COMMERCIALIZATION OPPORTUNITIES OF AI-BASED CLINICAL DECISION SUPPORT SYSTEMS FOR PERIOPERATIVE RISK ASSESSMENT
Статья поступила в редакцию: 06.05.2026
Статья принята к публикации: 26.05.2026
Статья опубликована: 01.07.2026
Keywords:
commercialization, market analysis, artificial intelligence, AI, perioperative risk assessment, clinical decision support system, CDSS, medical AI systems, digital medicineAbstract
Nowadays, artificial intelligence technologies are becoming more widespread and cover most sectors of the modern economy. However, the methods of their commercialization in some areas are not so explored due to the recent start of its use. These areas include the healthcare system. A relevant product area for studying the commercialization of AI technologies is clinical decision support systems (CDSS). The article provides an overview of the problems of using artificial intelligence in the healthcare system, presents key topics discussed by the scientific community in this area, and substantiates the need to explore market opportunities for the development of such solutions. The aim of the study is to determine the possibilities of commercializing AI-based perioperative risk assessment based on current market trends. The object of the study is an AI-based assessment of perioperative risks. The study uses an integrated approach using quantitative and qualitative methods based on the general theory of analysis, synthesis, induction and deduction, as well as generalization. The authors have identified the features of Russian medicine and healthcare that substantiate the potential for commercialization of the considered CDSS: the high functional load of Russian surgeons, the domestic CDSS market is in the process of formation, AI-based CDSS support is considered as a priority area for the development of the domestic healthcare system, the emergence of opportunities for easier entry into the market due to anti-Russian sanctions and the withdrawal from the Russian market of leading foreign manufacturers of medical software. The authors have determined the economic value of the CDSS at the national level and identified a market for its application. The paper analyzes the market of artificial intelligence systems with AI in Russia, and notes a low level of competition in the selected segment. The results obtained have practical value for AI-based software developers in the medical industry in order to form strategies for bringing products to market and pre-evaluating market opportunities as a first step in developing a commercialization model.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Условия использования. Статьи текущего года распространяются по подписке на журнал «Финансовый менеджмент». Все права защищены. Полная версия статьи доступна на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU www.elibrary.ru/contents.asp?titleid=9552 . Материалы предыдущих лет распространяются по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) . Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
References
Solanki S.L., Pandrowala S., Nayak A., Bhandare M., Ambulkar R.P., Shrikhande S.V. Artificial intelligence in perioperative management of major gastrointestinal surgeries. World journal of gastroenterology. 2021. V. 27(21). P. 2758-2770. DOI: 10.3748/wjg.v27.i21.2758 EDN: HQJKIA.
Yoon H.K., Yang H.L., Jung C.W., Lee H.C. Artificial intelligence in perioperative medicine: a narrative review // Korean journal of anesthesiology. 2022. V. 75(3). P. 202-215. DOI: 10.4097/kja.22157 EDN: CJKRXJ.
Sachin Pawar (2024) Global Artificial Intelligence and Analytics in Surgery Market Size, Share, and Trends Analysis Report - Industry Overview and Forecast to 2032. [Электронный ресурс]. URL: https://www.databridgemarketresearch.com/reports/global-artificial-intelligence-and-analytics-in-surgery-market (дата обращения 12.04.2026).
Алексеева М.Г., Зубов А.И., Новиков М.Ю. Искусственный интеллект в медицине // Международный научно-исследовательский журнал. 2022. № 7-2 (121). С. 10-13. DOI: 10.23670/IRJ.2022.121.7.038 EDN: JMMMDF.
Sutton R.T., Pincock D., Baumgart D.C. et al. An overview of clinical decision support systems: benefits, risks, and strategies for success. npj Digit. Med. 2020. 3, 17. DOI: 10.1038/s41746-020-0221-y EDN: RNFXIL.
Реброва О.Ю. Эффективность систем поддержки принятия врачебных решений: способы и результаты оценки // Клиническая и экспериментальная тиреоидология. 2019. № 15(4). С. 148-155. DOI: 10.14341/ket12377 EDN: XFSSOM.
Полянская С.Г., Телятникова Т.В. Цифровизация российской системы здравоохранения как перспективное направление развития цифровой экономики // Вестник Сибирского института бизнеса и информационных технологий. 2024. № 13 (3). С. 113-119. DOI: 10.24412/2225-8264-2024-3-819 EDN: YOCXTK.
Ламоткин А.И., Корабельников Д.И., Ламоткин И.А., Лившиц С.А., Перевалова Е.Г. Искусственный интеллект в здравоохранении и медицине: история ключевых событий, его значимость для врачей, уровень развития в разных странах ФАРМАКОЭКОНОМИКА // Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2024. № 17(2). С. 243-250. DOI: 10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2024.254 EDN: BZJBER.
Aamer Ahmed, Bruce Spiess, Jeroen Kortsmit, Rene Van den Ham, Gabor Erdoes, Andrew Klein. A Narrative Review of Clinical Decision Support Systems for Perioperative Bleeding Management in Cardiac Surgery // Journal of Cardiothoracic and Vascular Anesthesia. 2023. V. 37 (9). P. 1804-1812. DOI: 10.1053/j.jvca.2023.05.008.
Купеева И.А., Разнатовский К.И., Раводин Р.А., Карелин В.В., Буре В.М., Гусаров М.В. Оценка эффективности интеллектуальной системы поддержки принятия врачебных решений // Вестник Санкт-Петербургского университета. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления. 2016. № 2. С. 62-68. DOI: 10.21638/11701/spbu10.2016.206 EDN: WGBISJ.
Михеев А.Е. Подход к внедрению систем поддержки принятия врачебных решений на принципах сервис-ориентированной архитектуры с использованием сервисов цифровой медицинской экосистемы // Менеджер здравоохранения. 2024. С. 101-118. DOI: 10.21045/1811-0185-2024-S-101-118 EDN: RLEHDZ.
Cai J., Li P., Li W., Zhu T. Outcomes of clinical decision support systems in real-world perioperative care: a systematic review and meta-analysis // International journal of surgery (London, England), 2024. V. 110(12). P. 8057-8072. DOI: 10.1097/JS9.0000000000001821 EDN: VDEFGJ.
Золотов А.А. Глобальные тенденции и конкурентные возможности России на мировом рынке медицинских изделий // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2024. V. 14 (4-1). P. 135-147. EDN: AURSSA.
Вылгина Ю.В., Бандюк А.И. Исследование структуры рынка медицинской техники в Российской Федерации для формирования концепции коммерциализации инноваций // Прикладные экономические исследования. 2024. № 4. С. 175-183. DOI: 10.47576/2949-1908.2024.4.4.019 EDN: WVAWWM.
Федеральная служба государственной статистики (Росстат). Здравоохранение в России - 2023. [Электронный ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/13721 (дата обращения 12.04.2026).
