Искусственный интеллект в стоматологии: что уже используют на практике и какие тренды ждут в 2026

«Впервые начал использовать ChatGPT, это было личное знакомство с инструментом, без стратегии и глобальных планов. Первое, где ИИ показал впечатляющую эффективность, — аналитика и маркетинг. Нейросети помогают выявлять реальные боли и барьеры пациентов, формулировать предложения, которые закрывают их потребности.

В арсенале клиники — генерация и улучшение изображений, создание ИИ-видео, тестирование аватаров врачей. ИИ позволят экономить человеко-часы. И позволяет сотрудникам быть более эффективными: выполнять задачи быстрее и более качественно, справляться с задачами, которые ранее сотрудник вообще не мог выполнить (например генерация ИИ-видео). Потенциально можно экономию времени конвертировать в сэкономленные деньги. Условно, 100 часов сотрудника — это 60-100 тысяч рублей экономии в месяц.

Корпоративная культура не осталась в стороне: на прошлый новогодний корпоратив сотрудникам вручили дипломы в образах супергероев — Аквамена, Бэтмена, Галадриэль.«Немного геймификации ещё никому не вредило». 

Отдельный блок — речевые модули. Писали аргументацию для сложных случаев: когда медицинские показания есть, боли нет, а мотивация у пациента нулевая. Ортодонтия показана, но «меня ничего не беспокоит». Кариес есть, но «пока не болит». Нейросеть предлагает формулировки, которые усиливают мотивацию без давления. Тестируем бота, который: отвечает пациентам, интегрирован с МИС, может записывать и переносить приёмы. На горизонте 1–2 лет — возможная замена операторов КЦ на звонках. Да, звучит смело. Но скорость развития впечатляет.

«Я скорее противник использования искусственного интеллекта. Проблема номер один: всё, что называется искусственным интеллектом, — это почти всегда ChatGPT либо его аналоги. GPT не идеален, плюс существует большой риск использования персональных медицинских данных в ChatGPT. Чтобы это обойти, применяются обходные пути. Один из них — расшифровка данных в Яндексе.

Семейство Gemini, DeepSeek и все остальные. Они прикольные — мы используем, делаем лендинги, сайты. Потому что раньше для того, чтобы сделать лендинг, тебе нужно было найти человека, кто это будет делать, либо самому разбираться в Тильде, а это сложно. Это определенный навык и не одну сотню часов нужно потратить, чтобы получить приличный результат. Сейчас все упростилось, потому что я могу зайти в ChatGPT или в Gemini и попросить его сделать готовый HTML для сайта.

У меня лендинг на имплантацию сейчас создается в течение нескольких минут, потому что у нас порядка 30 клиник управления, 150 кресел, поэтому у нас объем рекламы очень большой, и чтобы создать страницу под новую клинику нам достаточно взять старый код, скинуть новые вводные и в течение нескольких минут у нас уже есть прототип. Для согласования и доработки  уходило по несколько дней. Сейчас за пару минут 3 варианта. В этом GPT-системы крутые и очень сильно облегчают работу. 

Второй пункт, чем не нравятся ИИ. Вот вы получили данные, а дальше что? Мы должны заниматься регулярным менеджментом. Собрания команды, брейншторм и новые тесты. А большинство решений говорят: «Ребята, сейчас мы запустим наш сервис, будет все анализироваться, конверсия с 60 вырастет до 90. А с чего она вырастет-то?». Поэтому здесь самое важное — это именно управление. Все ИИ-сервисы для меня сейчас максимально сырые, потому что они не решают эту задачу, задачу управления. Сейчас появляются первые тренеры, которые анализируют звонки и дают тренироваться администратору.

Третий пункт, чем не нравится, — это стоимость внедрения этих кастомных решений, которые стоят очень дорого. И в моем понимании это не стоит тех денег, это чисто новинка, чтобы попробовать. И сейчас уже появляются сервисы, которые говорят: 15 тысяч в месяц без интеграции, мы с первого дня начнем с вами работать. И нет оплаты за внедрение, нет огромной абонентки, потому что они нашли, как оптимизироваться. И вот эта вся история произойдет массово на рынке с огромной долей вероятности.

