Статьи с темой: «профилактическая медицина»
-
2025 № 12 Технологическая структура глубокой медицины в составе умной медицинской экосистемы. Часть 1: Вызовы современного здравоохранения и целевая концепция профилактической модели на основе цифровых двойников.
Современное здравоохранение сталкивается с беспрецедентными вызовами: рост затрат, нехватка кадров, фрагментация данных и инфраструктуры, а также увеличение бремени хронических заболеваний. Это обуславливает необходимость перехода от реактивной, «лечебной» модели к проактивной, профилактической. Настоящая работа представляет собой первую часть исследования, посвященного технологическим основам «глубокой медицины», суть которой состоит в использовании искусственного интеллекта для улучшения человеческих аспектов медицинской практики, а не для их замены.
Цель: провести критический анализ существующей парадигмы медицинской помощи и обосновать стратегическую необходимость перехода к проактивной, профилактической модели. Дать детальное введение и терминологическое уточнение ключевых концепций, составляющих основу для проектируемого решения: «глубокая медицина», цифровая медицинская экосистема и технология цифровых двойников.
Материалы и методы. Проведен анализ современных вызовов и критических мест в системе здравоохранения. Детально рассмотрены концепция глубокой медицины и технология цифровых двойников, в том числе применительно к особенностям ее реализации в цифровой медицинской экосистеме.
Результаты. Показано, что реализация принципов глубокой медицины возможна лишь при сочетании двух факторов: 1) единой платформенной экосистемы, преодолевающей разрозненность данных, и 2) технологии цифровых двойников, преобразующей большие данные в персонализированное знание. Уточнена терминология («цифровая модель», «цифровая тень», «цифровой двойник») и обосновано, что в медицине применительно к пациенту корректен термин «цифровая тень», обеспечивающий односторонний поток данных и обратную связь в виде рекомендаций. Выявлен и систематизирован комплекс ключевых проблем внедрения, включая вопросы качества данных, конфиденциальности, интеграции, этики и вычислительных мощностей.
Заключение и перспективы. В первой части исследования обоснована неизбежность смены парадигмы и сформирован концептуально-терминологический фундамент. Выявленные барьеры демонстрируют, что их преодоление требует не точечных улучшений, а целостного системного подхода. Разработке конкретного архитектурного решения – технологической структуры умной медицинской экосистемы, призванной реализовать анонсированную профилактическую модель, – будет посвящена вторая часть данного исследования. -
2023 № 6 Опыт применения технологий искусственного интеллекта для развития профилактического здравоохранения на примере Кировской области.
Здравоохранение является одной из приоритетных отраслей для практического применения систем искусственного интеллекта (ИИ). В 2018 г. в Кировской области было принято решение запустить собственный региональный проект внедрения технологий ИИ с целью получения практического опыта и понимания особенностей, преимуществ и барьеров применения ИИ. В качестве приоритетного направления было выбрано совершенствование профилактической медицины. В качестве базового программного продукта была выбрана российская платформа прогнозной аналитики Webiomed. Реализация проекта включала 3 этапа: пилотную апробацию в 2019–2020 гг., промышленную эксплуатацию в режиме «второго мнения» в 2021–2022 гг. и внедрение в режиме цифрового помощника, запущенное в 2023 г. В результате реализации 1го и 2го
этапов проекта удалось доказать, что главным преимуществом ИИ при анализе больших медицинских данных является автономная и высокая точность интерпретации имеющейся в ней информации. ИИ-система способна самостоятельно извлекать из электронных медицинских карт необходимые для анализа данные, сопоставлять их с данными прошлых периодов, оценивать динамику изменения показателей здоровья, выявлять появление опасных тенденций и факторов риска. Все вместе это позволяет формировать так называемые «цифровые профили» пациентов, которые в свою очередь представляют из себя ценный ресурс для поддержки принятия управленческих и клинических решений.