только оказаться или не оказаться в её источниках. Мысль о том, что всё это пока теория, разбивается как всегда о деньги. OpenEvidence в январе поднял 250 млн долларов при оценке в 12 млрд, объём консультаций дошёл примерно до 20 млн в месяц, а монетизация построена на фармрекламе с CPM от 70 до 1000 с лишним долларов против 5–15 у соцсетей. Весной платформа встроилась в Epic сначала в знаковых Mount Sinai, потом в Cedars-Sinai. Внимание врача в момент клинического решения кто-то уже оценил дороже любого другого контакта в отрасли, причём вполне конкретной суммой.

Диаграмма использования ИИ-инструментов врачами. ChatGPT 83%, Gemini 50%, OpenEvidence 36%, UpToDate с ИИ-поиском 32% — Общие модели опережают специализированные медицинские платформы более чем вдвое. Опрос 1165 врачей, март 2026

Первая реакция коллег, которым я это рассказывал, звучит одинаково. Другие рынки, другая цифровая среда, у нас в России так не будет или будет когда-нибудь очень далеко. Я не согласен, пошёл проверять и получил картину не мягче.

ВЦИОМ в конце июля дал 78% российских интернет-пользователей, обращавшихся к нейросетям за последний год. Привычка стала массовой, паттерны меняются, а врач в этом смысле обычный человек, который осваивает инструмент дома и приносит его на работу. Рядом легло исследование НМИЦ терапии и профилактической медицины, 825 медработников из 35 регионов. Специализированное обучение работе с системами поддержки врачебных решений прошли 18,9%. Ещё почти четверть осваивала их самостоятельно, треть не проходила обучения вовсе. Полезными такие системы считают 56,5%, полностью удобными назвали лишь 31,6%. Складывается довольно грустная картинка. Врач формирует новый способ работы сам, без методологии и без чьего-либо участия, а мы не присутствуем в этом процессе ни как источник, ни как собеседник. Регуляторика движется своим темпом, с февраля действует ГОСТ по системам ИИ в здравоохранении, в марте Минцифры опубликовало законопроект. Работа идёт, но привычка пользователей её не ждёт.

В первом полугодии агентство HexaData опросило больше тридцати фармкомпаний с оборотом от пяти миллиардов рублей. Свои данные не готовыми к внедрению ИИ признали 72%, и барьеры назвали совсем не про алгоритмы. Разрозненность учётных систем, отсутствие единых справочников, отсутствие Data Governance как функции внутри. Симметрия получается какая-то неловкая. К ИИ не готовы обе стороны, только врач при этом уже им пользуется, а мы всё ещё в индустрии обсуждаем.

К чему я возвращаюсь, когда думаю, что с этим делать. Материалы на сайтах придётся переписывать под ответ бездушной машины, а не под клик человека, и это вопрос не стиля, а структуры. Утверждённая формулировка должна быть самодостаточным блоком с вопросом в заголовке и коротким ответом сразу под ним. Модель забирает фрагмент, а не страницу, и красивая связная статья работает против нас. Вторая половина задачи скучнее и медленнее, это присутствие в доверенных источниках, из которых клинические платформы собирают ответ. Журналы, публикации профессиональных обществ, регистры исследований. И это игра в долгую по меркам индустрии. Механику я проверял вне фармы, на собственном сайте и в непрофильной теме. Работает она ровно так. Страница с прямым ответом на конкретный вопрос попадает в ответ ассистента, та же информация, растянутая в связный текст, не попадает. Классическое SEO этому не учит.

Отсюда единственная задача, которую я бы поставил себе на ближайший год. Не гнаться за присутствием в ИИ-выдаче, а регулярно проверять, что модели вообще отвечают про продукты. Пятьдесят типовых врачебных вопросов, четыре площадки, ежеквартальный прогон, фиксация расхождений с инструкцией. Дёшево, скучно, силами двух человек… или уже агентов настроим? 🙂 Главное же системность.

Врач больше не гуглит

Источники