Системы WFM в медицине: мировой опыт

Как больницы и клиники связывают поток пациентов, квалификацию персонала, нагрузку и экономику смен. Разбор международных исследований и кейсов.

В ритейле, логистике или производстве ошибка в графике прежде всего превращается в лишние расходы или потерянную выручку. В медицине её последствия шире: от состава смены зависят скорость оказания помощи, внимание к состоянию пациента и безопасность лечения.

Недоукомплектованная смена перегружает персонал, избыток людей повышает стоимость помощи, а нестабильное расписание усиливает выгорание и текучесть. Найти устойчивый баланс становится сложнее на фоне кадрового дефицита. По данным State of the World’s Nursing 2025, в 2023 году в мире не хватало 5,8 млн медсестёр.

WFM не заменяет найм и не создаёт специалистов там, где их физически нет. Система решает более прикладную задачу: переводит поток пациентов в потребность по времени и квалификациям, помогает составить исполнимый график, заранее увидеть дефицит и управлять отклонениями после его публикации.

В основе материала — исследования JAMA Network Open, BMJ Quality & Safety и Journal of Clinical Nursing, систематические обзоры обеспеченности сестринским персоналом и электронного планирования, а также международные и российские кейсы внедрения.

Кратко: что такое WFM в медицине

WFM-система связывает прогноз нагрузки с доступными ресурсами, формирует график и сопоставляет план с фактической работой:

поток пациентов и медицинские задачи → потребность по времени и квалификациям → план покрытия → персональный график → управление отклонениями → план-факт-анализ.

В медицине к этой цепочке добавляются особые ограничения: сертификаты и допуски, требования к составу смены, правила совместительства и отдыха, а также доступность кабинетов, операционных и оборудования.

В базовой модели WFM проходит шесть связанных этапов:

• Прогноз нагрузки — поток пациентов, записи на приём, госпитализации и операции по часам и дням недели.

• Расчёт потребности — необходимое число врачей, медсестёр и другого персонала по отделениям и специальностям.

• Планирование графика — распределение смен с учётом квалификации, сертификатов, допусков, доступности и норм рабочего времени.

• Управление отклонениями — поиск замен и перераспределение сотрудников при изменениях.

• Учёт времени и табель — фиксация явки, ночных часов, переработок и совмещений, табель для расчёта зарплаты.

• Аналитика — сравнение плана и факта, оценка загрузки персонала, кабинетов и оборудования.

Ключевой вывод: WFM в медицине планирует не просто численность смены, а доступность нужных компетенций вместе с кабинетами и оборудованием.

1. Почему здравоохранение внедряет системы WFM

Переход к WFM определяют три взаимосвязанные причины: персонал формирует значительную часть расходов, кадровый дефицит усложняет закрытие смен, а недоукомплектованность может отражаться на результатах лечения.

Труд — не просто крупная, а определяющая статья расходов

В здравоохранении труд медицинского персонала — это не вспомогательный ресурс, а основа услуги. Пациент приходит за временем и компетенцией врача, медсестры или другого специалиста.

По данным American Hospital Association, в 2025 году около 60% расходов американских больниц, или более $1 трлн, приходилось на персонал и приобретаемые профессиональные услуги. Эти показатели относятся к США и не переносятся напрямую на другие системы здравоохранения, но показывают масштаб статьи, которой управляет WFM.

При этом спрос на медицинскую помощь меняется по часам, дням недели и сезонам, тогда как сотрудники работают сменами фиксированной продолжительности.  В учебном кейсе INFORMS 2026 года задача планирования рассматривается как баланс между почасовым потоком пациентов, стоимостью смен, покрытием потребности и качеством помощи.

Поэтому график влияет не только на ФОТ, но и на пропускную способность отделения, загрузку специалистов и своевременность помощи.

Кадровый дефицит становится постоянной операционной нагрузкой

По оценке Всемирной организации здравоохранения, к 2030 году глобальный дефицит работников здравоохранения и ухода может составить около 11 млн человек.

Масштаб проблемы хорошо виден на примере США. В NSI National Health Care Retention & RN Staffing Report 2026 вошли данные 527 больниц из 40 штатов, почти 966 тыс. медицинских работников, включая 262 тыс. дипломированных медсестёр. Средняя текучесть штатных медсестёр выросла с 16,4% в 2024 году до 17,6% в 2025-м.

