Ключевым направлением внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении России является создание и интеграция медицинских изделий с ИИ (МИ с ИИ) в цифровые контуры субъектов Российской Федерации. За 2018–2024 гг. в создание и развитие различных ИИ-продуктов для здравоохранения было инвестировано 4 млрд 712 млн руб., из которых 69 % было вложено со стороны государственных источников. Подведомственные научные центры Минздрава реализуют 215 исследовательских проектов в данной сфере. Разработан и утвержден 21 национальный стандарт и предварительный технический стандарт. На 1 января 2025 г. в России было зарегистрировано 39 МИ с ИИ, благодаря чему суммарно было реализовано 412 региональных проектов внедрения МИ с ИИ, 83 % из которых приходится на анализ изображений, 16 % – анализ электронных медицинских карт. В настоящее время развивается комплекс мероприятий по активному внедрению технологий ИИ в здравоохранение, включая выстраивание нормативно-правового регулирования, привлечение инвестиций, проведение научных исследований и разработок новых продуктов.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Здравоохранение
Внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) является одним из ключевых направлений цифровой трансформации здравоохранения. Перспективность применения технологий ИИ обусловлена сразу несколькими факторами: накопление большого количества данных, включая повсеместное ведение электронных медицинских карт (ЭМК) и цифровых архивов медицинских изображений, развитие методов машинного обучения, доступность необходимой аппаратной инфраструктуры и т. д. Накопленный опыт разработки и применения различных систем искусственного интеллекта (СИИ), а также результаты научных исследований в этой сфере убедительно демонстрируют, что технологии ИИ могут оказать существенное влияние на повышение эффективности работы медицинских организаций и более рациональное использование имеющихся финансовых и кадровых ресурсов, улучшить управление и организацию здравоохранения, а также предложить новые цифровые сервисы для пациентов [1, 2].
Список литературы
1. Bekbolatova M., Mayer J., Ong C.W., Toma M. Transformative Potential of AI in Healthcare: Defi nitions, Applications, and Navigating the Ethical Landscape and Public Perspectives. Healthcare (Basel). 2024; 12(2): 125. PMID: 38255014 1. DOI: 10.3390/healthcare12020125 PMID: 382550141
2. Borges do Nascimento I.J., Abdulazeem H.M., Vasanthan L.T., et al. The global eff ect of digital health technologies on health workers’ competencies and health workplace: an umbrella review of systematic reviews and lexical-based and sentence-based metaanalysis. Lancet Digital Health. 2023; 5(8): e534-e544. PMID: 37507197. DOI: 10.1016/S2589-7500(23)00092-4 PMID: 37507197
3. Гусев А.В., Артемова О.Р., Васильев Ю.А., Владзимирский А.В. Внедрение медицинских изделий с технологиями искусственного интеллекта в здравоохранении России: итоги 2023 г. Национальное здравоохранение. 2024; 5(2): 17-24. DOI: 10.47093/2713-069X.2024.5.2.17-24
4. Зарубина Т.В., Раузина С.Е., Астанин П.А. и др. Создание базы медицинских знаний на основе национального метатезауруса для унификации разработки систем поддержки принятия клинических решений. Вестник Российской академии медицинских наук. 2024; 79(2): 175-192. DOI: 10.15690/vramn17390
5. Orlova I., Akopyan Z., Plisyuk A., et al. Opinion research among Russian Physicians on the application of technologies using artifi cial intelligence in the fi eld of medicine and health care. BMC Health Serv Res. 2023; 23(1): 749. PMID: 37442981. DOI: 10.1186/s12913-023-09493-6 PMID: 37442981
6. Гусев А.В., Реброва О.Ю. Осведомленность и мнения руководителей в сфере здравоохранения России о медицинских технологиях искусственного интеллекта. Врач и информационные технологии. 2023; 1: 28-39. DOI: 10.25881/18110193_2023_1_28
7. Васильев Ю.А., Арзамасов К.М., Владзимирский А.В. и др. Подготовка набора данных для обучения и тестирования программного обеспечения на основе технологии искусственного интеллекта: учебное пособие. М.: Издательские решения, 2024. 140 с. ISBN: 978-5-0062-1244-2
8. Васильев Ю.А., Владзимирский А.В., Омелянская О.В. и др. Обзор метаанализов о применении искусственного интеллекта в лучевой диагностике. Медицинская визуализация. 2024; 28(3): 22-41. DOI: 10.24835/1607-0763-1425
9. Искусственный интеллект в лучевой диагностике: Per Aspera Ad Astra. Монография. Под ред. Ю.А. Васильева, А.В. Владзимирского. М.: Издательские решения, 2025. 491 с.
