Клинический разбор в общей медицине №05 2026

Primary care physicians’ attitudes toward artificial intelligence technologies in clinical medicine (survey results)

Daniil I. Korabelnikov, Andrei I. Lamotkin

Haass Moscow Medical and Social Institute, Moscow, Russia
lamotkin.an@yandex.ru 

Abstract
Objective. To investigate attitudes of general practitioners and family medicine physicians toward artificial intelligence (AI) technologies, and to assess the level of AI awareness, frequency of use, trust in AI conclusions, and subjective perception of the accuracy of AI diagnostic systems.
Materials and methods. An anonymous online survey was conducted on the Anketolog.ru platform in March–May 2026. The sample included 105 specialists in Internal Medicine (n=82) and General Practice/Family Medicine (n=23), with 4 respondents reporting both specialties. The questionnaire comprised 26 closed-ended questions grouped into two thematic blocks. Statistical analysis included the Mann–Whitney U test, Kruskal–Wallis H test, Spearman rank correlation coefficient (ρ), and threshold-based cluster analysis.
Results. Among the 105 participants, 75 were women (71.4%) and 30 were men (28.6%); mean age was 40.2±17.3 years. Thirty-three specialists (31.4%) did not use AI in their professional medical practice. Trust in AI conclusions was predominantly low: 68 (64.8%) physicians rated it as minimal or absent. Mean subjective accuracy of AI diagnostics was estimated at 49.8%, compared with 72.4% for physician diagnostics. Specialists with practical AI experience rated trust in AI algorithms significantly higher than those without (2.36 vs. 1.89 points; U=1394; p=0.014) and estimated AI accuracy higher (52.1% vs. 43.2%). Willingness to use AI personally was high: 87.6% of physicians expressed readiness to apply AI in their practice. No significant differences were found by age group (H=1.87; p=0.392) or type of medical organisation. Cluster analysis identified three groups: “Skeptics” (28.6%), “Moderates” (45.7%), and “Enthusiasts” (25.7%).
Conclusion. Among general practitioners and internists, a moderate trust deficit toward AI persists alongside a pronounced willingness to use it. Real-world practical experience with AI technologies is the key predictor of a positive attitude toward AI.
Keywords: artificial intelligence, internal medicine, general practice, family medicine, clinical decision support systems, survey.
For citation: Korabelnikov D.I., Lamotkin A.I. Primary care physicians’ attitudes toward artificial intelligence technologies in clinical medicine (survey results). Clinical review for general practice. 2026; 7 (5): 138–144 (In Russ.). DOI: 10.47407/kr2026.7.5.00855

Введение
Искусственный интеллект (ИИ) занимает все более значимое место в современной медицине [1, 2]. Среди клинических специальностей терапия и общая врачебная практика (семейная медицина) занимают особое место, именно врачи первичного звена и терапевты первыми встречают пациента, формируют диагностическую гипотезу и определяют маршрут диагностики, назначают лечение [3]. Высокая нагрузка на амбулаторное звено, дефицит кадров и необходимость работы с большими объемами клинических данных делают первичную медико-санитарную помощь одной из наиболее перспективных сфер применения ИИ в медицине [4].
Системы поддержки принятия врачебных решений (СППР), чат-боты на основе больших языковых моделей (LLM), интеллектуальные средства анализа лабораторных и инструментальных данных – все это уже находит применение в амбулаторной клинической практике [5]. Вместе с тем широкое внедрение этих технологий ИИ требует не только технологической готовности, но и профессионального доверия.
В отечественной литературе исследования отношения профессионального сообщества к ИИ с помощью опросов представлены крайне скудно и неполноценно, что определяет актуальность настоящего исследования.
Цель – изучить отношение врачей-терапевтов и врачей общей врачебной практики (семейной медицины) к применению технологий ИИ в профессиональной деятельности, оценить уровень осведомленности, частоту применения, доверие к заключениям ИИ и субъективную оценку точности диагностических систем ИИ.