Цена текучести измеряется напрямую. Средняя стоимость замены одной медсестры составила $60 090. Из-за увольнений больница теряла от $4,2 млн до $6,2 млн в год, в среднем — около $5,19 млн. Изменение текучести всего на один процентный пункт соответствовало примерно $295 тыс. дополнительных затрат или экономии.

Проблема проявляется не только в увольнениях. По данным того же исследования, в средней больнице оставались незакрытыми 43 штатные единицы медсестёр, а подбор одного опытного специалиста занимал около 78 дней. До закрытия вакансий нагрузку приходилось компенсировать сверхурочными, временным персоналом или перераспределением сотрудников. Так кадровый дефицит превращается из задачи найма в постоянную операционную проблему.

Качество графика влияет на выгорание и удержание

По данным CDC Quality of Worklife Survey, в 2022 году 46% медицинских работников США часто или очень часто испытывали выгорание — против 32% в 2018-м. Доля тех, кто планировал искать новую работу, выросла с 33 до 44%.

В NSI National Health Care Retention & RN Staffing Report 2026 конфликты из-за графика вошли в десятку наиболее частых причин увольнения сотрудников больниц наряду с личными обстоятельствами, переездом, оплатой и высокой нагрузкой. В здравоохранении последствия особенно дороги: подбор и адаптация специалиста занимают месяцы, а подготовка сотрудников отдельных квалификаций — годы.

Связь между графиком и отношением к работе раскрывает качественное исследование BMC Nursing 2025 года. В фокус-группах участвовал 21 руководитель, штатный и временный сотрудник больниц, служб домашнего ухода и учреждений длительного ухода. Участники обсуждали существующие процессы и ожидания от ИИ-планирования.

Участники отмечали, что действующая практика планирования часто лишена справедливости и прозрачности, что вызывает недовольство — особенно среди штатных медсестёр. — из результатов исследования восприятия ИИ-планирования смен

Это небольшое исследование и не оценка финансового эффекта WFM. Однако оно показывает механизм: срок публикации графика, число последующих изменений, распределение ночных и выходных смен и возможность влиять на расписание связаны с восприятием справедливости и балансом между работой и личной жизнью.

Укомплектованность связана с исходами лечения

Наиболее сильная доказательная база относится к сестринскому персоналу стационаров. Систематический обзор 27 продольных исследований показал устойчивую связь более высокой обеспеченности медсёстрами с благоприятными исходами пациентов, прежде всего с более низкой смертностью. При этом различия в методиках не позволяют вывести единую норму для любой больницы.

В исследовании JAMA Network Open 2024 года ежедневные данные графиков сопоставили с 626 313 госпитализациями в 185 отделениях четырёх английских больничных трастов. Дни с низкой численностью медсестёр были связаны с повышенным риском смерти. Временный персонал помогал закрывать дефицит, но не компенсировал его полностью.

В японском исследовании JAMA Network Open 2026 года проанализировали 77 289 госпитализаций в 82 отделениях девяти больниц. Недоукомплектованность, особенно в дневные смены, была связана с более высокой внутрибольничной смертностью, повторными госпитализациями и увеличением продолжительности пребывания.

Исследования наблюдательные и не доказывают эффективность конкретной WFM-системы. Они подтверждают сам механизм: укомплектованность конкретной смены — один из факторов безопасности пациента.

Временный персонал закрывает разрыв, но не всегда заменяет постоянную команду

Внутренний резерв и временный персонал помогают срочно закрывать смены, но эти ресурсы неравнозначны постоянной команде. Специалисту, который впервые выходит в отделение, требуется время, чтобы освоиться с оборудованием, локальными протоколами и распределением ролей. Поэтому учитывать нужно не только число закрытых позиций, но и опыт специалиста, квалификацию и знакомство с подразделением.

Экономическая оценка в BMJ Quality & Safety, основанная на данных 185 английских отделений за пять лет, показала, что устранение недоукомплектованности может быть экономически эффективной мерой безопасности. В модели увеличение постоянного сестринского штата оказалось эффективнее систематического закрытия дефицита агентскими сотрудниками. При учёте сокращения продолжительности госпитализаций дополнительные расходы на персонал могли компенсироваться экономией больницы.

Это не универсальная финансовая модель. Но она меняет постановку вопроса: дополнительный сотрудник — не только расход, если его работа помогает снизить риск неблагоприятных исходов, повторных госпитализаций и длительного лечения.

