Как пациенты используют ИИ для выбора врача и клиники

Согласно исследованию «Как пациенты выбирают врача — 2026», 47% опрошенных американских пациентов уже использовали ИИ-инструменты для изучения врачей и медицинских организаций. В 2025 году таких было 31% — за девять месяцев показатель вырос на 16 процентных пунктов.

Исследование проводилось среди 1 000 взрослых жителей США. Его результаты показывают, что ИИ используется не только для общего поиска информации:

• 36% респондентов назвали нейросети одним из источников, влияющих на окончательный выбор врача;
• среди пациентов, которые сменили врача, влияние ИИ отметили 39%;
• 55% считают результаты нейросетевого поиска не менее надежными, чем обычную поисковую выдачу.

ИИ пока не вытеснил рекомендации близких и сайты с отзывами. Но он уже оказался сопоставим с традиционным поиском: о влиянии нейросетей сообщили 36% опрошенных, а о влиянии обычной выдачи Google — 34%.

Согласно исследованию RepuGen среди 619 респондентов, 39,7% участников используют нейросети отдельно или вместе с обычными поисковиками при изучении медицинских организаций. Более половины респондентов готовы доверить ИИ подбор врачей и определение наиболее подходящих специалистов, а 36,3% считают нейросетевые ответы полезнее традиционного поиска.

Оба исследования показывают одно направление — нейросети теперь важный этап при выборе медицинской помощи.

Главное преимущество ИИ — возможность сформулировать запрос обычным человеческим языком. Не нужно заранее знать медицинский термин или разбираться в специализациях.

Нейросеть также помогает быстро структурировать большой объем информации и получить краткий ответ вместо просмотра множества страниц.

Исследование West Health и Gallup, проведенное среди более чем 5 500 взрослых жителей США, показало, что 25% использовали ИИ для получения медицинской информации или совета.

Среди причин обращения к ИИ 59% назвали желание самостоятельно изучить информацию до визита к врачу. А по данным того же опроса, но уже по отдельному вопросу об эффекте использования ИИ, 46% отметили, что после этого стали увереннее чувствовать себя при общении со специалистом.

Одна из причин растущего доверия к нейросетям — форма подачи информации. В одном из исследований участники оценивали ответы врачей и рекомендации, созданные языковой моделью, не зная их авторства. Большинство не смогли уверенно определить источник ответа, а точные ответы нейросети получили более высокие оценки за полноту, убедительность и надежность.

При этом даже неточные ответы ИИ участники оценивали примерно наравне с ответами врачей и иногда были готовы следовать содержащимся в них рекомендациям. Иными словами, развернутая и уверенная подача может создавать ощущение компетентности, которое не всегда подтверждается качеством медицинской информации.

ИИ редко просто выдает человеку телефон клиники. Чаще он влияет на несколько последовательных решений.

Пациенту не всегда понятно, к кому обращаться с болью в челюсти, головокружением, нарушением сна или дискомфортом после еды. Вместо нескольких разрозненных запросов он описывает ситуацию нейросети и спрашивает, какой профиль врача может быть подходящим.

ИИ может помочь с первичной навигацией: объяснить разницу между специализациями и предложить, с какого врача начать. В одном из исследований, 1470 взрослых попросили использовать систему оценки симптомов, встроенную в приложение крупнейшей частной медицинской сети Португалии. После этого 33% участников изменили первоначальное решение о дальнейших действиях: одни выбрали менее срочный вариант обращения, а другие поняли, что им требуется более оперативная помощь.

После первичной навигации человек ищет уже не абстрактную «хорошую клинику», а конкретного невролога, гастроэнтеролога, гнатолога или другого специалиста.

Следующий запрос может звучать так:

Подбери клиники в моем районе, где лечат эту проблему. Сравни их по специализации врачей, рейтингу, стоимости первичного приема и возможности записаться на ближайшую дату.

Нейросеть собирает доступные сведения из сайтов клиник, справочников, публикаций и других открытых источников. В результате пациент получает короткий список вариантов, которые затем проверяет подробнее.

Изучать десятки страниц с комментариями сложно. Поэтому пользователи просят ИИ выделить повторяющиеся плюсы и минусы: отношение врача, время ожидания, работу администраторов, прозрачность цен или сложности с записью.

Отзывы при этом не теряют значения. Напротив, они становятся исходным материалом для нейросетевого ответа. По данным исследования «Как пациенты выбирают врача — 2026», 55% пациентов отменяли запись из-за прочитанного онлайн, а 75% не готовы рассматривать врача с рейтингом ниже четырех звезд.

Читайте также: Почему отзывы на Яндекс Картах не проходят модерацию

Пациент может попросить объяснить различия между методами лечения, составить вопросы для консультации или сравнить информацию на сайтах нескольких клиник.

Так человек приходит на страницу медицинской организации уже с конкретными ожиданиями:

• занимается ли врач нужной проблемой;
• какой у него опыт;
• понятен ли план первого приема;
• указаны ли цены;
• можно ли быстро записаться;
• совпадает ли информация на разных площадках.

Последним шагом может стать чат-бот на сайте клиники. Он уточняет запрос, помогает выбрать специализацию и предлагает свободное время. В хорошо выстроенном сценарии пациенту не приходится разбираться во внутренней структуре клиники или самостоятельно просматривать десятки карточек врачей.

Хабаровская «Клиника современных технологий» внедрила голосового помощника для подтверждения записи и сбора обратной связи. По данным кейса:

• автоматизировано около 50% однотипной работы операторов;
• среднее ожидание ответа сократилось с 27 до 18 секунд;
• количество пропущенных звонков уменьшилось на 14%.

Потенциальный пациент клиники может принять решение на основании информации, которую медицинская организация не публиковала и не контролировала. Согласно исследованию, 8 66% пациентов, использовавших нейросети для изучения врачей, сталкивались с неверными сведениями: ошибочными адресами, телефонами, часами работы или информацией о страховке. При этом 60% пользователей доверяли полученному резюме, не проверяя его в других источниках.

Нейросеть может убедить пациента, что обращаться к врачу пока не нужно. По данным исследования West Health и Gallup, 14% американцев, недавно использовавших ИИ для получения медицинской информации, отказались от визита к специалисту после полученного ответа. В пересчете на взрослое население США исследователи оценили эту группу примерно в 14 млн человек. Человек откладывает консультацию, возвращается позже с более запущенной проблемой или начинает действовать на основании ошибочной рекомендации.

Раньше клинике было важно хорошо выглядеть в поисковой выдаче. Теперь важно еще и то, какой ответ о ней сформирует нейросеть.

ИИ опирается на доступный цифровой след: сайт, карточки врачей, справочники, публикации, отзывы и упоминания на внешних площадках. Поэтому медицинской организации необходимо следить не только за рекламой, но и за полнотой и согласованностью данных.

Особое значение приобретают:

• подробные страницы врачей с указанием специализации и опыта;
• понятное описание заболеваний и методов лечения;
• актуальные адреса, телефоны, цены и расписание;
• единообразная информация на сайте и во внешних справочниках;
• содержательные ответы на отзывы;
• ясные условия записи и подготовки к приему;
• материалы, которые отвечают на реальные вопросы пациентов.

Нейросетевая видимость не отменяет классическое продвижение. Она надстраивается над ним: ИИ берет сведения из тех же открытых источников, которые раньше изучал сам пациент, и превращает их в готовую рекомендацию.

Для пациента главный навык нового цифрового пути — проверять рекомендации. Для клиники — поддерживать точную, понятную и согласованную информацию везде, откуда ее могут получить и люди, и алгоритмы.