Дата публикации: 11.06.2026

Уголовно-правовые риски применения технологий ИИ в здравоохранении

Аннотация

На сегодняшний день нет устойчивой практики и единого подхода к проблемам ответственности за ошибки, принятые на основании алгоритмов машинного обучения. Типологически субъектом могут выступать врач и иные медицинские работники, руководитель структурного подразделения или медицинского учреждения, разработчик системы искусственного интеллекта (ИИ), роботов или их компонентов, а также оператор информационной системы и сотрудники технического отдела. С точки зрения таксономии рисков можно выделить причинение вреда жизни и здоровью вследствие диагностической или прогностической ошибки, дефекта при внедрении или обновлении модели, недообученности или отсутствия квалификации при работе с системами ИИ, компрометацию информационной системы, нарушение охраняемой законом тайны, дискриминацию и неравный доступ к медицинской помощи и иные. В настоящей работе представлен обзор отдельных ИИ-решений в сфере здравоохранения, релевантного правового регулирования, судебной и правоприменительной практики России и зарубежных стран, а также возможная квалификация отдельных криминогенных ситуаций.




В последние годы наблюдается рост инвестиций в диагностические системы искусственного интеллекта (ИИ), роботизированную хирургию, предиктивную аналитику с помощью методов машинного обучения. Например, роботизированные комплексы «Da Vinci» поддерживают врачей при проведении минимально инвазивных хирургических вмешательств, обеспечивая высокую степень прецизионности. Изначально разработанные на основе военных технологий роботы-помощники позволяют хирургам проводить сложные процедуры с максимальной осторожностью. Впервые они были применены в России в 2007 г., и сегодня число выполненных операций достигло отметки в более чем 18 000. Компания «Брейнфон» использует технологии ИИ для выявления болезни Паркинсона по голосу и речи, нарушения функции мышц речевого аппарата на основе анализа голоса. Системы могут просматривать снимки мозга людей, страдающих потерей памяти, определять, у кого разовьется болезнь Альцгеймера. За 2018–2024 гг. в создание и развитие ИИ-решений было инвестировано 4 млрд 712 млн руб. в России, а на 1 января 2025 г. было зарегистрировано 39 медицинских изделий с интеграцией ИИ. 

Подобное количество может быть объяснено следующим. Разработка подобных ИИ-решений сопряжена с техническими и этическими сложностями: с одной стороны, для создания специализированных инструментов нужны большие массивы медицинских данных, а с другой — возникает вопрос относительно степени обезличенности дата-сетов и прямого согласия пациентов на использование данных для обучения моделей. Существующие законы о защите персональных данных предъявляют жесткие требования к хранению, обработке и передаче данных о здоровье, что может замедлять процесс разработки и оптимизации алгоритмов, а также влечь нарушение конфиденциальности (в случае попыток обойти ограничения).

При разумном и осторожном развитии систем ИИ в перспективе здравоохранения можно значительно снизить количество врачебных ошибок и индивидуализировать лечение, следуя нестандартным протоколам. Например, нейронная сеть, разработанная учеными из Оксфордского университета, продемонстрирует впечатляющие результаты: диагностика рака кожи с точностью в 95% в сравнении с 88,9% у группы из 53 опытных дерматологов.

Согласно всестороннему докладу И.В. Понкина о регулировании ИИ в медицине, важно иметь надлежащее комплексное нормативное регулирование, учитывающее как конкретные случаи цифровой трансформации здравоохранения (например, использование цифровых двойников), так и медицинское право и биоэтику. По результатам опросов врачей в европейском регионе в 2022 г., около половины респондентов считают, что без юридических стандартов работа с системами ИИ в клиниках немыслима.

В рамках отечественной национальной программы «Цифровая экономика» предусмотрено развитие нормативно-правовой базы для применения ИИ в здравоохранении, включая законопроекты о персональных данных и медицинских изделиях. Создание единого цифрового контура на основании единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения (ЕГИСЗ) предполагает не только технологическое, но и организационно-правовое сопровождение, которое в значительной мере основывается на экспериментальных правовых режимах, а также на технических стандартах (ГОСТ), соответствующих приказах Министерства здравоохранения России, общих основах охраны здоровья граждан и этических принципах.

Список литературы

1. Внедрение технологий искусственного интеллекта в здравоохранении России: итоги 2024 г. / М.А. Мурашко, В.В. Ваньков, А.И. Панин [и др.] // Национальное здравоохранение. 2025. № 6 (3). С. 6–19.
2. Лопатина Т.М. Профессиональная ошибка в условиях функционирования цифровой медицины / Т.М. Лопатина // Российское право: образование, практика, наука. 2019. № 5 (113). С. 68–75.
3. Мельников А.А. Потенциальная ответственность врачей, использующих искусственный интеллект / А.А. Мельников // Дальневосточный медицинский журнал. 2024. № 1. С. 77–80.
4. Понкин И.В. Искусственный интеллект с точки зрения права / И.В. Понкин, А.И. Редькина // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Юридические науки. 2018. Т. 22. № 1. С. 91–109.
5. Третьякова Е.П. Использование искусственного интеллекта в здравоохранении: распределение ответственности и рисков / Е.П. Третьякова // Цифровое право. 2021. Т. 2. № 4. С. 51–60.
6. Черных Е.Е. Цифровая медицина: риски правореализации инноваций в сфере здравоохранения / Е.Е. Черных // Юридическая наука и практика: Вестник Нижегородской академии МВД России. 2020. № 4 (52). С. 84–94.
7. Шутова А.А. Искусственный интеллект в системе здравоохранения: пределы уголовной ответственности врачей / А.А. Шутова // Правоприменение. 2025. № 9 (3). С. 144–153.
8. Шутова А.А. Применение технологий искусственного интеллекта в сфере здравоохранения: уголовно-правовые девиации / А.А. Шутова // Правопорядок: история, теория, практика. 2023. № 3 (38). С. 92–100.
9. Ядав Н. Этика искусственного интеллекта и робототехники: ключевые проблемы и современные способы их решения / Н. Ядав // Journal of Digital Technologies and Law. 2023. Т. 1. № 4. С. 955–972.
10. 吳玉琪. 人工智慧醫療事故責任歸屬之研究 : 碩士論文 /玉琪 吳. 2025. 113 p. [У Юци. Исследование о распределении ответственности за врачебную халатность в области искусственного интеллекта : магистерская диссертация / Юци У. 2025. 113 с.].
11. Benefit-Risk Reporting for FDA-Cleared Artificial Intelligence-Enabled Medical Devices / J.C. Lin, B. Jain, J.M. Iyer [et al.] // JAMA Health Forum. 2025. Vol. 6. Iss. 9. Art. e253351.
12. More than algorithms: an analysis of safety events involving ML-enabled medical devices reported to the FDA / D. Lyell, Y. Wang, E. Coiera, F. Magrabi // Journal of the American Medical Informatics Association. 2023. Vol. 30. Iss 7. P. 1227–1236.

Остальные статьи