Ключевой вывод: график в медицине одновременно влияет на стоимость, устойчивость команды и безопасность пациента; оптимизировать один показатель отдельно от остальных нельзя.

2. Как работает WFM-прогнозирование в медицине

Прогноз и планирование часто смешивают, хотя они отвечают на разные вопросы. Прогноз определяет, какая работа возникнет и когда, а расчёт потребности переводит её в часы и компетенции.

Прогноз должен описывать работу, а не только число пациентов

Одинаковое число пациентов может создавать разную нагрузку. В амбулаторной клинике важны длительность приёма, неявки, процедуры и занятость кабинетов. В стационаре — поступления и выписки, тяжесть пациентов и интенсивность ухода. 

Поэтому расчёт проходит в два этапа:

1. прогнозирование потока и состава пациентов;

2. перевод потока в объём задач и потребность по ролям, навыкам и времени.

Без второго этапа модель может точно предсказывать посещения, но не отвечает, сколько врачей, медсестёр, администраторов или диагностических специалистов потребуется.

Качество данных важнее сложности алгоритма

Даже сложный алгоритм не даст полезного прогноза, если система видит только количество пациентов. Два одинаковых по записи дня могут заметно различаться по числу неявок, длительности приёмов, сложности процедур и доступности кабинетов.

Поэтому модель должна учитывать данные, которые отражают реальную трудоёмкость работы. В амбулаторной клинике это запись, фактическая продолжительность услуг, неявки и занятость оборудования. В стационаре — поступления и выписки, заполненность коек, тяжесть пациентов и объём процедур.

Не менее важно сопоставлять график с фактической явкой и причинами отклонений. Иначе алгоритм обучается на упрощённой картине и воспроизводит прежние ошибки планирования.

Прогноз обновляется на нескольких горизонтах

Месячный план строится при неполной информации: позднее меняются запись, заполненность коек, больничные и доступность персонала. Поэтому прогноз используют на нескольких горизонтах:

• долгосрочный — для численности, найма и отпусков;

• среднесрочный — для графика на несколько недель;

• краткосрочный — для корректировки ближайших смен;

• внутрисменный — для перераспределения при отклонении факта от прогноза.

При этом уточнение прогноза не должно превращаться в постоянное изменение уже опубликованных смен. Заранее определяется, какие корректировки система предлагает автоматически, а какие утверждает руководитель.

Ключевой вывод: полезный прогноз показывает не только ожидаемый поток пациентов, но и работу по ролям, навыкам и времени, которую этот поток создаёт.

3. Как работает WFM-планирование персонала в медицине

Потребность нужно превратить в план покрытия

Расчёт потребности показывает, сколько врачей, медсестёр и других специалистов потребуется по времени, отделениям и квалификациям. Планирование сопоставляет эту потребность с доступными ресурсами и определяет:

• какую часть нагрузки закрывает постоянный штат;

• где возникает дефицит или избыток часов;

• какие смены можно закрыть внутренним резервом;

• когда потребуется перераспределение или временный персонал.

При этом разделяют базовую и переменную потребность. Базовая — минимальное безопасное покрытие, необходимое независимо от потока пациентов. Переменная зависит от записей, заполненности, операций и сезонных пиков.

Планируют связку ресурсов, а не только сотрудников

Наличие специалиста ещё не означает, что услугу можно оказать. В амбулаторной клинике врачу требуется кабинет, а иногда — медсестра и оборудование. Для операции одновременно нужны хирург, анестезиолог, бригада, операционная и необходимые аппараты.

Если врач доступен, но кабинет занят, его время не превращается в дополнительную пропускную способность. Свободное оборудование также бесполезно без специалиста нужной квалификации.

Поэтому планирование должно заранее показывать, какой ресурс ограничивает работу: персонал, кабинет, операционная или оборудование.

Резерв закладывают заранее

Больничные, срочные госпитализации и увеличение продолжительности процедур невозможно предсказать точно, но их вероятность можно учитывать. Для этого планирование предусматривает обычную нагрузку, пиковый поток и незапланированные отсутствия.

Базовая потребность закрывается постоянным штатом, изменчивая — внутренним резервом, перераспределением и добровольными подработками. Временный или агентский персонал подключается к дефициту, который нельзя закрыть более устойчивыми способами.

