УДК 338.2
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2026.05.04.026

Авторы

Айвар Витальевич Гафаров,
Юлия Андреевна Фомина,
Сергей Александрович Никитин,
Виктор Николаевич Махалин,
Светлана Михайловна Сычёва,
Государственный университет управления, Москва, Россия

Аннотация

Сегодня машинное обучение способствует решению ряда задач в здравоохранении: диагностике заболеваний, рекомендации лечения, повышению качества онлайн-консультаций, ускорению разработки лекарственных препаратов, а также совершенствованию обучения специалистов. Внедрению прикладных моделей машинного обучения в здравоохранении часто препятствует разработка в отрыве от запросов конечного пользователя, этические вызовы, институциональные ограничения. Эти сложности может помочь преодолеть гибкая методология проектного управления. В статье на примере проекта S.A.R.A.H. (цифрового помощника в сфере здравоохранения нового поколения) Всемирной организации здравоохранения исследуются возможности проектов с применением машинного обучения использовать принципы гибкой методологии управления проектами в условиях регулируемой среды.

Ключевые слова

машинное обучение, искусственный интеллект, Agile, Всемирная организация здравоохранения, здравоохранение

Список литературы

  1. Balasubramanian S., Shukla V., Islam N. et al. Applying artificial intelligence in healthcare: lessons from the COVID-19 pandemic // International Journal of Production Research, 2025, 63(2), 594–627. https://doi.org/10.1080/002075 43.2023.2263102
  2. Beck K., Beedle M., van Bennekum A. et al. Manifesto for Agile Software Development. Agile Alliance. 2001 – URL: https://agilemanifesto.org/
  3. Carter E., Hurst M. Agile Machine Learning: Effective Machine Learning Inspired by the Agile Manifesto. Berkeley: Apress, 2019. – 248 p.
  4. Harris S., Bonnici T., Keen T. et al. Clinical deployment environments: Five pillars of translational machine learning for health // Frontiers in Digital Health, 2022; 4: 939292. https://doi. org/10.3389/fdgth.2022.939292
  5. Jackson S., Yaqub M., Li C.-X. The Agile Deployment of Machine Learning Models in Healthcare // Frontiers in Big Data, 2019, 2(7). https://doi.org/10.3389/fdata.2018.00007
  6. Project Management Institute. Project Management Institute. A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK® Guide). 8th ed. – Newtown Square, PA: Project Management Institute; 2025. – URL: at: https://www.pmi.org/
  7. World Health Organization. About S.A.R.A.H.: WHO’s first digital health promoter. Geneva: WHO, 2024. – URL: https://www.who.int/campaigns/s-a-r-a-h
  8. World Health Organization. Global strategy on digital health 2020-2025. Geneva: WHO, 2021. – URL: https://iris.who.int/handle/10665/344249
  9. World Health Organization. Ethics and Governance of Artificial Intelligence for Health: WHO guidance. Geneva: World Health Organization; 2021.
  10. World Health Organization. Leading the Future of Global Health with Responsible Artificial Intelligence. Geneva: WHO, 2023. – URL: https://www.who.int/publications/m/item/leading-the-future-of-global-health-with-responsible-artificial-intelligence
  11. World Health Organization. Mapping the Application of Artificial Intelligence in Traditional Medicine. Geneva: WHO, 2023. – URL: https://www.who.int/publications/i/ item/9789240107663
  12. World Health Organization. The Role of Artificial Intelligence in Sexual and Reproductive Health and Rights. Geneva: WHO, 2023. – URL: https://www.who.int/publications/i/ item/9789240090705
  13. World Health Organization. Regulatory Considerations on AI for Health Geneva: World Health Organization; 2022. – 61 p.
  14. Воронцов Д. Е., Григорян А. Ш., Долматович И. А. Современные подходы к управлению проектами : учебно-методическое пособие. – Ярославль: ООО «Филигрань», 2022. – 187 с. – ISBN 978-5-6048593-0-8. – EDN RQJPWW.
  15. Геокчакян А. Г. Критерии определения и оценки гибкости систем проектного менеджмента // Приоритетные и перспективные направления научно-технического развития Российской Федерации : материалы III Всероссийской научно-практической конференции, Москва, 11–12 марта 2020 года. – Москва: Государственный университет управления, 2020. – С. 21-23. – EDN CTRBUV.
  16. Гусева М. Н., Брикошина И. С. Agile: возможности использования в цифровых проектах // Личность, общество, власть, 02/2019 : Материалы Всероссийской научно-практической конференции, Москва, 25 апреля 2019 года. – Москва: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский политехнический университет», 2019. – С. 119-123. – EDN ZYSXWF.
  17. Мануйлов В. М., Санина Н. П., Кравцова М. В. [и др.] Управление государственной медицинской организацией в условиях цифровой трансформации здравоохранения // Лидерство и менеджмент. – 2022. – Т. 9, № 2. – С. 619- 638. – DOI 10.18334/lim.9.2.114135. – EDN XMVIHS.