The object of research, development or design (in Russian) : Объект исследования за пройденный период был сосредоточен согласно календарному плану на текущем состоянии и уровне внедрения искусственного интеллекта (далее – ИИ) в Казахстане и мире с целью выявления перспективных направлений для ускорения цифровой трансформации и повышения производительности труда в ключевых секторах экономики, таких как здравоохранение.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Өткен кезеңдегі зерттеу бағыты, кестеге сәйкес, Қазақстанда және бүкіл әлемде жасанды интеллекттің (бұдан әрі - ЖИ) қазіргі жағдайы мен енгізілу деңгейіне бағытталды, оның мақсаты денсаулық сақтау сияқты негізгі экономикалық салаларда цифрлық трансформацияны жеделдету және еңбек өнімділігін арттырудың перспективалы бағыттарын анықтау болды.

Aim of work (in Russian) : Цель проекта заключается в исследовании влияния и оценке роли искусственного интеллекта в повышении производительности труда, рассматривая его как ключевой драйвер развития казахстанской экономики.

Aim of work (in Kazakh) : Жоба жасанды интеллекттің еңбек өнімділігін арттырудағы рөлін зерттеуге және бағалауға бағытталған, оны Қазақстанның экономикалық дамуының негізгі қозғаушы күші ретінде қарастырады.

Методы исследования (на русском) : Исследование представлено через комплексный подход к изучению и анализу данных, а также прогнозированию влияния искусственного интеллекта (ИИ) на производительность труда и экономические показатели. 1. Анализ данных и статистические методы - выявить статистически значимые корреляции между внедрением ИИ и изменением экономических и социальных показателей, таких как доступность медицинских услуг, удовлетворенность пациентов, снижение затрат и рост производительности труда. 2. Кейс-стади необходим для детального изучения отдельных успешных проектов в сфере цифровой трансформации здравоохранения в Казахстане и за его пределами. Проекты, реализованные в рамках программ «Цифровой Казахстан» и «Денсаулык», такие как внедрение электронных медицинских записей или системы телемедицины. 3. Экономико-математическое моделирование позволит прогнозировать влияние внедрения ИИ на производительность труда и экономические показатели в здравоохранении Казахстана/ 4. Опросы и анкетирование необходимы для сбора первичных данных о внедрении цифровых технологий в медицинских учреждениях Казахстана, их влиянии на работу сотрудников и восприятии населением. 5. Сравнительный анализ уровня внедрения ИИ используется для оценки прогресса Казахстана в области цифровой трансформации здравоохранения относительно других стран/

Методы исследования (на казахском) : Зерттеу деректерді зерттеу мен талдауға, сондай-ақ жасанды интеллекттің (ЖИ) еңбек өнімділігі мен экономикалық көрсеткіштерге әсерін болжауға кешенді тәсіл арқылы ұсынылған. 1. Деректерді талдау және статистикалық әдістер - ЖИ енгізу мен медициналық қызметтердің қолжетімділігі, пациенттердің қанағаттануы, шығындарды азайту және еңбек өнімділігінің артуы сияқты экономикалық және әлеуметтік көрсеткіштердің өзгеруі арасындағы статистикалық тұрғыдан маңызды корреляцияларды анықтау. 2. Қазақстанда және шетелде денсаулық сақтауды цифрлық трансформациялау саласындағы жеке табысты жобаларды егжей-тегжейлі зерттеу үшін кейс-стадилер қажет. «Цифрлық Қазақстан» және «Денсаулық» бағдарламалары аясында жүзеге асырылатын жобалар, мысалы, электрондық медициналық жазбаларды немесе телемедицина жүйесін енгізу. 3. Экономикалық және математикалық модельдеу бізге ЖИ енгізудің еңбек өнімділігі мен Қазақстандағы денсаулық сақтау саласындағы экономикалық көрсеткіштерге әсерін болжауға мүмкіндік береді. 4. Қазақстандағы медициналық мекемелерде цифрлық технологияларды енгізу, олардың қызметкерлердің жұмысына әсері және қоғамдық пікір туралы бастапқы деректерді жинау үшін сауалнамалар мен сауалнамалар қажет. 5. Басқа елдермен салыстырғанда денсаулық сақтауды цифрлық трансформациялау саласындағы Қазақстанның ілгерілеуін бағалау үшін жасанды интеллектті енгізу деңгейінің салыстырмалы талдауы қолданылады.