Результат этого этапа — не персональный график, а модель покрытия: количество смен и часов по ролям, выявленный дефицит, доступный резерв и ограничения по кабинетам и оборудованию.

Ключевой вывод: планирование переводит прогноз нагрузки в модель покрытия и показывает нехватку ресурсов ещё до распределения смен между сотрудниками.

4. Как составить исполнимый и справедливый график

Сначала обязательные ограничения, затем пожелания

График должен учитывать квалификацию, продолжительность работы, междусменный отдых, ночные часы, отпуска, обучение, ставки и совместительство. В отдельных подразделениях добавляются дежурства, наставничество и допуски к оборудованию.

Условия делятся на две группы:

• жёсткие ограничения — законодательство, квалификация, обязательный отдых и минимальное покрытие;

• предпочтения — желаемые смены, выходные и другие запросы сотрудников.

Приоритеты задаются явно: законность и квалификация → покрытие потребности → устойчивость смен → стоимость → пожелания сотрудников. Иначе система может оптимизировать удобство или затраты в ущерб более важным требованиям.

Справедливость не равна одинаковому числу смен

Две медсестры могут получить равное число дежурств, но у одной окажется больше ночей, выходных, срочных замен или коротких интервалов отдыха. Поэтому оценивают не только общее время, но и распределение нежелательной нагрузки.

Даже формально допустимый график может быть тяжёлым: несколько ночей подряд, быстрый переход с вечерней смены на утреннюю или длинная серия рабочих дней. Такие сочетания следует выявлять до публикации расписания.

Однако полный запрет всех нежелательных комбинаций способен сделать график неисполнимым. Правила должны учитывать профиль подразделения, законодательство и договорённости с сотрудниками.

Самостоятельный выбор работает в установленных границах

«Пандемия показала то, о чём сотрудники первой линии говорили нам давно: им нужна гибкость». — Бетти Джо Роккио, старший вице-президент и руководитель сестринской службы Mercy.

Самостоятельный выбор смен не означает, что сотрудник может выбрать любые смены. Он указывает доступность и предпочтения, откликается на открытую смену или предлагает обмен, а система проверяет квалификацию, нормы отдыха и итоговое покрытие.

Систематический обзор электронного и самостоятельного составления графиков 2024 года объединил 18 исследований. Цифровые подходы в целом были связаны с повышением эффективности, удовлетворённости и контроля над рабочим временем. Однако в отдельных проектах они приводили к дополнительным изменениям, сверхурочным и ощущению несправедливости.

Квазиэксперимент в Финляндии сравнил 121 отделение с цифровым партисипативным планированием и 117 отделений с традиционным подходом. В выборке примерно из 9 000 сотрудников число эпизодов больничных снизилось на 6%, а дней коротких больничных — на 7% относительно контрольной группы.

В другом финском исследовании с участием 677 работников больниц сотрудники сообщали о большем контроле над сменами и меньшей сонливости после вечерней работы. При этом выросла доля длинных смен, а большинство других показателей благополучия существенно не изменилось. Значит, предпочтения сотрудников всё равно нужно проверять на риск утомления.

Практическую сторону подхода показывает пилот University College London Hospitals. Самостоятельное планирование тестировали среди 152 сотрудников четырёх отделений. Системой воспользовались 60% работников, а 86% запросов были одобрены. После пилота подход распространили ещё на 43 отделения.

Ключевой вывод: справедливость определяется не только количеством смен, но и распределением ночей, выходных, коротких интервалов отдыха и возможностью сотрудников влиять на расписание.

5. Как закрывать отклонения после публикации графика

От открытой смены к внешнему персоналу

После публикации графика возникают больничные, незапланированный рост нагрузки и другие отклонения. Закрывать их можно последовательно:

1. Добровольная подработка сотрудника подразделения;

2. Внутренний резерв или банк смен;

3. Перераспределение между отделениями;

4. Сотрудник другой площадки;

5. Внешний или агентский персонал.

На каждом этапе проверяются квалификация, допуски, нормы отдыха и возможность работать в конкретном подразделении. Формально свободный специалист не является доступным ресурсом, если не знаком с оборудованием или не имеет необходимой подготовки.

Обмены должны оставаться управляемыми

Сотрудники могут предлагать обмены и откликаться на открытые смены, но изменение должно подтверждаться системой или руководителем. Иначе локальная замена создаст дефицит в другой смене, нарушит норму отдыха или изменит квалификационный состав.

