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

2026

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.14254/1800-5845/2026.22-1.19
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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: