Применение искусственного интеллекта в проектах государственно-частного партнерства, обзор моделей и практик

В современных условиях цифровой трансформации здравоохранения государственно-частное партнёрство (ГЧП) приобретает новые горизонты развития благодаря внедрению нейросетевых технологий. Настоящая статья посвящена комплексному анализу возможностей интеграции искусственного интеллекта, в частности нейросетей, в проекты ГЧП в сфере здравоохранения (и не только) с целью повышения эффективности управления, снижения инвестиционных рисков и оптимизации использования ресурсов. В работе последовательно рассмотрены ключевые направления применения нейросетевых решений: прогнозирование инвестиционных рисков и бюджетных затрат, оптимизация цепочек поставок медицинского оборудования и расходных материалов, предиктивное обслуживание диагностической и терапевтической техники, а также автоматизация процессов управления проектами и контрактного сопровождения. Особое внимание уделено методам федеративного обучения и гибридным архитектурам «облако-edge», обеспечивающим защиту персональных данных пациентов и повышающим устойчивость ИИ-систем к внешним угрозам. Приведён методологический подход, включающий описание и валидацию следующих нейросетевых компонентов: Risk-ANN (оценка и распределение рисков), Cost-LSTM (прогнозирование затрат), Demand-ANN (управление запасами), PdM-ANN (предиктивное обслуживание) и Scheduler-ANN (адаптивное планирование задач). Рассмотрены также аспекты этического и правового регулирования, включая требования к приватности медицинской информации, международные стандарты и рекомендации по прозрачности моделей. Результаты исследования демонстрируют, что внедрение нейросетей в проекты ГЧП здравоохранения позволяет снизить резерв под риски на 15-20%, уменьшить незапланированные простои оборудования на 30%, оптимизировать логистику и управление персоналом, что в совокупности повышает возвратность инвестиций и качество медицинских услуг. Выводы статьи могут служить основой для разработки стратегий цифровой трансформации медицинской инфраструктуры и дальнейшего совершенствования законодательной базы, регулирующей взаимодействие государства и частного сектора в области здравоохранения.

In the context of the ongoing digital transformation of healthcare, publicprivate partnerships (PPPs) are gaining new opportunities for development through the implementation of neural network technologies. This article provides a comprehensive analysis of the possibilities for integrating artificial intelligence, in particular neural networks, into healthcare (and others) PPP projects with the aim of improving managerial efficiency, reducing investment risks, and optimizing resource utilization. The study sequentially examines key areas for the application of neural network solutions: forecasting investment risks and budget expenditures, optimizing supply chains for medical equipment and consumables, predictive maintenance of diagnostic and therapeutic devices, as well as automation of project management and contract support processes. Special attention is paid to federated learning methods and hybrid “cloud-edge” architectures, which ensure the protection of patients’ personal data and increase the resilience of AI systems against external threats. Based on an analysis of domestic and international practices, a structural model of a “smart” platform for managing infrastructure and operational tasks within a PPP project for chronic disease monitoring has been developed. The methodological approach is presented, including the development and validation of the following neural network components: Risk-ANN (risk assessment and allocation), Cost-LSTM (cost forecasting), Demand-ANN (inventory management), PdM-ANN (predictive maintenance), and Scheduler-ANN (adaptive task scheduling). Ethical and legal regulation aspects are also considered, including requirements for the privacy of medical information, international standards, and recommendations for model transparency. The research results demonstrate that the introduction of neural networks into healthcare PPP projects allows for a reduction of risk reserves by 15-20%, a decrease in unplanned equipment downtime by 30%, optimization of logistics and personnel management, which collectively increases return on investment and the quality of medical services. The article’s conclusions can serve as a basis for the development of strategies for the digital transformation of medical infrastructure and for further improvement of the legislative framework governing interaction between the public and private sectors in healthcare.