Классно, если мы говорим про GPT-системы только в контексте маркетинга, то есть создания лендингов, сайтов, резюме, должностных инструкций.

ИИ — это очень классный инструмент, который мы можем использовать в нашей работе для оптимизации текущих процессов. Ключевое слово — оптимизация текущих. Он удешевляет многие вещи, но долгое время будет требовать большого количества ресурсов, потому что даже чтобы написать лендинг, нужно иметь навыки работы с HTML, то есть это все равно целый процесс. 

Если фантазировать, то к 2027 году мы вообще уйдем от звонков администраторов с точки зрения подтверждения визитов, обработки входящих лидов и работы с базой, это все адаптируем с ИИ. Как только мы получим технологию быстрого распознавания ответов, быстрой генерации голоса, самое главное — реалистичного живого голоса, ровно в этот момент у нас с вами закончится проблема с обучением администраторов, потому что смысла их обучать не будет.

Говорю по опыту наших клиник. У нас 150 кресел, 30 клиник по всей стране. Поэтому мы видели очень много примеров, как это реализовано. Не дайте себя обмануть.»

«Семь лет назад мы поняли, что ИИ — интересный продукт, который позволяет получать стороннее мнение. У нас есть искусственный интеллект — Diagnocat, мы им активно пользуемся.

Также пользуемся чатом GPT для генерации изображений для рекламы. Часто используем для HR-блока, например, проверки документов, создания чек-листов. 

Для нас это просто стороннее мнение, которое помогает врачу составить более точный план лечения, посмотреть на него со стороны. И мы не ставим себе задачу сэкономить или сократить время. Мы ставим задачу просто улучшить, понимаем, что искусственный интеллект пока в любом случае человека не заменит. Поэтому мнение врача является решающим, искусственный инструмент является только помощником. 

Не все врачи умеют этим пользоваться, поэтому надо обучать, объяснять зачем — это первое. Второе, это высокий вход, так как ИИ довольно дорогой инструмент. Даже Diagnocat  для одной клиники стоит довольно дорого. Не во всех клиниках есть КТ-аппарат. Благо, у нас он есть, но если в клинике нет КТ-аппарата, это затрудняет процесс старта работы с этим инструментом.

Если говорить про  экономию по врачебной части при помощи ИИ, то скорее нет, если мы говорим про маркетинг — да. Мы уже мало привлекаем дизайнеров к процессу взаимодействия с командой, потому что дольше ТЗ объяснять, чем просто ввести промп и он сделает нам картинку. Эффективен на 100% — проверено. 

А вот колл-центры заменить невозможно. Для прослушивания звонков есть специальный сервис, да, но это просто автоматизация. Мы им не пользуемся, потому что звонки старший администратор проверяет. Еще могу отметить ,что SmileCloud классный инструмент с точки зрения продаж и создания вау-эффекта для  пациентов. Поэтому в идеале бы хотелось, конечно, всю ортопедическую историю делать через SmileCloud. Но в регионах другая история — не всем людям подходит средний или премиум сегмент. Им не вау-эффект нужен, а просто возможность жевать. Вот, например, в Кемеровской области мне бы хотелось вообще все ортопедические приемы делать через SmileCloud. Но когда приходит дедушка, он не понимает, зачем мы ему этот протокол делаем. Потому что он уже понимает, что чек будет больше 100 тысяч рублей, которые он не готов отдать. А ему нужны съемные протезы за 55 тысяч. 

Мне бы хотелось выстроить весь первичный прием через Diagnocat так, чтобы инструменты искусственного интеллекта были помощником для принятия решения врача, администратора. Мы работаем для людей, так, чтобы они могли полноценно жить. Такая ситуация в нашем регионе.

В будущем стоматологии хотел бы инструмент, который на каждом этапе лечения пациента помогает врачу и выступает в роли помощника. Сейчас Diagnocat помогает на уровне первичного приема. Было бы интересно сделать комплексный продукт, который на всех этапах ведения пациента помогает врачу принимать решение, например, какой метод операции канала использовать в данном случае? Какой метод имплантации или терапии применять? Нужна ли работа челюстно-лицевого хирурга, например, или ограничиться только ортодонтическим лечением? Это было бы интересно, иметь продукт, который комплексно подсвечивает слабые участки на всем пути лечения. Поэтому нужен такой интеллект, который под разными углами посмотрит на ситуацию. Для этого сейчас собирают врачебные консилиумы, это колоссальные затраты времени. Но без врачебного консилиума мы не сделаем качественный план лечения. В идеале нужен такой искусственный интеллект, который заменит симбиоз разных специальностей врачей. Это было бы очень круто, но мне кажется, еще не скоро достижимо.»