Материалы и методы
В марте – мае 2026 г. проведен анонимный онлайн-опрос специалистов на платформе Anketolog.ru. Ссылка на анкету распространялась по профессиональным коммуникационным каналам. Критерии включения: указание специальности «Терапия» или «Общая врачебная практика (семейная медицина)» в соответствующем разделе анкеты. Итоговая выборка составила 105 анкет: 82 специалиста по специальности «Терапия», 23 – по специальности «Общая врачебная практика», 4 – указавших обе специальности одновременно.
Анкета состояла из 26 закрытых вопросов с одним или множественными вариантами ответов, объединенными в два смысловых раздела (блока). Блок I включал 10 вопросов о социально-демографических и профессиональных характеристиках. Блок II включал 16 вопросов для оценки осведомленности об ИИ, опыта применения ИИ-технологий в медицинской и немедицинской деятельности, доверия к заключениям ИИ, готовности к применению ИИ, субъективной оценки точности диагностики, ожидаемых преимуществ и проблем, целесообразных направлений применения.
Ответы по шкалам отношения к ИИ кодировались в 4-балльную порядковую шкалу (1 – минимальное значение, 4 – максимальное). Вычислялись средние значения и стандартные ошибки средней (M±SE). Для сравнения двух групп применяли критерий Манна–Уитни (U), трех и более – критерий Краскела–Уоллиса (H). Связь порядковых переменных оценивали коэффициентом ранговой корреляции Спирмена (ρ). Уровень значимости – p<0,05. Кластерный анализ проводился методом порогового агрегирования по среднему значению трех показателей (доверие, готовность, применение ИИ): «скептики» – 1,00–1,67 балла, «умеренные» – 1,68–2,67, «энтузиасты» – 2,68–4,00. Статистическая обработка выполнена в Python 3.12 (библиотеки Pandas, SciPy).





Результаты
Характеристика выборки. Выборка составила 105 специалистов – врачей по специальностям «Терапия» и «Общая врачебная практика (семейная медицина)». Социально-демографическая характеристика представлена на рис. 1.
Женщин среди опрошенных – 75 (71,4%), мужчин – 30 (28,6%). Средний возраст составил 40,2±17,3 года (медиана 35,0; диапазон 20–80 лет). Специалисты до 35 лет были представлены 49 (46,7%) врачами, 35–50 лет – 22 (21,0%), старше 50 лет – 34 (32,4%) врачами. Ученые степени имелись у 4 (3,8%) респондентов. 
По уровню владения персональным компьютером (ПК) большинство отмечало базовый уровень (работу с офисными программами) – 66 (62,9%) врачей, группу продвинутых пользователей составили 29 (27,6%) врачей. Большинство специалистов (70 из 105, 66,7%) работали в амбулаторно-поликлинических медицинских организациях, оказывающих первичную медико-санитарную медицинскую помощь.
Применение ИИ в медицинской и немедицинской деятельности. Не применяют ИИ в профессиональной медицинской деятельности 33 (31,4%), применяют иногда – 28 (26,7%), периодически – 27 (25,7%), часто – 17 (16,2%) врачей. В немедицинской (бытовой) деятельности не используют ИИ лишь 28 (26,7%) респондентов. Разрыв между бытовым и профессиональным применением составляет около 5 процентных пунктов (п.п.), что существенно меньше, чем в ряде других специальностей, что отражает более широкое внедрение ИИ-инструментов в первичной медицинской помощи (рис. 2).
Осведомленность, доверие, готовность и оценка возможности применения ИИ показаны на рис. 3. Полностью осведомлены о возможностях ИИ в медицине 16 (15,2%), в значительной степени – 48 (45,7%), незначительно – 37 (35,2%), не осведомлены 4 (3,8%) специалиста. Суммарно достаточный уровень осведомленности декларирует 60,9% участников опроса.
Уровень доверия к заключениям ИИ: не доверяют 19 (18,1%), доверяют незначительно 49 (46,7%) врачей, т.е. суммарно скептически настроены 68 (64,8%) врачей. Доверяют в значительной степени 30 (28,6%), полностью – 7 (6,7%) специалистов. 
Готовность к личному применению ИИ: не готовы лишь 13 (12,4%), незначительно готовы 42 (40,0%), готовы в значительной степени 33 (31,4%), полностью готовы 17 (16,2%) врачей. Диссонанс между относительно низким доверием и декларируемой готовностью отражает разграничение между суждением о технологии и практическим намерением ее использовать. Считают применение ИИ возможным: с незначительными оговорками – 43 (41,0%), со значительными оговорками – 38 (36,2%), безоговорочно – 17 (16,2%), невозможным – 7 (6,7%) врачей. Применявшиеся технологии ИИ. Среди применявшихся технологий наиболее распространены чат-боты и диалоговые системы на основе LLM (GigaChat, YandexGPT и др.), которые использовали 52 (49,5%) специалиста. Системы компьютерного зрения для анализа медицинских изображений применяли 18 (17,1%) опрошенных. ИИ-агенты указали 13 (12,4%), СППР с технологиями ИИ – 13 (12,4%), роботизированные системы – 4 (3,8%) специалиста. Не применяли ни одну технологию в медицинской деятельности 28 (26,7%) опрошенных. Высокая доля использования LLM-систем объяснима активным внедрением этих инструментов в первичном звене для оформления медицинской документации и ответов на клинические запросы (рис. 4). Субъективная оценка точности диагностики. Усредненная субъективная оценка точности диагностики системами ИИ составила 49,8% (медиана 55%), а врачей-специалистов – 72,4% (медиана 75%). Разрыв между двумя оценками достигает около 23 п.п. Оценки точности ИИ концентрируются в диапазоне 40–70%, тогда как точность диагностики врачами большинство респондентов относит к диапазону 70–90% (рис. 5).
Преимущества и ожидаемые проблемы внедрения ИИ. Основным преимуществом ИИ в вариантах ответов при множественном их выборе 75 (71,4%) опрошенных указали сокращение времени на выполнение рутинных задач. Снижение нагрузки на врачей выбрали 64 (61,0%), получение «второго мнения» и повышение точности диагностики – по 40 (38,1%) врачей. 



