farmaecFARMAKOEKONOMIKA. Modern Pharmacoeconomics and PharmacoepidemiologyФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология2070-49092070-4933IRBIS LLC10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2026.358farmaec-1385Research ArticleORIGINAL ARTICLESОРИГИНАЛЬНЫЕ ПУБЛИКАЦИИEconomic efficiency of diagnostics using artificial intelligence-assisted patient routing: an evaluation methodСпособ оценки медико-экономической эффективности диагностики с применением алгоритмов маршрутизации пациентов на основании заключений моделей искусственного интеллектаhttps://orcid.org/0000-0002-0459-0488КорабельниковД. И.KorabelnikovD. I.

Корабельников Даниил Иванович, к.м.н., доцент 

2-я Брестская ул., д. 5, Москва 123056

Daniil I. Korabelnikov, PhD, Assoc. Prof. 

5 2nd Brestskaya Str., Moscow 123056

https://orcid.org/0000-0001-7930-6018ЛамоткинА. И.LamotkinA. I.

Ламоткин Андрей Игоревич, к.м.н.

2-я Брестская ул., д. 5, Москва 123056

Andrey I. Lamotkin, PhD 

5 2nd Brestskaya Str., Moscow 123056

lamotkin.an@yandex.ruАвтономная некоммерческая организация дополнительного профессионального образования «Московский медико-социальный институт им. Ф.П. Гааза»РоссияMoscow Haass Medical and Social InstituteRussian Federation20230805202600Online First1385Copyright © Korabelnikov D.I., Lamotkin A.I., 20232023Корабельников Д.И., Ламоткин А.И.Korabelnikov D.I., Lamotkin A.I.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.pharmacoeconomics.ru/jour/article/view/1385Objective

Objective: To develop and validate a method for evaluating the economic efficiency of target disease (TD) diagnostics performed via artificial intelligence (AI)-assisted multi-stage patient routing.

Material and methods

Material and methods. The evaluation method was developed through a simulation of two diagnostic routing scenarios (with and without AI program output) based on data from 381 patients with malignant and benign skin neoplasms. This approach was validated using output of the Derma Onko Check AI program, employing previously proposed diagnostic algorithms for melanocytic skin tumors (n=230) at a 62% routing threshold. Formulas were derived to calculate the financial cost (FC) ratio, the cost of identifying one TD case, and coefficients for avoidable and potential avoidable costs to enable mapping within a quadrant matrix. The evaluation method factors in not only the avoidable costs of medical interventions but also the potential avoidable costs (losses) resulting from delayed TD detection.

Results

Results. The implementation of diagnostic algorithms based on the output of the Derma Onko Check AI program demonstrated high economic efficiency. The FC ratio of 0.49 indicates a 51% reduction in the total FCs for melanocytic skin tumors compared to conventional diagnostics. The analysis of avoidable and potential avoidable costs revealed a 59.0% decrease in avoidable costs (RTC_AC=0.41) and a 51.0% decrease in potential avoidable costs (RTC_PAC=0.49). These results fall within the optimal efficiency zone of the quadrant matrix.

Conclusion

Conclusion. The obtained results validate factoring missed-case treatment costs into both parts of the RTC formula. Thisensures accurate comparability of diagnostic approaches with different FC structures and clinical outcomes.

Цель

Цель: разработка и валидация способа оценки медико-экономической эффективности (МЭЭ) выявления целевых заболеваний (ЦЗ) с применением алгоритмов на основании заключений моделей искусственного интеллекта (ИИ) в условиях многоэтапной маршрутизации пациентов.