Прозрачный процесс показывает, какая смена открыта, кто может её занять и почему конкретный сотрудник не подходит. Это сокращает переписку и ручной поиск замен.

Ключевой вывод: отклонения следует закрывать последовательно — от внутренних ресурсов к внешнему персоналу. При этом важно не просто найти свободного сотрудника, а сохранить необходимую квалификацию, нормы отдыха и покрытие остальных смен.

6. Экономика WFM: как считать выгоды в медицине

Экономический результат WFM возникает по нескольким направлениям, которые важно оценивать отдельно:

• прямая экономия — сокращение действительно лишних, сверхурочных и агентских часов;

• пропускная способность — дополнительные приёмы и процедуры при том же ресурсе;

• удержание — снижение затрат на поиск, адаптацию и временное замещение сотрудников;

• время руководителей — меньше ручной работы с графиками и заменами;

• клинический эффект — сокращение недоукомплектованных смен и связанных с ними неблагоприятных исходов.

Перенос сотрудника из спокойной смены в период высокой нагрузки не сокращает ФОТ: эффект следует искать в пропускной способности, отказе от агентской смены или снижении дефицита. Высвобождённое время руководителя также не становится прямой экономией, если расходы организации не изменились.

Что показывают исследования электронного планирования

Систематический обзор О’Коннелл и соавторов объединил 18 исследований: 10 описательных, семь нерандомизированных и одно качественное.

В целом электронное и самостоятельное планирование связывали с сокращением времени на подготовку графиков, повышением удовлетворённости и улучшением контроля над рабочим временем. 

В одном из включённых исследований ежедневная работа с расписанием сократилась с 45 до 10 минут. Авторы сообщили об экономии 175 рабочих часов, или 78% времени руководителей на планирование, и почти 3% бюджета сестринского персонала.

В другом исследовании подготовка полного графика занимала четыре часа до внедрения и 47–67 минут после. Расчётная стоимость высвобождённого времени составила £1 345–1 645 в год на одного специалиста по планированию.

Удержание как потенциальный эффект

По данным NSI National Health Care Retention & RN Staffing Report 2026, средняя стоимость замены одной медсестры у постели больного составляла $60 090, а потери больницы из-за текучести — в среднем $5,19 млн в год. Но эти суммы нельзя автоматически записывать в эффект WFM. Необходимо подтвердить, что после изменения графиков снизилось именно число увольнений, связанных с расписанием, а результат не объясняется оплатой, нагрузкой или ситуацией на рынке труда.

Как считать эффект без двойного счёта

Ключевой вывод: экономику WFM считают по отдельным каналам и сравнивают с базовым периодом; перенос часов и высвобождение времени сами по себе ещё не являются финансовой экономией.

7. Международные кейсы WFM в медицине

Hartford Hospital, США

более 200 медсестёр приёмного отделения

До внедрения подготовка графика занимала более 88 часов ручной работы. Оптимизационная система собирает предпочтения сотрудников, рассчитывает потребность с учётом потока пациентов и распределяет смены.

Затраты на персонал снизились на 5–8%, покрытие потребности улучшилось на 8–25%, а количество сверхурочных смен сократилось на 85%. Расчётная годовая экономия составила около $720 тыс.

Что показывает кейс: оптимизация может одновременно улучшать покрытие и снижать затраты.

Indiana University Health, США

16 больниц в пяти регионах

Проект Delta Coverage объединил прогноз загрузки с внутренним резервом медсестёр, которых можно направлять между больницами. Система заранее определяет доступных сотрудников, а окончательное решение о переводе принимает за 24–48 часов до смены.

Пилот сократил недоукомплектованность. Расчётная годовая экономия по сравнению с привлечением временных медсестёр составила $2,5 млн.

Что показывает кейс: в распределённой сети резерв можно искать не только внутри одной больницы, но и между площадками.

UCLH, Великобритания

47 отделений

Сотрудники заранее указывали желаемые смены и выходные, после чего руководители балансировали ростер. Самостоятельным выбором смен воспользовались 60% сотрудников, а 86% запросов были одобрены. Руководители также отмечали сокращение времени на подготовку расписания и числа обменов после его публикации.

Что показывает кейс: участие сотрудников в планировании работает при единых правилах, обучении и понятном порядке распределения смен.