Obtained results and novelty (in Russian) : Новизна предлагаемого проекта заключается в попытке комплексного подхода, который одновременно связывает цифровизацию, внедрение ИИ, анализ социально-экономических детерминант и отраслевые кейсы в единую модель оценки влияния технологий на производительность труда и устойчивость региональной экономики. В качестве внедрения результатов исследования цифровой трансформации системы здравоохранения в РК будут предложены: 1) Создание единого контура данных и BI-дашбордов KPI (доступ, качество, эффективность, безопасность), в том числе создания единого контура данных и BI-дашбордов KPI с разбивкой по уязвимым группам (пол, возраст, инвалидность, сельская/городская местность, язык) 2) Кластеризация регионов по цифровой зрелости и инклюзивности адресных пакетов мер; 3) Запуск так называемой регуляторной песочницы ИИ с оценкой справедливости и процедуры Data Governance; 4) Модели оценки эффектов и калькулятора ROI/TCO для ИИ-проектов 5) Единая электронная медкарта пациента (ЕHR) и порталы/мобильные приложения: - единый кабинет пациента, е-рецепт, е-направление, напоминания, мульти-языки, адаптация WCAG.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Ұсынылған жобаның жаңалығы цифрландыруды, жасанды интеллектті енгізуді, әлеуметтік-экономикалық детерминанттарды талдауды және салалық кейстерді бір уақытта технологиялардың еңбек өнімділігі мен аймақтық экономикалық тұрақтылыққа әсерін бағалаудың бірыңғай моделіне біріктіретін кешенді тәсілге ұмтылысында жатыр. Қазақстандағы денсаулық сақтау жүйесінің цифрлық трансформациясы бойынша зерттеу нәтижелерін енгізу үшін келесілер ұсынылады: 1) KPI (қолжетімділік, сапа, тиімділік, қауіпсіздік) үшін бірыңғай деректер базасын және BI бақылау тақталарын құру, соның ішінде осал топтар (жынысы, жасы, мүгедектігі, ауылдық/қалалық жері, тілі) бойынша бөлінген KPI үшін бірыңғай деректер базасын және BI бақылау тақталарын құру. 2) Аймақтарды сандық жетілу және мақсатты шаралар пакеттерінің қамтылуы бойынша кластерлеу; 3) Әділдікті бағалау және деректерді басқару процедурасы бар жасанды интеллект реттеуші құм жәшігін іске қосу; 4) Жасанды интеллект жобаларына арналған әсерді бағалау модельдері және ROI/TCO калькуляторлары 5) Бірыңғай электрондық пациент жазбасы (EHR) және порталдар/мобильді қосымшалар: - бірыңғай пациент тіркелгісі, электрондық рецепт, электрондық жолдама, еске салғыштар, көптілді қолдау, WCAG бейімделуі.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Конструктивная логика исследования опирается на интеграцию ИИ в уже существующую цифровую инфраструктуру здравоохранения (ЭМК, телемедицина, лабораторные информационные системы, реестры услуг), позволяя минимизировать затраты на вход и использовать накопленные данные. Технико-экономическое обоснование базируется на сопоставлении текущих издержек системы здравоохранения (дефицит кадров, перегрузка врачей, высокая доля ручного труда, временные затраты на обработку информации) с ожидаемым эффектом от внедрения ИИ: - сокращение времени диагностического цикла, снижение числа повторных обращений и медицинских ошибок; - рост производительности труда медперсонала; - оптимизация затрат на оснащение и инфраструктуру. Предполагается, что внедрение ИИ-модулей (поддержка принятия решений, анализ изображений, предиктивная аналитика) осуществляется поэтапно, с расчетом срока окупаемости инвестиций за счет экономии бюджетных средств, повышения эффективности использования человеческого капитала и расширения платежеспособного спроса на качественные услуги. Конструктивная схема исследования напрямую связана с технико-экономической целесообразностью, обеспечивая достижение устойчивого социально-экономического эффекта.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Зерттеудің жобалау логикасы жасанды интеллектті қолданыстағы цифрлық денсаулық сақтау инфрақұрылымына (электрондық медициналық жазбалар, телемедицина, зертханалық ақпараттық жүйелер және қызмет көрсету тізілімдері) интеграциялауға, енгізу шығындарын азайтуға және жинақталған деректерді пайдалануға негізделген. Техникалық-экономикалық негіздеме денсаулық сақтау жүйесінің ағымдағы шығындарын (қызметкерлердің жетіспеушілігі, дәрігерлердің шамадан тыс жүктелуі, қол еңбегінің жоғары деңгейі және ақпаратты өңдеудің көп уақытты қажет ететіндігі) жасанды интеллектті енгізудің күтілетін әсерімен салыстыруға негізделген: - диагностикалық цикл уақытының қысқаруы, қайталанатын келулер мен медициналық қателіктердің азаюы; - медициналық қызметкерлердің өнімділігінің артуы; - жабдықтар мен инфрақұрылым шығындарының оңтайландырылуы. Жасанды интеллект модульдерін (шешім қабылдауды қолдау, кескіндерді талдау және болжамды аналитика) енгізу кезең-кезеңімен жүзеге асырылады деп күтілуде, бұл бюджетті үнемдеу, адами капиталды пайдаланудың артуы және тұтынушылардың жоғары сапалы қызметтерге деген сұранысының артуы нәтижесінде есептелетін өтелу мерзімімен жүзеге асырылады. Зерттеудің дизайны техникалық және экономикалық мүмкіндіктермен тікелей байланысты, бұл тұрақты әлеуметтік-экономикалық әсерге қол жеткізуді қамтамасыз етеді.

