Investments in AI as a Driver for Increased Productivity in the Healthcare System

2026

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.14254/1800-5845/2026.22-1.19
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

The relevance of this study stems from the need to improve labor productivity in the healthcare system in the face of increasing workloads for medical personnel, limited human and financial resources, and the accelerating digital transformation of the economy.Investments in artificial intelligence (AI) technologies are considered a key tool for healthcare modernization, capable of reducing unproductive labor costs, increasing the efficiency of clinical and management processes, and ensuring the long-term sustainability of the system.The aim of the study is to economically justify the role of investments in artificial intelligence as a factor in increasing labor productivity in the healthcare system and to identify the conditions under which such investments provide a sustainable socioeconomic impact.The research methods include an analysis of scientific literature and regulatory documents, a systems and structural-functional approach, investment analysis methods (NPV, IRR, payback period), economic-statistical and economic-mathematical methods, and elements of predictive modeling.The study results demonstrate that investments in AI technologies can have a positive impact on medical personnel productivity by automating administrative functions, supporting clinical decisions, and optimizing workflows.It has been established that the economic efficiency of AI investments depends significantly on the level of institutional readiness of the healthcare system, data quality, digital competencies of staff, and JEL classification: