Национальные системы здравоохранения испытывают ряд общих проблем глобального характера: рост численности населения, демографическое старение, распространенность хронических неинфекционных заболеваний, постоянный рост затрат на здравоохранение с одновременным увеличением дефицита ресурсов, включая кадровое обеспечение. Вместе с этим активное развитие информационных технологий, включая накопление больших данных, искусственный интеллект, телемедицина, удаленный мониторинг пациентов и всевозрастающая доступность высокопроизводительных мобильных устройств и высокоскоростного подключения к сети Интернет создают действительно уникальные перспективы для развития продуктов и сервисов цифрового здравоохранения. Рост инвестиций со стороны технологических гигантов и венчурных фондов является одним из главных драйверов цифровой трансформации здравоохранения. Все больше инновационных продуктов предлагается не для повышения эффективности существующих процессов внутри систем здравоохранения, а для создания новых, альтернативных способов получения медицинской помощи или сокращения проблем при ее оказании. Таким образом, ключевым заказчиком и пользователем продуктов цифрового здравоохранения постепенно становятся не руководители медицинских организаций, государственных органов управления здравоохранением или врачи, а непосредственно пациенты. В данной статье мы представили анализ имеющихся глобальных трендов и направлений развития рынка цифрового здравоохранения, сформировали свой образ будущего и выделили наиболее перспективные, на наш взгляд, сценарии и технологии для продуктов и сервисов в этой сфере.

Законодательно применение телемедицинских технологий в Российской Федерации было разрешено только с 2018 года. Столь небольшой опыт объективно недостаточен для того, чтобы сложилась серьезная практика их применения. Учитывая общемировую тенденцию унификации медицинских и информационных технологий, было бы нелогично игнорировать опыт зарубежных стран, во многих из которых право на применение телемедицинских технологий было закреплено раньше, чем в Российской Федерации, и наработан опыт решения целого ряда возникающих в этой сфере проблем. Тем более что детальный анализ позволяет выявить основные проявляющиеся в этой сфере тенденции.
Обзор зарубежной практики демонстрирует, что большинство стран пошло по пути как законодательного регулирования применения телемедицинских технологий, так и более детальной регламентации в стандартах медицинской помощи или аналогичных документах. Во многих случаях эта регламентация осуществляется медицинскими ассоциациями либо страховыми компаниями. Особенно характерно это для США. Опыт данной страны интересен еще и тем, что каждый штат имеет свое законодательство в сфере применения телемедицинских технологий, отражающее различные подходы к решению возникающих проблем.

На сегодня система здравоохранения претерпевает значительную цифровую трансформацию, внедряются различные медицинские технологии с использованием искусственного интеллекта. Активно развивается такой сегмент здравоохранения, как телемедицина.
Ведущим фактором, повлиявшим на стремительное развитие телемедицинских технологий, стала пандемия COVID-19.
Для поддержания высокого уровня оказываемой медицинской помощи в условиях «дистанционной медицины» и получения удовлетворительных исходов лечения необходимо обеспечить полную осведомленность пациентов и медперсонала о различных изменениях как законодательного, так и технологического характера в сегменте телемедицины.
В работе представлен обзор нормативных документов и мер, принятых Минздравом России для внедрения телемедицинских технологий, а также описан вклад Сеченовского Университета в продвижение телемедицинских коммуникаций с использованием funlearning методик, помогающих медицинским работникам формировать «цифровое мышление» и создавать доверие общества к цифровому здравоохранению. Новый функционал позволит повысить эффективность планирования и учета обучения медицинских работников в соответствии с изменениями экосистемы цифрового здравоохранения.

