Оценка уровня принятия технологий искусственного интеллекта при проведении кольпоскопического исследования: результаты кросс-секционного анкетирования врачей – акушеров-гинекологов

Введение. Несмотря на активное внедрение цифровых инноваций при оказании медицинской помощи, остается недостаточно освещенной проблема принятия врачебным сообществом технологий искусственного интеллекта.

Цель исследования: путем анкетирования врачей – акушеров-гинекологов оценить уровень принятия технологий искусственного интеллекта при выполнении кольпоскопии.

Материалы и методы. Проведено кросс-секционное анонимное анкетирование 392 врачей – акушеров-гинекологов Санкт-Петербурга и Ленинградской области. Разработанная анкета включала три блока вопросов: первый блок характеризовал профиль респондента; второй состоял из вопросов, относящихся к модели принятия и использования технологий – Unified Theory of Acceptance and Use of Technology; третий блок дополнительных вопросов касался рисков внедрения новых технологий, включая в том числе и этико-правовой аспект.

Результаты и обсуждение. Полученные данные свидетельствуют о положительных тенденциях в отношении намерения врачей – акушеров-гинекологов использовать искусственный интеллект в практической деятельности. В то же время проведенный анализ выявил ряд проблем: недостаточное доверие к результатам работы искусственного интеллекта, ограниченная доступность оборудования и технической поддержки. Другой проблемой, вызывающей опасения врачей, является частичное замещение их профессиональных функций. Кроме того, большинство опрошенных (247 (63 %)) считают, что существующая правовая база недостаточна для безопасного применения цифровых технологий в практической деятельности. При этом, по мнению многих респондентов (292 (74,5 %)), юридическую ответственность за ошибку искусственного интеллекта должны нести медицинская организация и разработчик программы, и только каждый пятый информант (80 (20,4 %)) считает, что ответственность должна быть солидарной.

Заключение. Проведенное исследование позволяет впервые в отечественной практике комплексно оценить готовность врачей – акушеров-гинекологов к использованию систем искусственного интеллекта при кольпоскопическом исследовании. Следует предположить, что уровень гипотетической поддержки внедрения инноваций может оказаться достаточно высоким, однако практическая готовность ограничивается инфраструктурными барьерами и правовой неопределенностью.

1. Li Z, Liu P, Yin A, et al. Global landscape of cervical cancer incidence and mortality in 2022 and predictions to 2030: The urgent need to address inequalities in cervical cancer. Int J Cancer. 2025;157(2):288-297. doi: 10.1002/ijc.35369

2. Елгина С.И., Золоторевская О.С., Захаров И.С., Мо зес В.Г., Рудаева Е.В., Разумова В.А., Кратовский А.Ю. Цитологический скрининг в диагностике рака шейки матки // Мать и дитя в Кузбассе. 2019. Т. 78. № 3. С. 37–40.

3. Brown BH, Tidy JA. The diagnostic accuracy of colposcopy – A review of research methodology and impact on the outcomes of quality assurance. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol. 2019;240:182-186. doi: 10.1016/j.ejogrb.2019.07.003

4. Quaas J, Reich O, Tirri BF, Küppers V. Explanation and use of the colposcopy terminology of the IFCPC (International Federation for Cervical Pathology and Colposcopy) Rio 2011. Geburtshilfe Frauenheilkd. 2013;73(9):904-907. doi: 10.1055/s-0033-1350824

5. Khan MJ, Werner CL, Darragh TM, et al. ASCCP colposcopy standards: Role of colposcopy, benefits, potential harms, and terminology for colposcopic practice. J Low Genit Tract Dis. 2017;21(4):223-229. doi: 10.1097/LGT.0000000000000338

6. Harlfinger J, Sommer I, Gartlehner G. WHO Guideline for Screening and Treatment of Cervical Pre-Cancerous Lesions for Cervical Cancer Prevention (Second Edition). Gesundheitswesen. 2023;85(7):630-634. (In German.) doi: 10.1055/a-2052-6652

7. Сухих Г.Т., Давыдов Д.Г., Логинов В.В., Баев О.Р., Приходько А.М., Шешко Е.Л., Чмыхова Е.В. Состояние и перспективы внедрения технологий искусственного интеллекта в акушерско-гинекологическую практику // Акушерство и гинекология. 2021. № 2. С. 5–12.

