Введение (актуальность). Колоректальный рак занимает третье место в структуре онкологической заболеваемости и характеризуется высокой предотвратимостью при условии своевременного скрининга. Ключевой организационной проблемой остаётся структурный дисбаланс между нарастающим объёмом скрининговых программ и дефицитом врачей-эндоскопистов, который не может быть устранён исключительно кадровыми мерами. Технологии искусственного интеллекта (ТИИ) рассматриваются как инструмент нивелирования субъективного фактора и компенсации физиологической деградации внимания оператора, однако их организационная и экономическая интеграция в систему обязательного медицинского страхования Российской Федерации остаётся недостаточно обоснованной. Цель. Сравнительная оценка диагностической точности интерпретации результатов скрининговой колоноскопии при использовании четырёх моделей просмотра — экспертной оценки, автономного применения ТИИ, их комбинации и просмотра непосредственно во время исследования — с последующим экономическим обоснованием целесообразности внедрения ТИИ в практику здравоохранения. Материалы и методы. Исследование проведено на базе Института хирургии имени В.Ф. Войно-Ясенецкого и медицинского центра «Евромедсервис». Методом стратифицированного отбора сформирована выборка из 200 цифровых записей скрининговых колоноскопий: 100 исследований с гистологически верифицированной целевой патологией и 100 исследований без патологических изменений. Средний возраст пациентов составил 56±6 лет. Результаты. Комбинированная модель «ИИ + эксперт» продемонстрировала наилучшие показатели: чувствительность 97,0% (95% ДИ: 91,5–99,4%), специфичность 97,0% (95% ДИ: 91,5–99,4%), общая точность 97,0% (95% ДИ: 93,6–98,9%), AUC=0,970. Изолированная экспертная оценка обеспечила чувствительность 95,0%, специфичность 97,0%, точность 96,0%, AUC=0,960. Автономное применение ИИ характеризовалось высокой чувствительностью 82,0% при неприемлемо низкой специфичности 55,0% и точности 68,5%, AUC=0,685, что обусловлено значительным числом ложноположительных результатов. Обсуждение. Показатели автономного алгоритма исключают его самостоятельное применение в условиях массового скрининга на современном этапе развития технологии. Интеграция ТИИ в экспертный просмотр статистически значимо превосходит как изолированную экспертизу (p=0,038), так и автономный ИИ (p