В России разработана ИИ-поддерживаемая система распределения бюджетных и целевых мест в медицинских вузах с учётом региональных кадровых потребностей
Учёные Тверского государственного медицинского университета совместно со специалистами Yandex Cloud создали инновационную систему для планирования распределения бюджетных и целевых мест в медицинских вузах на основе анализа реальных кадровых потребностей регионов. Прототип системы успешно протестирован в Тверской области и в ближайшее время будет дополнен ИИ-агентами для автоматизации прогнозирования и выявления дисбалансов.
Система позволяет определять наиболее востребованные медицинские специальности в каждом субъекте РФ, анализировать текущее состояние кадрового потенциала и оценивать долю выпускников местных вузов среди молодых специалистов. На основе этих данных региональные органы здравоохранения и Министерство здравоохранения РФ могут принимать обоснованные решения о количестве бюджетных и целевых мест по конкретным направлениям подготовки.
Для разработки и тестирования платформы использованы данные более 1 000 врачей, работающих в медицинских организациях Тверской области. В перспективе разработчики планируют внедрение искусственного интеллекта, способного на основе исторических данных учреждений автоматически выявлять критические кадровые дефициты и прогнозировать потребность в специалистах на 3–5 лет вперёд.
Инициатива приобретает особую актуальность на фоне принятия 17 ноября 2025 года закона об обязательном трёхлетнем периоде наставничества для всех выпускников медицинских колледжей и вузов, включая обучающихся на платной основе. Согласно документу, с 2026 года выпускники обязаны проходить практику в организациях, работающих в системе ОМС, что повышает ответственность за точное планирование кадровых потоков.
Проект дополняет усилия государства по повышению прозрачности рынка труда в здравоохранении. Летом 2025 года Минтруд РФ впервые опубликовал рейтинги вузов и колледжей по уровню трудоустройства выпускников на платформе «Работа в России». Оценка по направлению «Здравоохранение и медицинские науки» учитывает как долю трудоустроенных через два года после выпуска, так и медианную заработную плату за этот период.
Разработчики подчёркивают: системное использование таких инструментов позволит не только закрывать дефицит кадров, но и повышать качество и устойчивость региональных систем здравоохранения.