Изменение демографических тенденций, отмечающееся в большинстве субъектов Российской Федерации последние годы, оказало влияние на структуру заболеваемости. Рост заболеваемости населения по отдельным классам болезней потребовал оперативного учета и планирования увеличения соответствующих ресурсов здравоохранения, закупок лекарственных препаратов. Основополагающее значение в управлении качеством медицинской помощи и оценке ресурсов здравоохранения имеют национальные медицинские исследовательские центры. Отсутствие действенного инструмента контроля у национальных медицинских исследовательских центров долгие годы не позволяло повысить эффективность управления качеством оказания медицинской помощи. В 2019 году Министерством здравоохранения Российской Федерации был создан современный механизм управления медицинской помощью по основным профилям путем применения вертикально интегрированных медицинских информационных систем.
Внедрение таких информационных систем привело к поиску баланса интересов медицинских работников, которые не имеют возможности тратить много времени на заполнение различных электронных документов и форм, а также интереса разработчиков информационных систем, жесткие алгоритмы которых должны были трансформироваться под удобные и привычные врачам бизнес-процессы.
Оптимальное решение, предлагаемое авторами данной статьи, заключается в применении региональных специализированных подсистем по профилям заболеваний, которые получают первичную информацию о случае лечения из различных источников и автоматически формируют структурированные электронные медицинские документы.

В глобальной перспективе телемедицинские технологии успешно применяются для оптимизации и повышения качества лучевой диагностики. На основе телерадиологии реализована концепция централизации описаний результатов рентгенологических исследований. Централизация экспертизы в рамках референс-центра обеспечивает полное решение проблемы кадрового дефицита, бесперебойное выполнение исследований, максимальный уровень доступности и качества лучевой диагностики. Вместе с тем остаются неизученными качество и результативность самостоятельной работы рентгенолаборантов с применением телемедицинских технологий, без непосредственного присутствия врача-рентгенолога.

Цель исследования. Оценить качество и надежность дистанционного взаимодействия рентгенолаборантов первичного звена здравоохранения и врачей-рентгенологов референс-центра лучевой диагностики.

Материалы и методы. В исследование включены данные о работе референс-центра и пилотных медицинских организаций государственной системы здравоохранения Москвы, оказывающих первичную медико-санитарную помощь (городских поликлиник, n = 12) с 01.01.2019 по 31.03.2021. Сравнительно изучены количество и структура обращений рентгенолаборантов к врачам референс-центра за консультациями в процессе проведения исследований; удельный вес и структура дефектов в работе рентгенолаборантов; выполнена оценка удовлетворенности. Использованы методы: аналитические, социологические, статистические.

Результаты и обсуждение.В условиях дистанционной работы удельный вес исследований, в ходе выполнения которых требуется коммуникация рентгенолаборантов и врачей-рентгенологов, составляет в среднем всего 0,38 %. Снижается удельный вес обращений за содействием на 35,0 % на фоне ежемесячного прироста на 10,0 % общего количества лучевых исследований, описываемых дистанционно. Лидирующие причины обращений: организационные вопросы – 45,0 %, прием внепланового пациента – 26,0 %. Критичные вопросы по методике проведения исследования составляют только 11,0 %. В условиях работы референс-центра со стороны среднего медицинского персонала снизилась потребность в содействии врача при выполнении исследований (p < 0,0001), значительно возросла скорость получения консультативной помощи при необходимости, а временные задержки полностью исчезли (p < 0,0001). Зафиксирован рост оценок удовлетворенности рентгенолаборантов своей профессиональной деятельностью (p < 0,0001). В условиях дистанционного взаимодействия количество технологических дефектов при выполнении лучевых исследований достоверно снизилось (p < 0,05).

Выводы. Концепция референс-центра лучевой диагностики, основанного на системном применении телемедицинских технологий, успешно реализована на практике и доказала свое положительное влияние на качество и безопасность работы рентгенолаборантов первичного звена здравоохранения.