Level of implementation (in Russian) : На текущем этапе степень внедрения ИИ характеризуется как умеренная (переходная, ранняя фаза pilot & adoption), но ускоряющаяся ростом, отражающим переход от пилотных инициатив к более системной интеграции технологий в ключевых секторах экономики, прежде всего в здравоохранении (стадия целенаправленной институционализации ИИ в экономике и здравоохранении). В Казахстане уже внедряются элементы ИИ в диагностике, телемедицине, управлении медицинскими картами, а также в аналитике больших данных для прогнозирования заболеваемости и оптимизации ресурсов. Однако эти решения носят преимущественно точечный характер, охватывая отдельные клиники, регионы или проекты B2G. Кадровые, нормативные и инфраструктурные ограничения сдерживают массовую масштабируемость, но наблюдается ясная тенденция к расширению применения ИИ благодаря господдержки цифровизации, росту инвестиций в НИОКР, развитию отечественных IT-компаний и формированию спроса со стороны крупных госзаказчиков.

Level of implementation (in Kazakh) : Қазіргі кезеңде жасанды интеллектті енгізу деңгейі орташа (өтпелі, ерте пилоттық және енгізу кезеңі) ретінде сипатталады, бірақ жеделдеуде, бұл пилоттық бастамалардан негізгі экономикалық салаларда, ең алдымен денсаулық сақтауда технологияларды жүйелік интеграциялауға ауысуды көрсетеді (экономика мен денсаулық сақтауда жасанды интеллектті мақсатты институционализациялау кезеңі). Қазақстанда жасанды интеллект элементтері диагностикада, телемедицина, медициналық жазбаларды басқаруда, сондай-ақ ауруларды болжау және ресурстарды оңтайландыру үшін үлкен деректерді талдауда енгізілуде. Дегенмен, бұл шешімдер негізінен жеке клиникаларды, аймақтарды немесе B2G жобаларын қамтитын мақсатты болып табылады. Кадрлық, реттеушілік және инфрақұрылымдық шектеулер жаппай масштабталуға кедергі келтіреді, бірақ цифрландыруға үкіметтің қолдауының, ғылыми-зерттеу және тәжірибелік-конструкторлық жұмыстарға инвестициялардың артуының, отандық IT компанияларының дамуының және ірі мемлекеттік тұтынушылардың сұранысының пайда болуының арқасында жасанды интеллектті пайдалануды кеңейтудің айқын үрдісі бар.

Efficiency (in Russian) : Эффективность применения ИИ в рамках данного исследования проявляется в его способности одновременно повышать производительность труда и оптимизировать использование ресурсов, усиливая управленческую результативность в ключевых секторах экономики, в частности системы здравоохранения. ИИ демонстрирует высокую результативность в автоматизации клинических и административных задач, обработке больших объемов данных, повышении точности диагностических решений и ускорении управленческих процессов на уровне отрасли и отдельных организаций

Efficiency (in Kazakh) : Бұл зерттеуде жасанды интеллекттің тиімділігі еңбек өнімділігін бір мезгілде жақсарту және ресурстарды пайдалануды оңтайландыру, негізгі экономикалық салаларда, әсіресе денсаулық сақтау жүйесінде басқару тиімділігін арттыру қабілетімен көрінеді. Жасанды интеллект клиникалық және әкімшілік міндеттерді автоматтандыруда, үлкен көлемдегі деректерді өңдеуде, диагностикалық шешімдердің дәлдігін арттыруда және салалық және жеке ұйым деңгейлерінде басқару процестерін жеделдетуде жоғары көрсеткіштерге ие.

Field of application (in Russian) : В системе здравоохранения применение ИИ охватывает широкий спектр задач – от анализа популяционного здоровья и прогнозирования нагрузки на систему до поддержки клинических решений, формирования персонализированных подходов, распознавания изображений и оптимизации траекторий. Благодаря универсальности, масштабируемости и способности работать в условиях неполных данных ИИ является инструментом, применяемым как в госпрограммах модернизации здравоохранения, так и в корпоративных цифровых стратегиях, образовательных системах и научно-исследовательских проектах. В комплексе ИИ является ключевой технологией, способной трансформировать не только экономику Казахстана, но и обеспечить долгосрочную устойчивость и равенство доступа в социальной сфере.

Field of application (in Kazakh) : Денсаулық сақтау жүйесінде жасанды интеллект қолданбалары халық денсаулығын талдаудан және жүйе жүктемесін болжаудан бастап клиникалық шешімдерді қолдауға, жекелендірілген тәсілдерге, бейнені тануға және траекторияны оңтайландыруға дейінгі кең ауқымды міндеттерді қамтиды. Өзінің әмбебаптығы, масштабталуы және толық емес деректермен жұмыс істеу мүмкіндігінің арқасында жасанды интеллект мемлекеттік денсаулық сақтауды жаңғырту бағдарламаларында да, корпоративтік цифрлық стратегияларда, білім беру жүйелерінде және зерттеу жобаларында да қолданылатын құрал болып табылады. Жалпы алғанда, жасанды интеллект тек Қазақстан экономикасын ғана емес, сонымен қатар ұзақ мерзімді тұрақтылықты және әлеуметтік салада тең қолжетімділікті қамтамасыз етуге қабілетті негізгі технология болып табылады.