ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ИННОВАЦИОННЫХ ЭКОСИСТЕМ В ЗДРАВООХРАНЕНИИ: РОЛЬ ТЕХНОЛОГИЙ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ НА РЫНКЕ МЕДИЦИНСКОЙ ТЕХНИКИ

Аннотация. Проведён анализ теоретических подходов к формированию инновационных экосистем в здравоохранении: модели бизнес-экосистем Дж. Мура, структурной концепции Р. Аднера и модели тройной спирали Г. Ицковича — Л. Лейдесдорфа. Рассмотрена роль технологий цифровой трансформации на рынке медицинской техники. Выявлены барьеры и перспективы экосистемного взаимодействия.

Ключевые слова: инновационная экосистема, здравоохранение, цифровая трансформация, медицинская техника, искусственный интеллект, тройная спираль.

Введение

Развитие цифровых решений в медицине за последние пять лет привело к пересмотру организационных моделей взаимодействия участников отрасли. По оценкам Research and Markets, глобальный рынок цифровой трансформации здравоохранения увеличился с 81 млрд долларов в 2024 г. до 97 млрд в 2025 г., а к 2030 г. прогнозируется рост до 220 млрд долларов [1, с. 3]. Параллельно формируются новые формы координации между разработчиками медицинского оборудования, клиническими учреждениями и IT-компаниями, описываемые через призму экосистемного подхода.

Обратимся к истокам проблемы: линейные модели распространения технологий не объясняют многоуровневый характер взаимодействий при интеграции искусственного интеллекта (ИИ), телемедицинских платформ и устройств Интернета медицинских вещей (IoMT) в работу лечебных учреждений. Reed, Svedberg и Nygren (2025) установили, что фрагментация экосистемы здравоохранения остаётся ведущей причиной разрыва между потенциалом технологий и их реальным внедрением [2, с. 4]. Это актуализирует систематизацию теоретических моделей экосистемных взаимодействий в сфере медтеха.

Цель и методы исследования

Целью работы является сравнительный анализ теоретических моделей инновационных экосистем применительно к здравоохранению и оценка влияния цифровой трансформации на рынок медицинской техники.

Исследование основано на аналитическом обзоре публикаций (Scopus, Web of Science, РИНЦ) за 2020–2025 гг. с применением сравнительного анализа и логического обобщения. Предметом анализа стали три конструкта: бизнес-экосистема Дж. Мура [3, с. 17], структурная модель Р. Аднера [4, с. 13] и тройная спираль Г. Ицковича и Л. Лейдесдорфа [5, с. 9].

Результаты исследования

Сравнительный анализ моделей. Понятие «бизнес-экосистема» ввёл Дж. Мур в 1993 г., определив его как совокупность организаций, которые совместно эволюционируют вокруг технологии, конкурируя и кооперируясь одновременно [3, с. 16]. Мур выделил четыре стадии жизненного цикла — зарождение, экспансия, лидерство и самообновление.

На рынке медтехники эта модель описывает ситуацию, при которой производитель диагностического оборудования формирует вокруг себя сеть сервисных компаний, разработчиков ПО и клиник-пользователей.

Структурная модель Р. Аднера (2017) определяет экосистему как «структуру согласования множества партнёров, необходимого для материализации ценностного предложения» [4, с. 12].

Аднер разграничивает риски совместной разработки и риски цепочки принятия, что позволяет оценивать зависимость медицинского прибора от готовности смежных участников — от производителей сенсоров до операторов связи.

Granstrand и Holgersson (2020) расширили подход, определив инновационную экосистему как «эволюционирующую совокупность акторов, деятельности, артефактов, институтов и отношений, включая конкурентные и субститутные» [6, с. 9]. Нами отмечено, что акцент на конкуренции и замещении принципиально отличает данное определение.

Модель тройной спирали Ицковича и Лейдесдорфа [5, с. 21] описывает взаимодействие государства, науки и бизнеса. Кириллова (2022) показала, что в условиях формирования экосистем роли субъектов размываются: университеты становятся предпринимательскими структурами, бизнес берёт образовательные функции [7, с. 13].

В медтехе тройная спираль объясняет, как совместные проекты клинических центров, ИТ-компаний и профильных министерств ускоряют регистрацию цифровых медицинских изделий. Клочко (2025) предложила интегративную модель экосистемного взаимодействия, включающую оценку цифровой зрелости участников [8, с. 33].

Какой из подходов наиболее адекватен?

Анализ показал, что модель Мура применима на ранних стадиях формирования рынка (появление ИИ-решений в лучевой диагностике), модель Аднера — при оценке комплементарных зависимостей (производитель — разработчик алгоритмов — регулятор), тройная спираль — при анализе условий для перехода от пилотных проектов к масштабированию.

Цифровые технологии на рынке медтехники. Рассмотрим конкретные проявления. К середине 2025 г. Росздравнадзор зарегистрировал 47 медицинских изделий на базе ИИ (39 из них — разработки российских компаний), ориентированных преимущественно на анализ радиологических изображений [9, с. 17]. Объём российского рынка медтехнологий в 2024 г., по данным «Технологий доверия», составил 1,084 трлн рублей; прогноз на 2030 г. — 2,341 трлн рублей [10, с. 7]. Ростех оценивал сегмент медоборудования в 850 млрд рублей с приростом 14%, что указывает на различия в методиках и охвате учитываемых категорий.

На глобальном уровне рынок IoMT оценивался в 56,7 млрд долларов в 2024 г. с прогнозом увеличения до 594,5 млрд к 2035 г. [1, с. 4].

В России платформа «Персональные медицинские помощники» подключила 27 тыс. пациентов; к 2030 г. охват составит 60% пациентов с хроническими заболеваниями [9, с. 12]. Правительство направило не менее 35 млрд рублей на цифровую платформу управления здоровьем.

С позиции экосистемного подхода цифровые технологии выполняют связующую функцию между неоднородными участниками. Телемедицина объединяет производителей устройств, операторов связи и клинические центры; к 2024 г. 35% телемедицинских платформ интегрировали ИИ-функции [2, с. 18]. ИИ-алгоритмы, встроенные в КТ и МРТ, сокращают время анализа в 3–5 раз. Вместе с тем сохраняются барьеры: незрелость нормативной базы оборота медицинских данных (экспериментальный режим обезличивания проходит апробацию), дефицит ИТ-специалистов с медицинскими компетенциями, требования кибербезопасности [1, с. 27]. Альтернативный сценарий связан с опережающим развитием облачных платформ: при подтверждении безопасности обезличенных данных сформируется полноценный рынок медицинской информации, способный кардинально перестроить экосистемную архитектуру отрасли.

Выводы

Проведённый анализ позволил установить, что модели Мура, Аднера и Ицковича — Лейдесдорфа обладают взаимодополняющим потенциалом при изучении медтех-рынка. Модель Мура фиксирует эволюционную динамику; подход Аднера выявляет структурные зависимости; тройная спираль акцентирует институциональные условия масштабирования. Интеграция подходов (реализованная в работах Granstrand, Holgersson [6,с. 16]и Клочко [8, с. 21]) составляет основу для комплексного управления экосистемами медтехнологий.

Цифровые решения — ИИ, телемедицина, IoMT — преобразуют структуру взаимодействий участников отрасли, снижая транзакционные издержки и расширяя географию оказания помощи.

При благоприятном регуляторном развитии российский медтех-рынок обладает значительным потенциалом экосистемного роста, подкреплённым государственной поддержкой и растущим числом HealthTech-проектов.