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. -
2026 № 7 Технологическая структура глубокой медицины в составе умной медицинской экосистемы. Часть 2: Архитектурная модель платформенной экосистемы для поддержки глубокой медицины на основе цифровых двойников.
В первой части исследования был обоснован стратегический переход от реактивной «лечебной» модели здравоохранения к проактивной, профилактической парадигме, основанной на принципах глубокой медицины. Была показана ключевая роль синергии цифровой медицинской экосистемы и технологии цифровых двойников (цифровых теней) пациента для реализации этого перехода, а также систематизирован комплекс критических барьеров внедрения.
Цель: разработать и описать конкретную архитектурную модель и технологическую структуру умной медицинской экосистемы, призванной реализовать профилактическую бизнес-модель и преодолеть выявленные барьеры на основе цифровых теней пациентов.
Материалы и методы. На основе анализа проблем внедрения цифровых двойников пациента (ЦДП) предложен экосистемный подход, предполагающий интеграцию сервисов ЦДП в единую платформенную среду. Использованы принципы сервис-ориентированной (СОА) и микросервисной архитектуры (МСА) для обеспечения гибкости, масштабируемости и слабой связанности компонентов.
Результаты. Предложена детализированная технологическая мета-структура (архитектурная модель) цифровой медицинской экосистемы, ключевыми артефактами которой являются: банк клинических данных (БКД), личный кабинет пациента (ЛК), виртуальная интегрированная ЭМК (ВЭМК), оперативное хранилище данных (ОХД) и системы ИИ. Показано, что экосистемный подход позволяет решить ключевые проблемы внедрения ЦДП: обеспечить доступность, агрегацию и качество данных за счет единой политики управления, реализовать механизмы информационной безопасности и преемственности медицинской помощи, а также предоставить практическую пользу всем участникам (пациентам, врачам, МО).
Заключение. Интеграция цифровых двойников пациентов в платформенную экосистему существенно увеличивает их ценность и полезность по сравнению с автономными решениями, позволяя перейти к персонализированной, профилактической и предиктивной медицине (5P-медицина). Преодоление оставшихся технологических, регуляторных и этических барьеров требует целостного системного подхода, дальнейших исследований и развития нормативной базы для полной реализации преобразующего потенциала технологии. -
2026 № 7 Роль врача общей практики в повышении эффективности диспансеризации: организационные и финансовые аспекты.
Рост распространённости хронических неинфекционных заболеваний и демографическое старение населения усиливают значение профилактики в системе здравоохранения. В Российской Федерации ключевым инструментом профилактической политики является диспансеризация взрослого населения, эффективность которой во многом определяется организацией первичной медико-санитарной помощи и ролью врача общей практики.
Цель исследования: проанализировать организационные и финансовые механизмы повышения эффективности диспансеризации в системе первичной медико-санитарной помощи с учётом роли врача общей практики.
Материалы и методы. Проведён аналитический обзор нормативно-правовых документов Российской Федерации, а также отечественных и зарубежных научных публикаций, посвящённых вопросам профилактических осмотров и организации первичной медико-санитарной помощи. Использованы методы сравнительного анализа, систематизации и обобщения научных данных.
Результаты. Показано, что существующая модель диспансеризации характеризуется высокой степенью нормативной регламентации и значительной ролью врача общей практики в координации профилактических мероприятий. В то же время её эффективность ограничивается кадровым дефицитом, высокой нагрузкой на врачей, недостаточным уровнем цифровизации и ориентацией финансирования преимущественно на количественные показатели. Анализ международного опыта демонстрирует эффективность мультидисциплинарных команд, цифровых инструментов поддержки принятия решений и моделей результат-ориентированного финансирования.
Выводы. Повышение эффективности диспансеризации требует перехода от модели формального охвата населения профилактическими осмотрами к системе управления результатами здоровья, основанной на организационной трансформации первичной медико-санитарной помощи, цифровизации и внедрении экономических стимулов. -
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.