Введение. Внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранение относится к приоритетным стратегическим направлениям развития отрасли. Актуальными являются задачи понимания социальных следствий технологических инноваций. В работе представлен анализ эмпирических данных об ожиданиях российского населения в связи с перспективами широкого использования технологий ИИ в здравоохранении. Материалы и методы. Информационной базой работы являются данные репрезентативного исследования населения Москвы и Московской области в возрасте от 18 лет и старше, проведенного в 2024 г. Использовалась система показателей и эмпирических индикаторов, позволяющая охарактеризовать различные стороны отношения к использованию ИИ в здравоохранении в контексте социальных оценок и поведенческих ориентаций респондентов. Анализ данных проводился с использованием методов дискриптивной статистики и модели логистической регрессии. Результаты. Выявлено, что положительные ожидания от использования ИИ в здравоохранении оказываются статистически более выраженными по сравнению с негативными ожиданиями, отражающими возможные риски использования ИИ.Среди положительных ожиданий чаще других респонденты отмечали повышение результативности лечения (61%); несколько в меньшей степени - снижение затрат на лечение, расширение возможностей лечения для пациентов, эффективное использование ресурсов медицинских учреждений (56-49%). Негативные оценки, отражающие риски, с которыми может быть сопряжено внедрение ИИ в здравоохранение, - снижение квалификации врачей за счет излишней опоры в работе на технологии; вопросы конфиденциальности; манипуляции данными и предвзятость рекомендаций; отсутствие понимания того, как технологии ИИ формируют рекомендации - получили 51-44% упоминаний. Различия в оценочной направленности ожиданий значимо связаны с возрастом и образованием, а также уровнем удовлетворенности медицинским обслуживанием. На основе использования логистической регрессии были определены переменные, влияющие на доверие медицинскому обслуживанию с широким использованием технологий ИИ. Обсуждение. В массовом сознании существуют разнонаправленные ожидания в связи с внедрением ИИ в здравоохранение. Для успешной адаптации к инновациям целесообразно учитывать проблемные стороны ожиданий, выявленные в ходе исследования. Немаловажным является обеспечение человеческого измерения технологических и организационно-управленческих решений в сфере медицинского обслуживания.
Introduction. The introduction of artificial intelligence (AI) technologies in healthcare is one of the priority strategic areas of the industry’s development. The tasks of understanding the social consequences of technological innovations are relevant. The paper presents an analysis of empirical data on the expectations of the Russian population in connection with the prospects for the widespread use of AI technologies in healthcare. Materials and methods. Data come from a representative sample of the population aged 18 and older conducted in Moscow and the Moscow region in 2024. The research used system of empirical indicators to characterize various aspects of attitudes toward the use of AI in healthcare in the context of social assessments and behavioral orientations of respondents. Descriptive statistics methods and a logistic regression model applied in a course of data analysis. Results. It was found that positive expectations from the use of AI in healthcare are statistically more pronounced compared to negative expectations reflecting the possible risks of using AI. Among the positive expectations, respondents most often noted an increase in treatment effectiveness (61%); to a lesser extent - a decrease in treatment costs, an expansion of treatment options for patients, and an efficien use of medical institution resources (56-49%). Negative assessments reflecting the risks that may be associated with the introduction of AI in healthcare - a decrease in the qualifications of doctors due to excessive reliance on technology in their work; privacy issues; data manipulation and bias in recommendations; lack of understanding of how AI technologies form recommendations - received 51-44%. Differences in the evaluative focus of expectations are significantly associated with age and education, as well as the level of satisfaction with medical care. Binary logistic regression model help to identify variables influencing trust in healthcare with extensive use of AI technologies Discussion. The research identified mass consciousness mixed expectations regarding the introduction of AI technologies in healthcare. For successful adaptation to innovation, it is advisable to take into account the problematic aspects of expectations the study considered. It is important to ensure the human dimension of technological and organizational-managerial decisions in the field of medical care.