Представлен FLARE: оценка экономической эффективности медицинского ИИ за рамками точности
Исследователи разработали FLARE — системный фреймворк для оценки экономического и операционного эффекта перед внедрением ИИ в здравоохранение
На фоне стремительного внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранение большинство методов оценки фокусируются на точности моделей, игнорируя экономическую целесообразность и особенности интеграции в клиническую практику. В исследовании, опубликованном в репозитории arXiv 24 августа 2026 года, представлен FLARE — фреймворк с учетом факторов неопределенности (Uncertainty-Aware Framework), предназначенный для анализа финансового и операционного воздействия медицинского ИИ.
Ключевой механизм FLARE объединяет три инструмента: нечеткую логику (Fuzzy logic), пооперационный учет затрат по времени (Time-driven activity-based costing, TDABC) и анализ рентабельности инвестиций (ROI). Такой подход позволяет оценивать стоимость оказания клинических услуг, затраты на разработку и эксплуатацию ИИ-решений, а также прогнозировать экономические результаты интеграции алгоритмов в реальные рабочие процессы.
Для демонстрации практической применимости авторы провели раннюю оценку медицинских технологий (Early health technology assessment) на примере ИИ-детекции окклюзии крупных сосудов (Large Vessel Occlusion) при маршрутизации пациентов с острым ишемическим инсультом, наглядно показав экономическую выгоду решения.
Подобные фреймворки помогают клиникам и регуляторам принимать взвешенные инвестиционные решения при закупке или разработке медицинского ИИ, минимизируя финансовые риски и оптимизируя процессы ради максимальной пользы для пациентов.