Не видели преимуществ 10 (9,5%) специалистов.
Главная ожидаемая проблема использования ИИ в медицинской деятельности, по мнению врачей, – это ошибки диагностики, на что указали 64 (61,0%) опрошенных. Распространение самодиагностики пациентами выбрали 60 (57,1%), ошибки при назначении лечения – 58 (55,2%), снижение авторитета врача – 44 (41,9%), снижение квалификации врачей – 41 (39,0%) респондент. Показательно, что для терапевтов и врачей общей практики опасения ошибок лечения выходят на второй план наряду с самодиагностикой, вероятно, ввиду особой роли первичного звена в маршрутизации пациентов (рис. 6).



Целесообразные направления применения ИИ. Были выбраны наиболее востребованные приоритетные направления внедрения ИИ в медицинскую деятельность: оформление медицинской документации – 68 (64,8%), анализ данных и составление отчетов – 62 (59,0%), скрининг – 59 (56,2%), диагностика – 49 (46,7%), телемедицина – 43 (41,0%) опрошенными врачами. Примечательно, что для терапевтов и врачей общей практики возможность использования ИИ в телемедицине занимает более высокое место (5-я позиция), что отражает специфику первичного звена медицинской помощи. Непосредственное применение ИИ для назначения лечения поддержал лишь 21 (20,0%) специалист (рис. 7).



Сравнение возрастных групп. Сводные показатели для трех возрастных групп представлены в табл. 1. Специалисты до 35 лет демонстрировали наибольшую частоту применения ИИ (средний балл 2,47), тогда как группа 35–50 лет – наименьшую (1,93). Уровень доверия и готовность к применению ИИ сопоставимы во всех группах. При статистическом анализе значимые межгрупповые различия по доверию к технологиям ИИ отсутствовали (H=1,87; p=0,392), что свидетельствует об отсутствии выраженного «возрастного» барьера в данной выборке (рис. 8).
Подгрупповой анализ. Применявшие и не применявшие ИИ в медицинской деятельности. Специалисты, имеющие практический опыт работы с ИИ-технологиями в медицине (n=77), достоверно выше оценивали уровень доверия к ИИ (2,36 против 1,89 балла; U=1394; p=0,014) и точность систем ИИ (52,1% против 43,2%). Таким образом, реальный опыт применения ИИ коррелирует с позитивным сдвигом как в доверии, так и в восприятии технической компетентности алгоритмов (рис. 9).



