УДК 004.8, 005.4
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.11.01.017

Авторы

Андрей Игоревич Бурсов,
Институт системного программирования имени В. П. Иванникова Российской академии наук, Москва, Россия; Российский университет дружбы народов им. Патриса Лумумбы, Москва, Россия
Андрей Михайлович Демчинский,
Ассоциация врачей-офтальмологов и разработчиков инновационных технологий «АСПЕКТУМ», Москва, Россия
Алёна Вячеславовна Белогурова,
Офтальмологическая клиника «ЯСНО ВИЖУ», Москва, Россия
Дарья Максимовна Сафонова,
Научно-исследовательский институт глазных болезней имени М. М. Краснова, Москва, Россия

Аннотация

В статье рассматриваются ключевые вопросы управления внедрением больших языковых моделей (LLM) в медицинские организации. Описаны этапы интеграции LLM, включая анализ задач, оценку рисков, формирование IT-инфраструктуры и разработку методик взаимодействия персонала с новыми инструментами. Особое внимание уделяется вопросам безопасности, этики, управления данными, а также качеству медицинской информации и обеспечению приватности пациентов. Приведены примеры успешных кейсов, обсуждаются сложности масштабирования, наиболее эффективные организационные модели и подходы к обучению персонала. Важной частью является анализ влияния LLM на стандартизацию процессов, автоматизацию рутинных операций и принятие решений на основе собранных данных. Работа сопровождается ссылками на актуальные научные публикации и руководства по внедрению LLM в здравоохранении.

Ключевые слова

большие языковые модели, LLM, внедрение искусственного интеллекта, безопасность данных, этика в медицине, стандартизация медицинских процессов, качество медицинской информации, интеграция LLM в здравоохранение, клинические применения LLM

