Доктор экон. наук, доцент, науч. сотр., ГБУ НИИОЗММ ДЗМ, 115088, Москва, Россия
e-mail: e_lenam@mail.ru
DSc (Economy), Associate Professor, researcher, Research Institute for Healthcare Organization and Medical Management of Moscow Healthcare Department, Moscow, 115088, Russian Federation
e-mail: e_lenam@mail.ru
Канд. тех. наук, доцент, науч. сотр., ГБУ НИИОЗММ ДЗМ, 115088, Москва, Россия
e-mail: krosh_sergey@mail.ru
PhD (Engineering), Associate Professor, researcher, Research Institute for Healthcare Organization and Medical Management of Moscow Healthcare Department, Moscow, 115088, Russian Federation
e-mail: krosh_sergey@mail.ru
Введение. Использование искусственного интеллекта (ИИ) в медицине находит всё большее применение. Процессы модернизации и цифровизации происходят во всех звеньях и структурах, в том числе в первичном звене здравоохранения. Стоит задача создания и обеспечения возможности эффективной организации трудовой деятельности с учётом получения новых знаний и компетенций посредством развития системы переподготовки. Организация данной системы должна учитывать потребности медицинских работников и удобство получения необходимых навыков.
Цель — изучить специфику существующего ландшафта трудовой деятельности и тренды развития образовательных траекторий медицинских работников.
Материалы и методы. Исследование включает анализ результатов вторичных данных, представленных в мониторингах исследовательских агентств, для возможности применения OLAP-технологии (Online Analytical Processing — оперативная аналитическая обработка данных). Авторские исследования направлены на анализ ответов респондентов анкетного опроса (n = 1499). Визуализация ландшафта трудовой деятельности реализована с помощью применения теории графов.
Результаты. Современные технологии в медицине существенно влияют на трудовую деятельность медицинских работников. Знания в области ИИ и информационных технологий становятся всё более востребованными. Система переподготовки медиков с учётом новых форматов работы требует значительного переосмысления. На основе OLAP-технологий и теории графов авторами предложена авторская модель ландшафта трудовой деятельности медицинского работника.
Ограничения исследования. Исследование имеет региональные (г. Москва) ограничения. При анализе использованы статистические данные и результаты массового анкетного опроса в медицинских организациях Департамента здравоохранения Москвы.
Выводы. Учитывая существующие тенденции, изменение трудовой деятельности (в том числе включая внедрение ИИ), в ближайшее время целесообразно как пересмотреть подходы к подготовке медицинских работников, так и обеспечить возможность получения новых знаний для реализации инновационных кадровых стратегий, соответствующих «Новым московским стандартам» в масштабах всей страны.
Соблюдение этических стандартов. Исследование одобрено Этическим комитетом по экспертизе исследований в сфере общественного здоровья, организации и социологии здравоохранения при ГБУ «НИИОЗММ ДЗМ» (протокол № 02-01/ЭК/2023 от 02.02.2023).
Участие авторов: Медведева Е.И. — концепция и дизайн исследования, написание статьи, редактирование; Крошилин С.В. — сбор и обработка материала, статистическая обработка, написание статьи. Все соавторы — утверждение окончательного варианта статьи, ответственность за целостность статьи.
Финансирование. Данная статья подготовлена авторским коллективом в рамках НИР «Научно-методическое обеспечение организационных аспектов повышения доступности и качества медицинской помощи в государственной системе здравоохранения города Москвы» (№ по ЕГИСУ: 123032100063-3).
Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов в связи с публикацией данной статьи.
Поступила: 04.04.2025 / Принята к печати: 24.06.2025 / Опубликована: 31.10.202
Introduction. The use of artificial intelligence (AI) in medicine is increasingly being applied. Modernization and digitalization processes are taking place in all levels and structures, including in the primary health care sector. The task is to create and ensure the possibility of effective management of work activities, taking into account the acquisition of new knowledge and competencies through the development of a retraining system. The management of this system should take into account the needs of medical professionals and the convenience of obtaining the necessary skills.
The purpose of the article is to study the specifics of the existing work landscape and trends in the development of educational trajectories of medical workers.
Materials and methods. The study includes an analysis of the results of secondary data presented in the monitoring of research agencies for the possibility of using OLAP technology. The author’s research is aimed at analyzing the responses of the survey respondents (n = 1499). Visualization of the landscape of labor activity is implemented using graph theory.
Results. Modern technologies in medicine significantly affect the work of medical workers. Knowledge in the field of AI and IT is becoming more and more in demand. The system of medical retraining, taking into account new work formats, requires significant rethinking. Based on OLAP technologies and graph theory, the authors propose an author’s model of the work landscape of a health worker.
Research limitations. The study has regional (Moscow) limitations. The analysis uses statistical data and the results of a mass questionnaire survey in medical institutions of the Moscow Department of Health.
Conclusions. Taking into account existing trends and changes in work activity (including the introduction of AI), it is advisable in the near future to review both approaches to training medical workers and to provide an opportunity to gain new knowledge for the implementation of innovative personnel strategies corresponding to the "New Moscow Standards" nationwide.
Compliance with ethical standards. The study was approved by the Ethical Committee for the Examination of Research in the field of public health, organization and sociology of healthcare at the Research Institute for Healthcare Organization and Medical Management (Protocol No. 03-01/EC/2023, 14.03.2023).
Contribution of the authors: Medvedeva E.I. — concept and design of the study, writing the article, editing; Kroshilin S.V. — collection and processing of material, statistical processing, writing an article. All authors — approval of the final version of the article, responsibility for the integrity of the article.
Funding. This article was prepared by the author’s team within the framework of the research "Scientific and methodological support of organizational aspects of improving the accessibility and quality of medical care in the public health system of Moscow" (No. according to EGISU: 123032100063-3).
Conflict of interest. The authors declare the absence of obvious and potential conflicts of interest in connection with the publication of this article.
Received: April 4, 2025 / Accepted: June 24, 2025 / Published: October 31, 2025
The authors declare that there are no conflicts of interest present.