Кластерный анализ и зависимость от типа медицинской организации. По совокупности трех показателей (доверие, готовность, применение ИИ) сформированы три группы: «скептики» (n=30; 28,6%) – минимальные значения по всем переменным; «умеренные» (n=48; 45,7%) – осознают потенциал ИИ, применяют эпизодически, умеренно-позитивные ожидания; «энтузиасты» (n=27; 25,7%) – регулярно работают с ИИ, высокое доверие.
Статистически значимых различий между типами медицинских организаций – мест работы респондентов не выявлено. Вместе с тем прослеживается содержательная тенденция, специалисты образовательных организаций демонстрируют более высокую частоту применения ИИ (средний балл 2,79) при сопоставимом уровне доверия (2,07). Специалисты амбулаторно-поликлинических медицинских организаций составляют большинство выборки (66,7%), что отражает профессиональный профиль врача общей практики и терапевта первичного звена (рис. 10).



Один респондент был исключен из сравнительного анализа по типу медицинской организации, данный участник указал место работы «Орган управления здравоохранением», однако при этом имел возраст 18 лет и отсутствие стажа работы по специальности, что делает указанное место работы предположительно недостоверным. В связи с этим включение данного наблюдения в сравнительный анализ по типу медицинской организации было признано нецелесообразным.

Обсуждение
Полученные данные в целом согласуются с результатами ранее опубликованных российских и зарубежных исследований, при этом обнаруживая ряд специфических для врачей первичного звена здравоохранения закономерностей.
Уровень доверия к заключениям ИИ среди терапевтов и врачей общей практики (64,8% скептически настроенных) оказался умеренным и сопоставим с данными одного из исследований (2025 г.) [6], где при опросе 354 врачей различных специальностей лишь 59% в той или иной мере доверяли ИИ.



Ключевой находкой настоящего исследования, аналогичной результатам в других специальностях [6], является прямая корреляционная связь реального опыта применения ИИ с уровнем доверия к нему и субъективной оценкой точности ИИ: врачи-специалисты, имеющие практический опыт работы с ИИ-технологиями в медицине, достоверно более позитивно настроены (U=1394; p=0,014). Среди исследований в других областях аналогичная закономерность зафиксирована в обзоре Elsevier (2024) [7]: врачи, имевшие позитивный опыт применения ИИ, значительно чаще выражали лояльность к дальнейшей интеграции ИИ в клиническую медицину.
Обращает на себя внимание, что разрыв между применением ИИ в немедицинской и профессиональной медицинской деятельности в данной выборке минимален – 5 п.п. Это можно объяснить несколькими причинами: во-первых, терапевты и врачи общей практики уже активно пользуются цифровыми инструментами в клинической работе (электронные медицинские карты, телемедицинские сервисы); во-вторых, LLM-системы, изначально освоенные в быту, органично встраиваются в оформление медицинской документации и поиск клинической информации.
Субъективная оценка точности ИИ (49,8%) среди терапевтов и врачей общей практики существенно занижена по сравнению с реальными показателями. Современные системы клинической поддержки принятия решений на основе ИИ, по данным ряда исследований, достигают точности 80–95% [8–10]. Разрыв в 22–45 п.п. между восприятием и реальностью является самостоятельной проблемой, именно заниженные ожидания формируют и воспроизводят скептицизм. 
Приоритетные направления применения ИИ, по мнению опрошенных врачей, – это оформление медицинской документации (64,8%), анализ данных и составление отчетов (59,0%) и скрининг (56,2%), что точно отражает специфику амбулаторной клинической практики, в которой документооборот традиционно занимает значительную долю рабочего времени. 
Отсутствие значимых различий по возрастным группам (H=1,87; p=0,392) согласуется с данными опросов по другим специальностям [6] и указывает на то, что «возрастной барьер» в отношении к ИИ в медицине – это скорее миф, чем реальность. Реальный же барьер носит институциональный и информационно-практический характер: специалисты, не имеющие доступа к ИИ-системам на рабочем месте, демонстрируют стабильно более низкое доверие независимо от возраста [11].

Ограничения исследования
Онлайн-опрос предполагает самоотбор участников, что смещает выборку в сторону специалистов с более высокой цифровой активностью. Относительно небольшой размер подгруппы врачей общей практики (n=23) ограничивает статистическую мощность парных сравнений между специальностями, хотя для описательного анализа данных достаточно. Самооценка точности ИИ является субъективным показателем и может не совпадать с результатами реальных клинических валидаций.