Список литературы

  1. Wang W., Ma Z., Wang Z., Wu C., Ji J., Chen W. … Yuan Y. A survey of llm-based agents in medicine: How far are we from baymax? // arXiv preprint arXiv:2502.11211. – 2025.
  2. Nashwan A. J., AbuJaber A. A. Harnessing the Power of Large Language Models (LLMs) for Electronic Health Records (EHRs) Optimization // Cureus. – 2023. – Vol. 15, No. 7. – Art. e42634. – DOI 10.7759/cureus.42634.
  3. Dennstädt F., Hastings J., Putora P. M., Schmerder M., Cihoric N. Implementing large language models in healthcare while balancing control, collaboration, costs and security // NPJ Digital Medicine. – 2025. – Vol. 8, No. 1. – Art. 143. – DOI 10.1038/s41746-025-01476-7.
  4. Reddy S. Generative AI in healthcare: an implementation science informed translational path on application, integration and governance // Implementation Science. – 2024. – Vol. 19, No. 1. – Art. 27. – DOI 10.1186/s13012-024-01357-9.
  5. Khullar D., Wang X., Wang F. Large Language Models in Health Care: Charting a Path Toward Accurate, Explainable, and Secure AI // Journal of General Internal Medicine. – 2024. – Vol. 39, No. 7. – P. 1239–1241. – DOI 10.1007/s11606- 024-08657-2.
  6. Artsi Y., Sorin V., Glicksberg B. S., Korfiatis P., Freeman R., Nadkarni G. N., Klang E. Challenges of Implementing LLMs in Clinical Practice: Perspectives // Journal of Clinical Medicine. – 2025. – Vol. 14, No. 17. – Art. 6169. – DOI 10.3390/jcm14176169.
  7. Omar M., Nadkarni G. N., Klang E., Glicksberg B. S. Large language models in medicine: A review of current clinical trials across healthcare applications // PLOS Digital Health. – 2024. – Vol. 3, No. 11. – Art. e0000662. – DOI 10.1371/journal.pdig.0000662.
  8. Nair M., Svedberg P., Larsson I., Nygren J. M. A comprehensive overview of barriers and strategies for AI implementation in healthcare: Mixed-method design // PLOS ONE. – 2024. – Vol. 19, No. 8. – Art. e0305949. – DOI 10.1371/ journal.pone.0305949.
  9. Boag W., Hasan A., Kim J. Y., Revoir M., Nichols M., Ratliff W. … Sendak M. The algorithm journey map: a tangible approach to implementing AI solutions in healthcare // NPJ Digital Medicine. – 2024. – Vol. 7, No. 1. – Art. 87. – DOI 10.1038/s41746-024-01061-4.
  10. Comeau D. S., Bitterman D. S., Celi L. A. Preventing unrestricted and unmonitored AI experimentation in healthcare through transparency and accountability // NPJ Digital Medicine. – 2025. – Vol. 8, No. 1. – Art. 42. – DOI 10.1038/ s41746-025-01443-2.
  11. Ma Z., Wang W., Yu G., Cheung Y. F., Ding M., Liu J. … Shen L. Beyond the Leaderboard: Rethinking Medical Benchmarks for Large Language Models // arXiv preprint arXiv:2508.04325. – 2025.
  12. Mirzaei T., Amini L., Esmaeilzadeh P. Clinician voices on ethics of LLM integration in healthcare: a thematic analysis of ethical concerns and implications // BMC Medical Informatics and Decision Making. – 2024. – Vol. 24. – Art. 250. – DOI 10.1186/s12911-024-02656-3.
  13. Polagani S. S. AI agents in healthcare: Improving patient support while ensuring privacy // World Journal of Advanced Engineering Technology and Sciences. – 2025. – Vol. 15, No. 02. – P. 1936–1945. – DOI 10.30574/ wjaets.2025.15.2.0670.
  14. Faridoon A., Kechadi M. T. Healthcare data governance, privacy, and security-a conceptual framework // EAI International Conference on Body Area Networks. – Cham: Springer Nature Switzerland, 2024. – P. 261–271.
  15. Pouplin T., Sun H., Holt S., van der Schaar M. Retrieval augmented thought process for private data handling in healthcare // arXiv preprint arXiv:2402.07812. – 2024.
  16. Al-Garadi M., Mungle T., Ahmed A., Sarker A., Miao Z., Matheny M. E. Large Language Models in Healthcare // arXiv preprint arXiv:2503.04748. – 2025.
  17. Lui Y. W., Geras K., Block K. T., Parente M., Hood J., Recht M. P. How to ImplementAI in the Clinical Enterprise: Opportunities and Lessons Learned // Journal of the American College of Radiology. – 2020. – Vol. 17, No. 11. – P. 1394– 1397. – DOI 10.1016/j.jacr.2020.09.039.
  18. You J. G., Hernandez-Boussard T., Pfeffer M. A., Landman A., Mishuris R. G. Clinical trials informed framework for real world clinical implementation and deployment of artificial intelligence applications // NPJ Digital Medicine. – 2025. – Vol. 8, No. 1. – Art. 107. – DOI 10.1038/s41746-025-01506-4.
  19. Zhang Z., Ni H. Critical care studies using large language models based on electronic healthcare records: A technical note // Journal of Intensive Medicine. – 2024. – Vol. 5, No. 2. – P. 137– 150. – DOI 10.1016/j.jointm.2024.09.002.
  20. Moëll B., Sand Aronsson F. Journaling with large language models: a novel UX paradigm for AI-driven personal health management // Frontiers in Artificial Intelligence. – 2025. – Vol. 8. – Art. 1567580. – DOI 10.3389/ frai.2025.1567580.
  21. Mehmedova E., Berrezueta-Guzman S., Wagner S. Virtual Reality User Interface Design: Best Practices and Implementation // arXiv preprint arXiv:2508.09358. – 2025.
  22. Mathur P., Arshad H., Grasfield R., Khatib R., Aggarwal A., Auron M., Khare A. Navigating AI: A Quick Start Guide for Healthcare Professionals // Cureus. – 2024. – Vol. 16, No. 10. – Art. e72501. – DOI 10.7759/cureus.72501.
  23. Schubert T., Oosterlinck T., Stevens R. D., Maxwell P. H., van der Schaar M. AI education for clinicians // EClinicalMedicine. – 2024. – Vol. 79. – Art. 102968. – DOI 10.1016/j. eclinm.2024.102968.
  24. Malerbi F. K., Nakayama L. F., Gayle Dychiao R., Zago Ribeiro L., Villanueva C., Celi L. A., Regatieri C. V. Digital Education for the Deployment of Artificial Intelligence in Health Care // Journal of Medical Internet Research. – 2023. – Vol. 25. – Art. e43333. – DOI 10.2196/43333.
  25. Nilsen P., Svedberg P., Neher M., Nair M., Larsson I., Petersson L., Nygren J. A Framework to Guide Implementation of AI in Health Care: Protocol for a Cocreation Research Project // JMIR Research Protocols. – 2023. – Vol. 12. – Art. e50216. – DOI 10.2196/50216.
  26. Bedoya A. D., Economou-Zavlanos N. J., Goldstein B. A., Young A., Jelovsek J. E., O’Brien C. … Pencina M. J. A framework for the oversight and local deployment of safe and high-quality prediction models // Journal of the American Medical Informatics Association. – 2022. – Vol. 29, No. 9. – P. 1631–1636. – DOI 10.1093/ jamia/ocac078.
  27. Kwong J. C. C., Wang S. C. Y., Nickel G. C., Cacciamani G. E., Kvedar J. C. The long but necessary road to responsible use of large language models in healthcare research // NPJ Digital Medicine. – 2024. – Vol. 7, No. 1. – Art. 177. – DOI 10.1038/s41746-024-01180-y.
  28. Ye Q., Yu G., Liu J., Chen E., Dong C., Lin X. … Ruan T. IMQC: A Large Language Model Platform for Medical Quality Control // Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. – 2025. – Vol. 39, No. 28. – P. 28810– 28818. – DOI 10.1609/aaai.v39i28.35145.