Команда 32top разрабатывает ИИ сервис Дизайн улыбки, результаты которого вызывают вау-эффект у пациентов. 

«Искусственный интеллект сегодня — это не «волшебная таблетка», а базовый инструмент эффективности.

В маркетинге применяем ИИ очень широко. Вторая история — это речевая аналитика контактного центра. Шесть месяцев мы отрабатывали с речевой аналитикой эмоции. Обнаружили для себя как полезные моменты, так и довольно скользкие. 

Используем ИИ для сбора управленческой отчетности с помощью формирования дашборда. Речь идет о всевозможных балансах, кэшфлоу отчете и так далее. 

Используем ИИ  для юристов, для быстрого скринингового анализа договоров. Еще с точки зрения оценки и консультации проводили тестирование, и для подготовки презентации, визуализации планов лечения. 

Я сперва начал пользоваться самостоятельно, увидел ценность. Потом мы оплатили обучение, где участвовали все руководители. У нас было длительное обучение от человека, который является экспертом в искусственном интеллекте, и он трекал наших руководителей. После этого уже кто-то подключился, более активно стал использовать, даже начали заниматься самообразованием. Самая большая проблема была в том, что часть команды приходилось стимулировать, чтобы они в этом процессе участвовали. Более того, некоторые прям саботировали этот процесс. 

В процентном соотношении ИИ дает возможность ускорить выполнение определенных рутинных задач. Грубо говоря, если раньше нужно было 4 человека, чтобы слушать разговоры контактного центра, где у нас 30 операторов, то сейчас они не нужны. Это экономия на рабочих часах людей, которых можно направить в это время на решение каких-то других задач, с которыми ИИ не может справиться.

ИИ, в моем понимании, пузырь достаточно раздутый. С одной стороны, это классный инструмент, который нужно правильно использовать. С другой стороны, это не является ни в коем случае панацеей. И вот мне очень понравились слова CEO OpenAI, который сказал, что «искусственный интеллект не заменит людей. Искусственный интеллект заменит людей, которые не могут пользоваться искусственным интеллектом». Это так же, как в свое время было с Excel, когда появился, он людей не заменил. Просто люди, которые не могут его использовать, стали на рынке труда неконкурентоспособны. Поэтому ИИ просто ускоряет рутинные процессы.

С точки зрения экономии трудно оценить, что благодаря искусственному интеллекту у нас вырос средний чек или средний оборот. Средний чек у нас каждый год растет, но сказать, что он вырос за счет того, что именно искусственный интеллект появился, я не могу.

ИИ — это просто способ повысить эффективность работы. Человек либо готов расти и осваивать что-то новое, двигаться вперед, либо не готов. Если он не готов, нам вряд ли по-пути. Но это не является логикой, что если ты ИИ не используешь, мы с тобой не работаем. Конечно нет. Я знаю, что когда у нас собеседуют дизайнеров, если человек ИИ не использует — это стопроцентный отказ. Дальше диалог уже не продолжается, потому что для них это один из рабочих инструментов. Человек, который владеет ИИ, гораздо более эффективен во многих вопросах, чем тот, который не владеет. Никто ведь на сегодняшний день не возьмет на работу бухгалтера, который не умеет пользоваться Excel. Тут такая же ситуация.

У нас план внедрения каждый год формируется, но мы не являемся экспертами в IT-технологиях. Поэтому мы просто идем за общими тенденциями.

В планах сейчас увеличить количество ИИ-агентов. N8N – это платформа для ИИ-агентов, где ты формируешь себе цифровых сотрудников для линейных задач.

У нас там сейчас ряд агентов, мы используем их для определенных  управленческих, маркетинговых и аналитических задач. Тестируем разные варианты по анализу консультаций. Пока не можем на чем-то остановиться,но точно будем углубляться. 