Заключение
Проведенное исследование позволило получить комплексную характеристику отношения врачей-терапевтов и врачей общей практики к технологиям ИИ на современном этапе их внедрения в отечественное здравоохранение.
Главным результатом следует считать не столько фиксацию умеренного скептицизма, сколько выявление его предикторов и структуры. Доверие к заключениям ИИ достоверно выше у специалистов, имеющих реальный опыт работы с ИИ-технологиями, они оценивают точность систем в среднем на 9 п.п. выше, чем коллеги без такого опыта (52,1% против 43,2%; p=0,014). Разрыв между применением ИИ в немедицинской и профессиональной медицинской деятельности в данной специальности минимален, около 5 п.п., что отличает эту выборку от представителей других специальностей.
Субъективная оценка точности диагностики системами ИИ (49,8%) оказалась существенно ниже реальных клинических показателей. Разрыв в 22–45 п.п. между восприятием и реальностью указывает на необходимость образовательных мероприятий, ориентированных не на информирование «об ИИ», а на практическое взаимодействие с конкретными ИИ-инструментами в рабочей среде. Такое занижение оценочной точности диагностики системами ИИ может быть связано и с отсутствием опыта из-за отсутствия интегрированных в клиническую практику медицинских изделий с ИИ.
Приоритетные направления применения ИИ, по мнению терапевтов и врачей общей практики, – это оформление медицинской документации, анализ данных, скрининг и телемедицина, что точно соответствует специфике первичного звена здравоохранения и открывает очевидные точки приложения для будущих пилотных проектов применения технологий ИИ.
Результаты исследования однозначно указывают, что ключевым условием формирования профессионального доверия врачей-специалистов к ИИ является не информирование, а непосредственный контакт специалиста с технологией. Это определяет практические приоритеты: включение работы с ИИ-системами в программы дополнительного профессионального образования для врачей первичного звена здравоохранения, организация пилотных проектов в амбулаторно-поликлинических медицинских организациях, создание открытых реестров верифицированных ИИ-систем с публично доступными данными об их диагностической эффективности применительно к задачам терапии и общей практики. Не менее важна разработка четкой регуляторной правовой основы применения ИИ, определяющей ответственность за решения с участием ИИ.

Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Conflict of interests. The authors declare that there is not conflict of interests.

Список литературы доступен на сайте журнала https://klin-razbor.ru/
The list of references is available on the journal‘s website https://klin-razbor.ru/

Информация об авторах
Information about the authors

Корабельников Даниил Иванович – канд. мед. наук, доц., зав. каф. внутренних болезней с курсами семейной медицины, функциональной диагностики, инфекционных болезней, профессиональных болезней медицинского факультета, ректор, АНО ДПО «Московский медико-социальный институт им. Ф.П. Гааза». E-mail: dkorabelnikov@mail.ru; 
ORCID: 0000-0002-0459-0488; SPIN-код: 7380-7790

Daniil I. Korabelnikov – Cand. Sci. (Med.), Assoc. Prof., Head of the Department, Haass Moscow Medical and Social Institute. E-mail: dkorabelnikov@mail.ru; ORCID: 0000-0002-0459-0488; 
SPIN-code: 7380-7790

Ламоткин Андрей Игоревич – ассистент каф. внутренних болезней с курсами семейной медицины, функциональной диагностики, инфекционных болезней, профессиональных болезней медицинского факультета, зав. лабораторией искусственного интеллекта и информационных технологий, АНО ДПО «Московский медико-социальный институт им. Ф.П. Гааза». E-mail: lamotkin.an@yandex.ru; ORCID: 0000-0001-7930-6018; SPIN-код: 4170-7782

Andrei I. Lamotkin – Assistant, Head of the Laboratory of Artificial Intelligence and Information Technologies; Haass Moscow Medical and Social Institute. E-mail: lamotkin.an@yandex.ru; 
ORCID: 0000-0001-7930-6018; SPIN-code: 4170-7782

Поступила в редакцию: 25.05.2026
Поступила после рецензирования: 26.05.2026
Принята к публикации: 28.05.2026

Received: 25.05.2026
Revised: 26.05.2026
Accepted: 28.05.2026