Цифровая трансформация здравоохранения – фактор ускорения изменения системы здравоохранения в ответ на вызовы, спровоцированные глобальными демографическими, технологическими и социально-экономическими трендами. Для цифровой трансформации нет технологических барьеров, но есть организационно-правовые и социальные ограничения, которыми необходимо управлять. В статье цифровые технологии представлены в качестве основного драйвера развития изменений, обеспечивающего доступность, скорость и преемственность оказания медицинской помощи, автоматизацию рутинных процессов и обработку объективных данных для принятия управленческих решений. Описан текущий статус информатизации медицинской деятельности и опыт цифровой трансформации стационарного звена здравоохранения Москвы по внедрению Единой информационно-аналитической системы с точки зрения наработанной практики управления изменениями. Представлен общий подход, выработанный Департаментом здравоохранения Москвы, к управлению изменениями для всех видов и типов медицинских организаций, закрепленный нормативно-правовыми документами. Определены основные механизмы управления изменениями, представлен ряд ограничений и пути их устранения. Описаны уровни цифровой трансформации медицинских организаций Москвы и предложены принципы, которыми целесообразно руководствоваться при разработке комплекса мероприятий по внедрению цифровых технологий.

В статье рассмотрен ряд проблем управления здоровьем и качеством жизни, таких как мотивация людей к здоровому образу жизни (ЗОЖ) с помощью методов геймификации и монетизации, валидность рекомендаций и их персонализация, мониторинг результатов и поддержка применения программ здоровьесбережения, правильная ориентация в условиях огромного объема ненадежной информации о методах улучшения здоровья из интернета и др. Инструментом для решения этих проблем является создаваемая авторами интеллектуальная цифровая платформа, которая на основании больших данных об организме человека, его образе жизни и среде обитания автоматически формирует персональные рекомендации ЗОЖ, направленные на улучшение показателей здоровья и качества жизни. Рассматривается комплекс научно-методических, технологических, регламентных, правовых, мотивационных, коммерческих и других подходов и решений, разрабатываемых в рамках данного проекта. Проведен сравнительный анализ ряда аналогов платформы.

Обоснование и цель исследования. Высокая социальная значимость диабетической ретинопатии (ДР), сложности ранней диагностики и мониторинга заболевания обусловливают актуальность разработки системы диагностики диабетических изменений глазного дна с использованием методов искусственного интеллекта (ИИ). Цель работы – построение демонстрационного прототипа WEB-сервиса для распознавания признаков ДР по снимкам глазного дна при помощи методов машинного обучения с использованием языка Python и фреймворка Django.

Материалы и методы. В исследовании использован датасет Messidor (1200 глаз), находящийся в открытом доступе в сети Интернет и включающий в себя фотографии здорового глазного дна (546 глаз) и глазного дна с патологией (654 глаза). С помощью метода аугментации данный набор для исследования увеличен в несколько раз. Система распознавания изображений глазного дна построена на основе обученной нейронной сети ResNet50. Web-сервис с подключенной моделью нейронной сети был разработан на фреймворке Django.

Результаты. Основным результатом исследования является разработка тестового прототипа сервиса для диагностики диабетических изменений глазного дна по фото с помощью инструментов машинного обучения, демонстрирующего большой потенциал применения ИИ для повышения эффективности принимаемых решений. Чувствительность модели нейронной сети в ходе диагностики ДР даже на небольшой тестовой выборке и ограниченном времени обучения составила 85 %.

Заключение. Показаны высокая эффективность и потенциал методов ИИ при построении системы автоматического обнаружения патологии глазного дна в рамках разрабатываемой в НМИЦ ГБ им. Гельмгольца автоматизированной системы принятия врачебных решений. Данный сервис в перспективе может быть использован с целью повышения эффективности ранней диагностики и мониторинга диабетических изменений глазного дна в условиях сниженной доступности первичной офтальмологической помощи на части территорий Российской Федерации, в том числе на доврачебном этапе.

В данном разделе представлены наиболее актуальные отраслевые нормативно-правовые акты и методические документы, в том числе, в рамках тематики настоящего номера журнала.
Для просмотра материалов используйте приложение считывания QR-кодов на смартфоне, которое можно установить через App Store или Play market.