Mercy, США

более 50 больниц и около 12 000 медсестёр

Mercy создала внутренний кадровый резерв с возможностью выбирать смены через мобильную систему. В описании результатов за 2023 доля закрытых смен достигла 86%, затраты на агентский персонал снизились на 62%, текучесть — на 8%, а время на комплектование смен и подготовку графиков — на 20%.

Экономия на дорогих формах привлечения персонала составила около $30 млн.

Что показывает кейс: внутренний резерв помогает снизить зависимость от более дорогого внешнего персонала.

Children’s Nebraska, США

11 клиник и около 4 000 сотрудников

Система объединила прогноз численности и тяжести пациентов с графиками, учётом времени и оплатой труда. Планирование, которое раньше велось отдельно в подразделениях, централизовали.

Сокращение числа временных медсестёр позволило сэкономить $12 млн за семь месяцев. Ещё около $100 тыс. в год составила расчётная экономия на дополнительных выплатах, связанных с перерывами.

Что показывает кейс: единый контур планирования и учёта помогает выявлять дорогостоящие исключения.

Финские больницы

238 отделений и около 9 000 сотрудников

В квазиэксперименте 121 отделение использовало цифровое планирование с участием сотрудников, а 117 отделений продолжали работать по традиционной модели. В основной группе количество эпизодов больничных снизилось на 6%, а число дней коротких больничных — на 7%.

Что показывает кейс: эффект графика может проявляться не в сокращении смен, а в уменьшении незапланированных отсутствий.

Сравнивать эти показатели напрямую нельзя: проекты решали разные задачи. Корректнее сопоставлять механизмы эффекта — оптимизацию покрытия, внутренний резерв, самостоятельный выбор смен и снижение зависимости от временного персонала.

Ключевой вывод: международные кейсы показывают, что WFM даёт эффект через разные механизмы — от оптимизации графика до развития внутреннего кадрового резерва.

8. Российский рынок: WFM-системы в медицине

Кадровый дефицит сохраняется

В государственных медицинских организациях России работают около 558 тыс. врачей и 1,2 млн работников среднего медицинского звена. В начале 2025 года Минздрав оценивал дефицит примерно в 23,3 тыс. врачей и 63,5 тыс. работников среднего медицинского персонала. Почти 20% врачей и 13% средних медицинских работников были старше 60 лет.

До 2030 года отрасли потребуется ещё 65,4 тыс. специалистов, а замещающая потребность из-за выхода сотрудников из отрасли и на пенсию оценивается в 809 тыс. человек за пять лет. Это не показатель текучести, но он показывает масштаб предстоящего обновления кадров.

Единой оценки текучести для всей российской системы здравоохранения в открытых источниках нет. Для конкретной организации важнее собственные показатели: увольнения по специальностям и филиалам, сроки закрытия вакансий, доля совместителей, сверхурочные и незакрытые смены.

Цифровизация расписаний создаёт основу для WFM

Методические рекомендации Минздрава предусматривают оценку укомплектованности, разработку типовых слотов, формирование месячного расписания и ежедневный контроль его актуальности в МИС.

Расписание должно учитывать должность и ставку врача, продолжительность и тип приёма, кабинет и режим работы организации. Это ещё не полноценный WFM, но единые данные о сотрудниках, ресурсах и слотах создают основу для расчёта потребности и автоматизации графиков.

Поставщики WFM на российском рынке 

Отдельной оценки российского рынка WFM в здравоохранении пока нет. По данным отраслевого обзора ComNews, во всех отраслях количество рабочих мест, охваченных WFM, выросло примерно со 100 тыс. в 2021 году до более чем 600 тыс. в 2023-м. Эти данные показывают распространение систем, но не позволяют отдельно оценить сегмент здравоохранения.

К основным поставщикам российского WFM-рынка относятся Verme, Goodt, Naumen, TARGControl, Imredi и PlanForce. Опубликованные кейсы в медицинских организациях есть у PlanForce и TARGControl, однако проектов с измеренным финансовым или клиническим эффектом пока немного.

Российские медицинские организации обычно движутся поэтапно: сначала автоматизируют учёт времени и табель, затем централизуют планирование врачей, кабинетов и оборудования и только после этого переходят к прогнозированию нагрузки и оптимизации расписаний.