Материал и методы

Материал и методы. Способ разработан на основе моделирования двух сценариев диагностической маршрутизации (с применением заключений программ ИИ и без него) с использованием данных 381 пациента со злокачественными и доброкачественными новообразованиями (ЗНО и ДНО, соответственно) кожи. Валидация проведена на примере заключений программы ИИ Derma Onko Check с предложенными ранее алгоритмами диагностики меланоцитарных опухолей кожи (n=230) с порогом алгоритма маршрутизации 62%. Составлены формулы для расчета коэффициента соотношения финансовых затрат (ФЗ), стоимости выявления одного случая ЦЗ, а также коэффициентов предотвратимых и потенциально предотвратимых ФЗ для визуализации результатов в квадрантной матрице. Способ оценки учитывает не только предотвратимые ФЗ на медицинские вмешательства, но потенциально предотвратимые ФЗ (потери) от несвоевременного выявления ЦЗ.

Результаты

Результаты. Применение алгоритмов диагностики на основе заключений программы ИИ Derma Onko Check продемонстрировало высокую МЭЭ. Коэффициент соотношения ФЗ составил 0,49, что означает снижение на 51% общих ФЗ на диагностику меланоцитарных опухолей кожи с использованием алгоритмов на основании заключений моделей ИИ по сравнению с традиционной диагностикой. Анализ предотвратимых и потенциально предотвратимых ФЗ показал снижение предотвратимых ФЗ на 59,0% (RTC_ =0,41) и потенциально предотвратимых ФЗ на 51,0% (RTC_ =0,49), что соответствует расположению в оптимальной зоне эффективности при визуальной оценке с помощью квадрантной матрицы.

Заключение

Заключение. Полученные результаты подтверждают методологическую обоснованность включения компонента ФЗ на лечение пропущенных случаев ЦЗ в обе части формулы RTC для обеспечения корректной сопоставимости диагностических подходов с различной структурой ФЗ и клинических результатов.