8. Назаренко А.А., Захаров И.С., Безменко А.А., Молчанов Л.О., Шаршова О.А. Оценка кольпоскопических изображений с использованием искусственного интеллекта („ProColpo”). Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2025694704, 08.12.2025. Заявка № 2025693712 от 01.12.2025

9. Мозес В.Г., Котов Р.М., Рудаева Е.В., Елгина С.И., Мозес К.Б., Вавин Г.В. Технологии искусственного интеллекта в гинекологии // Акушерство и гинекология. 2025. № 8. С. 16–25. DOI: 10.18565/aig.2025.92

10. Liu L, Liu J, Su Q, Chu Y, Xia H, Xu R. Performance of artificial intelligence for diagnosing cervical intraepithelial neoplasia and cervical cancer: A systematic review and meta-analysis. EClinicalMedicine. 2024;80:102992. doi: 10.1016/j.eclinm.2024.102992

11. Takahashi T, Kobayashi Y, Sakurai R, et al. A systematic review of the application of artificial intelligence in colposcopy: Diagnostic accuracy for cervical intraepithelial neoplasia and cervical cancer. Clin Med Insights Oncol. 2025;19:11795549251374908. doi: 10.1177/11795549251374908

12. Xue Z, Novetsky AP, Einstein MH, et al. A demonstration of automated visual evaluation of cervical images taken with a smartphone camera. Int J Cancer. 2020;147(9):2416-2423. doi: 10.1002/ijc.33029

13. Wu A, Xue P, Abulizi G, Tuerxun D, Rezhake R, Qiao Y. Artificial intelligence in colposcopic examination: A promising tool to assist junior colposcopists. Front Med (Lausanne). 2023;10:1060451. doi: 10.3389/fmed.2023.1060451

14. Wang H, Ye Z, Zhang P, et al. Chinese colposcopists’ attitudes toward the colposcopic artificial intelligence auxiliary diagnostic system (CAIADS): A nation-wide, multi-center survey. Digit Health. 2024;10:20552076241279952. doi: 10.1177/20552076241279952

15. Venkatesh V, Morris MG, Davis GB, Davis FD. User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly. 2003;27(3):425-478. doi: 10.2307/30036540

16. Hameed MS, Laplante S, Masino C, et al. What is the educational value and clinical utility of artificial intelligence for intraoperative and postoperative video analysis? A survey of surgeons and trainees. Surg Endosc. 2023;37(12):9453-9460. doi: 10.1007/s00464-023-10377-3

17. Cobianchi L, Piccolo D, Dal Mas F, et al.; Team Dynamics Study Group. Surgeons’ perspectives on artificial intelligence to support clinical decision-making in trauma and emergency contexts: Results from an international survey. World J Emerg Surg. 2023;18(1):1. doi: 10.1186/s13017-022-00467-3

18. Tun HM, Rahman HA, Naing L, Malik OA. Trust in artificial intelligence-based clinical decision support systems among health care workers: Systematic review. J Med Internet Res. 2025;27:e69678. doi: 10.2196/69678

19. Park SJ, Lee EJ, Kim SI, Kong SH, Jeong CW, Kim HS. Clinical desire for an artificial intelligence-based surgical assistant system: Electronic survey-based study. JMIR Med Inform. 2020;8(5):e17647. doi: 10.2196/17647

20. Mezrich JL. Is artificial intelligence (AI) a pipe dream? Why legal issues present significant hurdles to AI auto nomy. AJR Am J Roentgenol. 2022;219(1):152-156. doi: 10.2214/AJR.21.27224

21. Jaremko JL, Azar M, Bromwich R, et al.; Canadian Association of Radiologists (CAR) Artificial Intelligence Working Group. Canadian Association of Radiologists white paper on ethical and legal issues related to artificial intelligence in radiology. Can Assoc Radiol J. 2019;70(2):107-118. doi: 10.1016/j.carj.2019.03.001

22. Appel JM. Artificial intelligence in medicine and the negative outcome penalty paradox. J Med Ethics. 2024;51(1):34-36. doi: 10.1136/jme-2023-109848