ИИ на службе медицины: каким моделям отдают предпочтение врачи 

Данные 2026 года фиксируют стремительный рост. По ежегодному опросу Американской медицинской ассоциации (AMA), профессионально используют ИИ 81% врачей — вдвое больше, чем в 2023-м, а среднее количество сценариев применения выросло с 1,1 до 2,3. Независимое опрос платформы Doximity показало примерно ту же динамику: внедрение выросло с 47% весной 2025-го до 63% на рубеже 2025–2026 годов.

По результатам опросов, в Германии ИИ на работе используют 46% работников; регулярные пользователи оценивают экономию в среднем в 1,7 часа в неделю, однако 68% тратят это время на другие задачи. Влияние на занятость неравномерно: исследование 2025 года выявило 13-процентное относительное снижение занятости среди работников 22–25 лет в наиболее уязвимых к ИИ профессиях, тогда как опытные специалисты этого практически не ощутили.

Три категории ИИ-инструментов: зона конкуренции

Чтобы разобраться в предпочтениях, инструменты стоит разделить на три категории. Первая — универсальные языковые модели (ChatGPT, Claude, Gemini): их применяют для административных задач, черновиков и обезличенных текстов. Вторая — клинические системы поддержки решений (OpenEvidence, UpToDate, DoxGPT), обученные на рецензируемой литературе и руководствах, которые дают ответы на клинические вопросы с ссылками. Третья — амбиентные «писцы» (AI scribes), которые слушают приём и формируют структурированную заметку. Именно вторая категория лучше всего отвечает на вопрос «какой модели врачи отдают предпочтение», потому что здесь идёт главная конкуренция.

США: OpenEvidence, DoxGPT и новичок ChatGPT for Clinicians

В США рынок фактически поделили несколько игроков. Быстрее всего растёт OpenEvidence: по данным NBC News, им пользуются около двух третей американских врачей, а ежемесячно сервис обрабатывает около 15 миллионов клинических запросов; его интегрировали в электронные медицинские карты Epic (Mount Sinai, Sutter Health). Второй центр притяжения — DoxGPT в составе сети Doximity, в которую входит около 85% врачей США.

В собственном сравнении Doximity (1300 врачей оценивали DoxGPT, OpenEvidence, UpToDate и ChatGPT) DoxGPT назвали лучшим клиническим ответом в 61% случаев против 26% в OpenEvidence — правда, это данные самой компании, не подтверждённые независимо. В апреле 2026 года к конкуренции присоединился ChatGPT for Clinicians от OpenAI — бесплатный, на модели GPT-5, но пока без интеграции с картами и без отдельного слоя проверки ответов. Тридцатилетний «ветеран» UpToDate удерживает позиции благодаря экспертно выверенному контенту. В редакционной оценке Clinical AI Report за 2026 год OpenEvidence занял 2-е место (4,3 из 5), Doximity — 4-е (4,0).

ЕС и Великобритания: свои инструменты и регуляторный барьер

В Евросоюзе и Великобритании картина иная, и причина прежде всего регуляторная и лингвистическая. Ведущие американские платформы настроены под клинические руководства и доказательства США: они не извлекают европейские или британские руководства (например, NICE), а потребительский ChatGPT Health вообще недоступен в Европейском экономическом пространстве и Швейцарии. Поэтому британские врачи чаще обращаются к национальным решениям — таким как iatroX, зарегистрированному в MHRA как медицинское изделие и построенному на руководствах NICE, CKS и данных SmPC.

Распространены и фоновые «писцы», интегрированные с системами NHS (Heidi, Tortus, Tandem через Accurx). Для административных и письменных задач европейские врачи, как и американские, пользуются универсальными ChatGPT, Claude и Gemini. Единого общеевропейского рейтинга предпочтений, аналогичного американским опросам, пока нет — доступны лишь дискретные национальные данные.

Разбивка по специальностям: кто что выбирает

Разделение по специальностям скорее о сценарии использования, чем о «любимой марке». Инструменты вроде OpenEvidence наиболее полезны там, где нужна быстрая доказательная справка «у постели» — в семейной медицине, внутренней медицине и неотложной помощи; недаром среди его контент-партнёров — NEJM, JAMA, NCCN, ACC, AAFP, ACEP. Фоновые «писцы» ценнее для специальностей с большим потоком консультаций и массивами документации. Универсальные модели чаще всего применяют вне клинического контакта — для писем, обзоров литературы и образовательных материалов. Doximity в своём отчёте приводит и различия предпочтений между специальностями, но предостерегает, что для части узких групп выборка слишком мала для надёжных выводов.

Рейтинги — это ещё не доказательства

Важное предостережение о природе этих рейтингов: большинство оценок предпочтений — это данные компаний или редакционные обзоры, а не рецензируемые исследования, поэтому к конкретным процентам стоит относиться критически. Зачем нужен контроль человека, напоминают объективные проверки безопасности: исследование в Nature Medicine (февраль 2026) показало, что потребительская версия ChatGPT недооценила срочность в 52% модельных неотложных состояний. Поэтому главный критерий выбора — не популярность, а прозрачность источников, соответствие местным руководствам и обязательная проверка врачом.

ИИ экономит время, но не заменяет экспертизу

Итак, единой любимой модели в отрасли пока нет. В США клиническую нишу делят OpenEvidence, DoxGPT и UpToDate, тогда как универсальные ChatGPT, Claude и Gemini остаются для нерутинных задач; в Европе превыше всего локальные руководства и регуляция. Общее одно: инструмент полезен только тогда, когда остаётся помощником под контролем врача. В целом ИИ скорее меняет характер работы, чем полностью заменяет человека, и остаётся слабым там, где нужны эмпатия, творчество, сложные причинно-следственные рассуждения или узкая экспертиза.