В будущем я бы хотел решение по голосовому чат-боту, который сможет минимизировать человеческое участие в контактном центре. Пока такого решения, которое стало бы эффективной альтернативой людям, мы не нашли. Но очень хотелось бы, потому что чат-боты мы используем. Но не могу сказать, что это сильно эффективно на сегодняшний день. Все-таки человеческое общение тяжело заменить.»

«Мы принимали решение о внедрении ИИ с целью оптимизации, ускорения, упрощения, удешевления. В процентах мы никак не измеряем, эффективность от этого на уровне ощущений. Понимаем, где сэкономили, где ускорили, где упростили, но чтобы оцифровать… Используем для оценки качества разговора, для оценки качества консультации и так далее — это само собой. Здесь не скажу, что ИИ как-то повлиял на рост этих показателей, скорее влияют люди, которые обучают и контролируют. ИИ собирает нам данные — мы на основе этих данных принимаем решения, делаем выводы. Это скорее помощь в сборе и формировании какой-то отчетности, цифр.

В целом никаких сложностей с внедрением ИИ: найти сервис несложно, есть много материалов и информации об этом. Потом техническая интеграция. Конечно, хочется интеграции с мессенджерами. Хочется, чтобы все друг с другом дружило, но в то же время на рынке уже приучены к тому, что нормальных интеграций нет, что это будет в разрозненных программах, и уже не теплится надежды найти что-то с какой-то интеграцией. Более того, даже у рынка как будто нет запроса, потому что уже все привыкли, что что-то будет не интегрировано. А найти вот этот идеальный микс, который будет интегрироваться со всем, — это маловероятно, но это моё видение.

Если говорить об ИИ и обучении команды — они сами заинтересованы в упрощении своей же деятельности. Для врачей ничего не внедряли, кроме транскриптора, — но там всегда всё новое тяжело заходит. В большинстве зависит от команды, от ее инертности. Классическая история: надо внедрить — внедрили.

Ранее для контроля качества нужен был отдельный человек, но сейчас это делает искусственный интеллект. Мы с одной стороны экономим, с другой стороны, искусственный интеллект тоже стоит денег, поэтому экономия относительно небольшая. Но здесь дело вообще не в финансах. Здесь дело в эффективности: у человека — отпускные, больничные, декреты. ИИ усиливает нынешних сотрудников, позволяя им работать эффективнее.

По врачам контроль качества осуществлял главный врач. Теперь он тратит больше времени на анализ, как и должно быть. Малому бизнесу становятся доступны привилегии крупного — когда управленец делает настоящую управленческую работу, думает и принимает решения, а не занимается сбором цифр.

Плана по внедрению нет, просто следим за рынком. Если где-то не хватает, мы делаем сами. На сегодня кажется, что максимум ИИ уже выжат. ИИ — это не то, что там в большинстве случаев меняет игру, и клиникам нужно вообще дорасти, чтобы этим заняться. У них и так огромный ворох проблем, поэтому это скорее игрушка. Есть понимание, что хочется внедрить, и / внедрение должно быть быстрым, в реальности такого нет».

«Я использую лично платную версию чата GPT, каждый день для многих задач — посоветоваться, проанализировать, поискать. Это мой базовый рабочий инструмент, я вовклек свою команду управленцев в работу с ИИ, но они используют бесплатный китайский Qwen, тоже неплохой, но не такой крутой, как платный GPT. Они используют его для  своих ежедневных простых задач. 

Внедрение ИИ — моя личная инициатива. Я нахожусь на передовой, как промоутер изменений и внедрений.

Эффект от ИИ пока никак не оценить, и я не вижу способа его замерить. Мне с ним просто комфортнее, быстрее, легче работать. Спустя 3- 4 месяца использования Медвойса можно будет увидеть, что конверсии выросли, тогда это будет хорошим показателем. Пока мы только начали пользоваться.

Самая большая сложность при внедрении ИИ — это вовлечь команду, не навязать им сверху, а именно самому сперва изучить, понять ценность, потом вовлечь сотрудников, а далее  драйвить историю внедрения, чтобы они начали применять его на практике.