Российские кейсы WFM в медицине

МЕДСИ

В проекте МЕДСИ система PlanForce учитывает более 50 условий: потребность во врачах, их доступность, кабинеты, оборудование, сертификаты, совмещения и загрузку по времени. Графики связаны с медицинской, кадровой и зарплатной системами.

Подготовка и согласование месячного расписания сократились с более чем недели до двух с небольшим часов.

Медицинский центр «XXI век»

Сеть перешла от локальных графиков и табелей в Excel к единому контуру учёта времени и планирования. В TARGControl смены распределяются по кабинетам, локациям и ролям, сотрудники подают заявки на отсутствия и откликаются на открытые смены. Табель формируется по фактическим событиям, а данные о загрузке передаются в Qlik Sense.

На текущем этапе графики составляются с учётом норм рабочего времени, доступности сотрудников и установленных ограничений.

«Будь Здоров»

В 2025 году сеть запустила PlanForce в трёх пилотных клиниках — в Москве, Санкт-Петербурге и Уфе. Система учитывает поток пациентов, доступность врачей, загрузку кабинетов и оборудования, сверхурочные, отпуска и замены. Графики связаны с кадровой и медицинской информационными системами, на их основе автоматически формируется табель.

В публикации о запуске следующим этапом называлось масштабирование решения на всю сеть.

9. Как организовать пилот WFM

1. Выбрать проблему и основной результат

Гипотеза должна связывать изменение процесса с конкретным результатом. Например: «внутренний резерв сократит часы внешнего персонала без роста незакрытых смен» или «учёт предпочтений уменьшит число ручных обменов и больничных».

Выберите один основной результат и несколько защитных показателей. Одновременно проверять снижение ФОТ, текучести, ожидания и клинических рисков можно только при понимании, какой процесс влияет на каждый показатель.

2. Подготовить данные и правила

Для пилота желательно собрать данные за 6–12 месяцев, а при выраженной сезонности — за более длительный период. Проверьте расхождения между графиком, табелем и оплатой. Зафиксируйте роли, навыки, подразделения и причины ручных корректировок.

До запуска разделите ограничения на обязательные и желательные. Согласуйте нормы отдыха, правила переводов между подразделениями, порядок распределения открытых смен и ответственность за утверждение графика.

3. Сформировать тестовую и сравнительную группы

Выберите сопоставимые подразделения или площадки. Если рандомизация невозможна, используйте поэтапный запуск: одни подразделения начинают пилот, другие временно служат сравнением. При оценке учитывайте сезонность, вспышки заболеваний, запуск новых услуг и кадровые изменения.

После настройки и обучения оставьте 8–12 недель стабильной эксплуатации. Результат одной недели не показывает устойчивый эффект.

4. Настроить ежедневный процесс

Определите, кто обновляет прогноз, публикует график, открывает смены, согласует обмены и разбирает отклонения. Сотрудники должны понимать, как указать доступность или сообщить об ошибке, а руководители — когда допустима ручная корректировка.

5. Измерить эффект

Оценку проводят на том уровне, где менялся процесс. Результат одного отделения нельзя автоматически переносить на экономику всей больницы.

6. Масштабировать 

После пилота зафиксируйте, какие правила сработали, какие данные пришлось очищать и почему руководители корректировали предложения системы. Общую методологию можно тиражировать, но нормы необходимо адаптировать к профилю подразделения: график приёмного отделения нельзя механически перенести в операционный блок или амбулаторную сеть.

Ориентировочная дорожная карта:

• месяцы 0–1 — диагностика, гипотеза, аудит данных и выбор пилота;

• месяцы 1–3 — интеграции, настройка правил и обучение;

• месяцы 3–6 — пилот и 8–12 недель измерения;

• месяц 6 — оценка результатов и решение о масштабировании;

• месяцы 7–12 — поэтапное подключение подразделений или филиалов.

Сроки зависят от качества данных и сложности интеграций. При ручном учёте подготовка может занять больше времени, чем сам пилот.

Ключевой вывод: пилот должен проверять одну причинную гипотезу и одновременно контролировать покрытие, стоимость, опыт сотрудников и безопасность пациентов.

10. Выводы

Для медицинской организации внедрение WFM означает переход от составления графиков к управлению покрытием. Исследования и кейсы показывают несколько общих закономерностей.

• Укомплектованность смены влияет на безопасность пациента. Значение имеет не средняя численность за месяц, а наличие специалистов нужной квалификации в конкретный момент.