искусственный интеллектдиагностикамедико-экономическая эффективностьзлокачественные новообразования кожидоброкачественные новообразования кожимеланомаопухоли кожипрямые затратыпредотвратимые затратыпотенциально предотвратимые затратыartificial intelligencediagnosticseconomic efficiencymalignant skin neoplasmsbenign skin neoplasmsmelanomaskin tumorsdirect costsindirect costsavoidable costspotential avoidable costsReferencesWu W.T., Chao Y.W., Lin T.K., et al. Economic evaluation of AI-assisted technologies in healthcare: a systematic review. J Food Drug Anal. 2025; 33 (4): 487–500. https://doi.org/10.38212/2224-6614.3570.Wu W.T., Chao Y.W., Lin T.K., et al. Economic evaluation of AI-assisted technologies in healthcare: a systematic review. J Food Drug Anal. 2025; 33 (4): 487–500. https://doi.org/10.38212/2224-6614.3570.Омельяновский В.В., Горкавенко Ф.В., Рягина В.А. и др. Основные подходы к оценке цифровых медицинских продуктов и сервисов в Российской Федерации. ФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2025; 18 (4): 473–82. https://doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2025.349.Omelyanovskiy V.V., Gorkavenko F.V., Ryagina V.A., et al. Basic approaches to assessment of digital health products and services in the Russian Federation. FARMAKOEKONOMIKA. Sovremennaya farmakoekonomika i farmakoepidemiologiya / FARMAKOEKONOMIKA. Modern Pharmacoeconomics and Pharmacoepidemiology. 2025; 18 (4): 473–82 (in Russ.). https://doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2025.349.Корабельников Д.И., Ламоткин А.И. Способ оценки эффективности диагностики с использованием алгоритмов на основании заключений моделей искусственного интеллекта. ФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2026; 19 (1): 79–91. https://doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2026.355.Korabelnikov D.I., Lamotkin A.I. A method for evaluating diagnostic effectiveness using algorithms based on opinion obtained from artificial intelligence models. FARMAKOEKONOMIKA. Modern Pharmacoeconomics and Pharmacoepidemiology. 2026; 19 (1): 79–91 (in Russ.). https://doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2026.355.Ламоткин А.И., Корабельников Д.И., Ламоткин И.А. Предварительная дифференциальная диагностика доброкачественных и злокачественных опухолей из эпидермальной ткани кожи с применением программы искусственного интеллекта «Derma Onko Check». Современные проблемы здравоохранения и медицинской статистики. 2025; 2: 223–42. https://doi.org/10.24412/2312-2935-2025-2-223-242.Lamotkin A.I., Korabelnikov D.I., Lamotkin I.A. Preliminary differential diagnosis of benign and malignant tumors from epidermal skin tissue using an artificial intelligence program “Derma Onko Check”. Current Problems of Health Care and Medical Statistics. 2025; 2: 223–42 (in Russ.). https://doi.org/10.24412/2312-2935-2025-2-223-242.Ламоткин А.И., Корабельников Д.И., Ламоткин И.А. и др. Точность предварительной диагностики злокачественных меланоцитарных опухолей кожи с помощью программы искусственного интеллекта. Медицинский вестник ГВКГ им. Н.Н. Бурденко. 2025; 1: 42–51. https://doi.org/10.53652/2782-1730-2025-6-1-42-51.Lamotkin A.I., Korabelnikov D.I., Lamotkin I.A., et al. Melanoma check the accuracy of the preliminary diagnosis of malignant melanocytic skin tumors using the artificial intelligence program “Melanoma Check”. Medical Bulletin of the Main Military Cinical Hospital named after N.N. Burdenko. 2025; 1: 42–51 (in Russ.). https://doi.org/10.53652/2782-1730-2025-6-1-42-51.De Bedout V., Williams N.M., Muñoz A.M., et al. Skin cancer and dermoscopy training for primary care physicians: a pilot study. Dermatol Pract Concept. 2021; 11 (1): e2021145. https://doi.org/10.5826/dpc.1101a145.De Bedout V., Williams N.M., Muñoz A.M., et al. Skin cancer and dermoscopy training for primary care physicians: a pilot study. Dermatol Pract Concept. 2021; 11 (1): e2021145. https://doi.org/10.5826/dpc.1101a145.Неретин Е.Ю., Титов К.С., Запиров Г.М. Первичная ранняя диагностика меланомы кожи после индивидуального обучения врачей. Клиническая дерматология и венерология. 2023; 22 (1): 99–105. https://doi.org/10.17116/klinderma20232201199.Neretin E.Yu., Titov K.S., Zapirov G.M. Primary early diagnosis of skin melanoma after individual training of doctors. Russian Journal of Clinical Dermatology and Venereology. 2023; 22 (1): 99–105 (in Russ.). https://doi.org/10.17116/klinderma20232201199.Chen J.Y., Fernandez K., Fadadu R.P., et al. Skin cancer diagnosis by lesion, physician, and examination type: a systematic review and meta-analysis. JAMA Dermatol. 