Статья анализирует текущий кризис внедрения искусственного интеллекта в реальную клиническую практику, указывая на разрыв между получением прогнозных данных и их практическим применением. Несмотря на успехи в использовании ИИ для изолированных задач, таких как суммаризация результатов визуализации, поддержка клинической документации и оптимизация графиков, системы здравоохранения сталкиваются с проблемой интеграции этих инсайтов в процесс принятия решений. Основная цель перехода к новому этапу — превращение пассивных предсказательных моделей в инструменты, непосредственно управляющие клиническими действиями и улучшающие исходы лечения пациентов. Автор подчеркивает, что наличие данных и алгоритмов само по себе не гарантирует эффективности, если они не встроены в рабочий процесс врача. Решение проблемы требует изменения подхода от создания разрозненных ИИ-сервисов к построению комплексных систем поддержки принятия клинических решений (CDSS). Это критически важно для достижения измеримых результатов в масштабах всей медицинской организации.