Выпуск
Другие статьи выпуска
Посттравматическое стрессовое расстройство (ПТСР) – состояние, возникающее у непосредственных участников потенциально травматических событий, таких как природные или техногенные катастрофы, физическое или сексуальное насилие, боевые действия, несчастные случаи, которое проявляется в навязчивом повторном переживании этих событий. Эффективное оказание медицинской помощи пациентам с ПТСР требует не только индивидуального подхода, но и хорошо структурированной организационно-методической базы. В данной статье рассматриваются ключевые аспекты организации медицинской помощи пациентам с ПТСР, новые подходы к раннему выявлению, лечению и реабилитации. Цель. Анализ организационно-методических аспектов оказания специализированной психиатрической и наркологической медицинской помощи пациентам с ПТСР в Российской Федерации и за рубежом и представление инновационной программы психосоциальной и медицинской реабилитации. Материалы и методы. На основе комплексного подхода к изучению данной проблемы была сформирована новая организационно-методическая модель оказания медицинской помощи пациентам с ПТСР, включающая программу комплексной медицинской и психосоциальной реабилитации, разработанная специалистами ФГБУ «НМИЦ ПН им. В. П. Сербского» Минздрава России. Апробация программы реабилитации проводилась в 2024 г. на базе филиалов центра: Московского научно-исследовательского института психиатрии, Национального научного центра наркологии и Клинико-реабилитационного центра «Хмолино». Результаты. Методологической основой разработки программы являлись правовые, организационные и экономические основы охраны здоровья граждан; клинические рекомендации; национальные руководства по психиатрии, психотерапии и наркологии; анализ российского и зарубежного опыта по оказанию помощи лицам с ПТСР. Представленная организационно-методическая модель оказания специализированной (психиатрической и наркологической) медицинской помощи пациентам с ПТСР и коморбидными расстройствами базируется не на привычном последовательном, а на комплексном подходе. Заключение. Учитывая многообразие травмирующих факторов, клинических проявлений ПТСР и вариантов течения, высокую частоту сопутствующих психических, наркологических и соматических расстройств, необходим переход от последовательной модели ведения пациентов к комплексному подходу, что будет способствовать более высокой приверженности лечению и достижению максимального терапевтического эффекта. Ключевыми факторами успеха также можно считать формирование единой методологии и понятийного аппарата при использовании техник скрининга и ранних мотивационных вмешательств, обучение специалистов и внедрение передовых инновационных технологий в медицинскую практику.
Глобальная конкуренция за человеческий капитал повышает важность экспорта образования, в том числе и для Российской Федерации – в национальные цели развития государства входит достижение числа иностранных студентов до 500 000 к 2030 г. Цель исследования. Провести анализ динамики численности иностранных обучающихся по медицинским направлениям подготовки в российских вузах, в том числе с перспективой до 2030 г., а также дать предложения по подходам к увеличению числа иностранных студентов. Материалы и методы. Данные о приеме, численности и выпуске иностранных студентов по медицинским направлениям подготовки были получены из форм федерального статистического наблюдения «Сведения об организации, осуществляющей образовательную деятельность по образовательным программам высшего образования – программам бакалавриата, программам специалитета, программам магистратуры», размещенных на сайте Министерства науки и высшего образования Российской Федерации. Для анализа данных применялись методы статистической обработки; прогнозы получены методами экспоненциального сглаживания. Результаты. Общее количество обучающихся по медицинским специальностям в 2024 г. продемонстрировало рост, составив 79 709 и 6740 человек для внебюджетной и бюджетной форм финансирования обучения, что соответствовало 24 и 14 % от иностранцев по всем направлениям подготовки. С учетом текущих показателей приема и средней продолжительности обучения по медицинским специальностям расчетное количество иностранных студентов на медицинских программах может достигнуть 140–142 тыс. человек к 2030 г. (без учета обучающихся по квоте). Существенное влияние на этот показатель может оказывать количество отчисляемых во время обучения студентов (до 33 % по некоторым специальностям), что требует определенного внимания. Заключение. Сохраняется интерес иностранцев к медицинскому образованию в Российской Федерации, но для обеспечения устойчивого роста в период с 2025 по 2030 г. необходима реализация комплексной стратегии, направленной на повышение конкурентоспособности российского медицинского образования, а также на создание благоприятных условий для иностранных студентов.