• График начинается с прогноза нагрузки. Сначала определяется будущий объём работы, затем потребность в часах и компетенциях, источники покрытия и только после этого — персональные смены.

• Экономический эффект нельзя сводить к сокращению ФОТ. Он может проявляться в снижении сверхурочных и затрат на временный персонал, росте пропускной способности, удержании сотрудников и экономии времени руководителей.

• Гибкость работает только в установленных границах. Предпочтения сотрудников учитываются вместе с квалификацией, нормами отдыха, покрытием и справедливым распределением сложных смен.

• Российский рынок находится на раннем этапе. Зарубежные проекты уже показывают измеримый эффект оптимизации и внутренних резервов, тогда как российские внедрения чаще начинаются с учёта времени и централизации расписаний.

Ключевой вывод: ценность WFM в медицине возникает тогда, когда система помогает обеспечить нужную компетенцию в нужном месте и в нужное время — с учётом стоимости, доступности персонала и безопасности пациента.

11. Источники

1. World Health Organization. State of the World’s Nursing 2025 — WHO — State of the World’s Nursing 2025

2. World Health Organization. Health Workforce — WHO — Health Workforce

3. American Hospital Association. Costs of Caring, 2026 — American Hospital Association — Costs of Caring

4. INFORMS. Healthcare Staffing and Scheduling Case, 2026 — INFORMS — healthcare staffing case

5. NSI National Health Care Retention & RN Staffing Report 2026 — NSI — National Health Care Retention & RN Staffing Report 2026

6. CDC. Quality of Worklife Survey / Health Worker Mental Health — CDC — Health Workers Face a Mental Health Crisis

7. BMC Nursing, 2025. Exploring nurse perspectives on AI-based shift scheduling for fairness, transparency, and work-life balance — BMC Nursing — AI-based shift scheduling

8. Dall’Ora C. et al. Nurse staffing levels and patient outcomes: a systematic review of longitudinal studies, 2022 — PubMed — Nurse staffing levels and patient outcomes

9. JAMA Network Open, 2024. Nursing Team Composition and Mortality Following Acute Hospital Admission — JAMA Network Open — Nursing Team Composition and Mortality

10. JAMA Network Open, 2026. Hospital Nurse Understaffing and Patient Mortality, Readmission, and Length of Stay — JAMA Network Open — Hospital Nurse Understaffing

11. BMJ Quality & Safety. Cost-effectiveness of eliminating hospital understaffing by nursing staff — BMJ Quality & Safety — Cost-effectiveness of eliminating understaffing

12. O’Connell M. et al., Journal of Clinical Nursing, 2024 — Journal of Clinical Nursing — Electronic and self-rostering systems

13. International Journal of Nursing Studies. Participatory working time scheduling in Finnish hospitals — International Journal of Nursing Studies — participatory scheduling study

14. Härmä M. et al. The effects of using participatory working time scheduling software on working hour characteristics and wellbeing — PubMed — Participatory working time scheduling

15. Timewise / University College London Hospitals. Self-rostering case study — Timewise — UCLH case study

16. Na L. et al., INFORMS Journal on Applied Analytics, 2024. Optimization Automates Emergency Department Nurse Scheduling at Hartford Hospital — INFORMS — Hartford Hospital case

17. Helm J.E. et al., INFORMS Journal on Applied Analytics, 2024. Delta Coverage: The Analytics Journey to Implement a Novel Nurse Deployment Program — INFORMS — Indiana University Health Delta Coverage

18. Healthcare IT News. Mercy saves $30 million in 2023 with AI-powered nursing workforce management tech — Healthcare IT News — Mercy case

19. Becker’s Hospital Review. The Workforce Management Playbook: How Mercy is Empowering Nurses — Becker’s Hospital Review — Mercy workforce management case

20. UKG. Children’s Nebraska Streamlines and Aligns Scheduling Using UKG Solutions — UKG — Children’s Nebraska case

21. Минздрав России / ЦНИИОИЗ. Методические рекомендации № 12-23 «Организация записи на приём к врачу» — ГАРАНТ — Методические рекомендации Минздрава

22. Интерфакс. Кадровая потребность российского здравоохранения до 2030 года — Интерфакс — кадровая потребность здравоохранения

23. ComNews. «Бурный рост использования WFM в России пока не привёл к значимым экономическим результатам», 2025 — ComNews — рынок WFM в России