2025; 161 (2): 135–46. https://doi.org/10.1001/jamadermatol.2024.4382.Chen J.Y., Fernandez K., Fadadu R.P., et al. Skin cancer diagnosis by lesion, physician, and examination type: a systematic review and meta-analysis. JAMA Dermatol. 2025; 161 (2): 135–46. https://doi.org/10.1001/jamadermatol.2024.4382.Ламоткин А.И., Корабельников Д.И., Олисова О.Ю., Ламоткин И.А. Алгоритм маршрутизации пациентов при применении программы искусственного интеллекта «Derma Onko Check» при дифференциальной диагностике новообразований кожи. Современные проблемы здравоохранения и медицинской статистики. 2025; 5: 139–59. https://doi.org/10.24412/2312-2935-2025-5-139-159.Lamotkin A.I., Korabelnikov D.I., Olisova O.Yu., Lamotkin I.A. Patient routing algorithm when using the artificial intelligence program “Derma Onko Check” for differential diagnosis of skin neoplasms. Current Problems of Health Care and Medical Statistics. 2025; 5: 139–59 (in Russ.). https://doi.org/10.24412/2312-2935-2025-5-139-159.Корабельников Д. И., Ламоткин А. И. Алгоритм маршрутизации пациентов при дифференциальной диагностике новообразований кожи при сочетанном применении программ искусственного интеллекта Derma Onko Check и Melanoma Check. Клинический разбор в общей медицине. 2025; 6 (12): 71–9. https://doi.org/10.47407/kr2025.6.11.00715.Korabelnikov D.I., Lamotkin A.I. Patient routing algorithm in differential diagnosis of cutaneous neoplasms with the combined use of Derma Onko Check and Melanoma Check artificial intelligence software tools. Clinical Review for General Practice. 2025; 6 (12): 71–9 (in Russ.). https://doi.org/10.47407/kr2025.6.11.00715.Ламоткин А.И., Корабельников Д.И., Ламоткин И.А. Алгоритм маршрутизации пациентов при дифференциальной диагностике новообразований кожи с использованием программы искусственного интеллекта Melanoma Check. Медицинский вестник ГВКГ им. Н.Н. Бурденко. 2025; 4: 6–13. https://doi.org/10.53652/2782-1730-2025-6-4-06-13.Lamotkin A.I., Korabelnikov D.I., Lamotkin I.A. Patient routing algorithm for differential diagnosis of skin neoplasms using the artificial intelligence program “Melanoma Check”. Medical Bulletin of the Main Military Cinical Hospital named after N.N. Burdenko. 2025; 4: 6–13 (in Russ.). https://doi.org/10.53652/2782-1730-2025-6-4-06-13.Каприн А.Д., Старинский В.В., Шахзадова А.О. (ред.) Состояние онкологической помощи населению России в 2024 году. М.: МНИОИ им. П.А. Герцена – филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России; 2025: 275 с.Kaprin A.D., Starinskiy V.V., Shakhzadova A.O. (Eds.) The state of oncological care for the population of Russia in 2024. Мoscow: Herzen Moscow Research Institute of Oncology – branch of National Medical Research Center for Radiology; 2025: 275 pp. (in Russ.).Бабенко А.И., Пушкарев О.В. Методологические основы комплексной оценки медико-экономической эффективности здравоохранения. Бюллетень Сибирского отделения Российской академии медицинских наук. 2014; 34 (2): 89–94.Babenko A.I., Pushkarev O.V. Methodological basis of the complex estimation of medical-economic efficiency of public health services. Bulletin of the Siberian Branch of the Russian Academy of Medical Sciences. 2014; 34 (2): 89–94 (in Russ.).Краснова Л.С., Арькова Е.С., Лучинин Е.А., Холовня-Волоскова М.А. Методические рекомендации по организации и проведению клинико-экономического анализа медицинских изделий. М.: ГБУЗ «Научно-исследовательский институт организации здравоохранения и медицинского менеджмента Департамента здравоохранения города Москвы»; 2022: 60 с.Krasnova L.S., Arkova E.S., Luchinin E.A., Kholovnya-Voloskova M.A. Methodological recommendations for organizing and conducting clinical and economic analysis of medical devices. Мoscow: Research Institute of Healthcare Organization and Medical Management; 2022: 60 pp. (in Russ.).Марисов Л.В., Кобяцкая Е.Е., Бутарева М.М., Мецгер А.В. Анализ медико-экономической эффективности деятельности структурных подразделений медицинской организации. Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2022; 30 (5): 853–8. https://doi.org/10.32687/0869-866X-2022-30-5-853-858.Marisov L.V., Kobyatskaya E.E., Butareva M.M., Metsger A.V. Medical and economic analysis of the effectiveness of the structural units of a medical organization. Problems of Social Hygiene, Public Health and History of Medicine. 2022; 30 (5): 853–8 (in Russ.). https://doi.org/10.32687/0869-866X-2022-30-5-853-858.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.