В настоящее время обеспечение высоких стандартов качества профессиональной подготовки врачей является одним из приоритетов как для системы медицинского образования, так и для системы национального здравоохранения. И в этой связи процедура аккредитации выступает механизмом независимой оценки качества медицинского образования и готовности выпускников медицинских вузов к самостоятельной работе с учетом требований практического здравоохранения. Цель исследования. Изучить уровень удовлетворенности медицинских специалистов процедурой первичной аккредитации и определить пути ее совершенствования. Материалы и методы. Изучение мнений аккредитуемых лиц о процедуре первичной аккредитации было реализовано в июле– августе 2024 г. на базе Сеченовского Университета (анкетный онлайн-опрос, n = 17 058, 78 центров аккредитации в Российской Федерации). Результаты. Согласно полученным данным большинство участников исследования удовлетворены процедурой первичной аккредитации и считают, что она способствует повышению качества медицинских услуг, предоставляемых пациентам, является важным процессом оценки и подтверждения квалификации медицинских специалистов, мотивирует аккредитуемых повысить уровень своих знаний и навыков по специальности, однако способствует повышению уровня стресса у выпускников вузов. Удовлетворенность респондентов процедурой первичной аккредитации во многом была обусловлена высоким уровнем их информированности (95,7 %) и готовности к аккредитационным испытаниям: 31,4 % аккредитованных оценили свою готовность на 10 баллов (по 10-балльной шкале); 49,8 % выбрали варианты ответа «9 баллов» и «8 баллов»; 11,9 % считают, что их уровень готовности соответствовал 7 баллам. Лишь 5,9 % признали, что были недостаточно готовы к аккредитационным испытаниям (оценки от 4 до 6 баллов), а 0,9 % указали, что были практически не готовы к прохождению первичной аккредитации (выбор в диапазоне 1–3 балла). Заключение. Результаты комплексного исследования удовлетворенности медицинских специалистов процедурой первичной аккредитации свидетельствуют о ее значимости как инструмента независимой оценки качества профессиональной подготовки, при этом выявлены потенциальные направления оптимизации организационного сопровождения аккредитационного процесса.
Для управления здравоохранением необходимо обеспечение процесса принятия организационных решений. Министерством здравоохранения Российской Федерации в период COVID-19 была отработана система еженедельных аналитических отчетов о смертности населения. Результаты этого мониторинга являются основой принятия управленческих решений по совершенствованию организации медицинской помощи. Цель. Создание модели анализа смертности для применения в целях управления здравоохранением на основе первичных данных. Материалы и методы. Источник данных о зарегистрированных умерших за пер иод с 2019 по 2023 г. – данные Федерального реестра медицинских документов о смерти единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения (ФРМДС ЕГИСЗ), Федеральной службы государственной статистики и Федерального регистра лиц, больных COVID-19. Обработка и визуализация данных произведены с помощью программы Microsoft Excel, PowerPoint и на автоматической основе на базе ЕГИСЗ. Результаты. Результаты еженедельной оперативной обработки данных ФРМДС ЕГИСЗ соотносятся с оперативными данными о смертности, опубликованными Росстатом. Используемый подход позволяет максимально охватить учтенный в первичных данных о смертности вклад острых инфекционных заболеваний, а показатели летальности пациентов отражают качество оказания медицинской помощи. На основе выбранных показателей разработана методика расчета интегрального индекса, который отражает уровень риска, связанного с ростом смертности от COVID-19. Заключение. Существующие информационные системы и отработанные подходы к анализу данных позволяют повышать эффективность управления здравоохранением, при этом набор показателей и периодичность их расчета могут быть адаптированы к запросам организаторов здравоохранения.
Издательство
- Издательство
- МГМУ им. И.М. Сеченова
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 119991, Москва, ГСП-1, ул.Трубецкая, д.8, стр.2
- Юр. адрес
- 119048, Москва, ул. Трубецкая, д. 8, стр. 2
- ФИО
- Глыбочко Петр Витальевич (Ректор)
- E-mail адрес
- rectorat@staff.sechenov.ru