ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ РОССИИ КАК ФАКТОР УЛУЧШЕНИЯ КАЧЕСТВА МЕДИЦИНСКИХ УСЛУГ Текст научной статьи по специальности «Науки о здоровье»

117-119

СБОРНИК ТЕЗИСОВ

ЦИФРОВИЗАЦИЯ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ

117 ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ РОССИИ КАК ФАКТОР УЛУЧШЕНИЯ КАЧЕСТВА МЕДИЦИНСКИХ УСЛУГ

Лавер Б. И.1, Глебов В. В.2, Исаев К. В.3, Аникина Е. В.3 'ФГБУ ГНЦ ФМБЦ им А . И . Бурназяна ФМБА, Москва; 2Институт управления им . В . А. Трапезникова РАН, Лаборатория управления общественным здоровьем №81, Москва; 3Российский университет дружбы народов, Москва, Россия Уя44@таП. ги

Одной из приоритетных сфер жизни России является область информационных технологий, которая направлена на решение стратегических задач государства. В современных условиях доминирования информационных технологий (далее ИТ) особое значение приобретает целевое состояние сферы медицинских услуг, которая называется "цифровая медицина" и "цифровое здравоохранение" .

Цифровая трансформация — один из основных факторов мирового экономического роста . По данным МсЮшеу к 2025 г. цифровая экономика в мировом масштабе сможет обеспечить 19-34% роста ВВП в развитых странах. Уже в ближайшие 20 лет до 50% всех рабочих операций в мире будут автоматизированы

Цель. Изучение проблемных точек, которые оказывают значимое влияние на развитие информатизации здравоохранения на различных уровнях (глобальном, федеральном и региональном) и выработка комплексных решений, для роста эффективности оказания медицинских услуг населению за счёт повсеместного внедрения цифровых технологий в нашей стране

Материал и методы. В работе были использованы системные методы научного познания такие как: структурно-логические методы, сравнительный анализ, статистические методы

Результаты. Цифровая трансформация народного хозяйства — один из основных трендов мирового развития и роста, который по данных ряда исследователей предсказывает, что к 2025 г. цифровая экономика в мировом масштабе сможет обеспечить 19-34% роста ВВП в развитых странах. В этой связи у нас в стране идет рост приобретения программного обеспечения в сфере здравоохранения, которая финансируется государством: если в 2013 г. закупку программного обеспечения по направлению здравоохранения согласно с Федеральным законом № 44 осуществили 54 региона (65%), то в 2016 г. — 76 (89%), а 2019 больше 94% .

Вместе с этим в сфере цифровизации здравоохранения страны могут возникнуть серьезные проблемы, которые могут, связаны с острой нехваткой готовых и высококвалифицированных кадров в этой области, с дефицитом финансов, которая будет выделяться для продвижения цифровизации медицины в стране . Также в стране могут возникнуть проблемы недостаточности развития и мощности инфраструктуры цифрового здравоохранения и возможный низкий уровень развития интеллектуальности экспертных медицинских систем. Достаточно остро может встать и вопрос информационной безопасности и утечка конфиденциальной информации о пациентах И наконец, проблема коррупции также может создать сложности в реализации этого плана

В развитии цифровизации российского здравоохранения важным аспектом является формирование оптимальных условий для широкого внедрение на всей территории В этой связи растет значимость крупных государственных ИТ-корпораций в цифровизации здравоохранения

Заключение. Таким образом, цифровизации российского здравоохранения является одним из важных национальных задач развития, на решение которой требуется взвешенной и продуманной управленческого осмысления для принятия взвешенных решений

118 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУСТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ОЦЕНКИ ПРОЛИФЕРАТИВНОЙ АКТИВНОСТИ ШВАННОМ

Мурзаева Д. А.1,2, Киселева М. А.2, Самойлова Е. Н.2, Забродская Ю. М.1 'ФГБОУ ВО Тюменский ГМУ Минздрава России, Тюмень; 2Российский научно-исследовательский нейрохирургический институт им . проф . А. Л . Поленова — филиал ФГБУ "НМИЦ им . В . А . Алмазова" Министерства здравоохранения Российской Федерации, Санкт-Петербург, Россия dzhamilay22@mail . ru

В настоящее время применение систем искусственного интеллекта считается одним из наиболее перспективных направлений в медицине, более того использование автоматизированных систем позволяет облегчить и ускорить работу врача-диагноста, позволяя сэкономить время для более творческих процессов В нейроонкологии все чаще используются методы цифровой патологии и во многих учреждениях уже внедрены автоматизированные программы для оценки уровня пролиферативной активности доброкачественных и злокачественных опухолей . В нашем исследовании мы продемонстрировали возможность применения цифрового анализатора для оценки экспрессии маркера Ki67 и его роль в прогнозировании возможных рецидивов шванном .

Цель. Оценить уровень пролиферативной активности рецидивных шванном по сравнению с безрецидивными аналогами Материалы и методы. В рамках исследования был проведен ретроспективный анализ с изучением клинико-анамнестиче-ских данных и послеоперационного гистологического материала пациентов старше 18 лет, получавших лечение в нейрохирургическом отделении с диагнозом "шваннома" Было выделено две группы пациентов: 1 — с рецидивом опухоли (n=20); 2 — со стабильным течением заболевания, без повторных операций на протяжении последних 10 лет наблюдения (n=6) . Были изучены гистологические препараты, окрашенные гематоксилином и эозином, а также оценивался уровень иммуно-гистохимической экспрессии Ki67 в опухоли с использованием системы искусственного интеллекта (автоматизированный модуль цифрового анализатора Aperio Images analysis) . Для анализа полученных данных применялись методы описательной статистики с использованием программы SPSS .

Результаты. При автоматизированной оценке уровня пролиферативной активности по степени экспрессии Ki67 в "горячих точках" при изучении иммуногистохимических слайдов послеоперационного материала исследуемых в зависимости от наличия рецидивов опухоли были получены следующие данные: у нерецидивных пациентов медиана показателя составила 3,5% (Q1-Q3: 2,0-5,0%), у пациентов с рецидивами — 6% (Q1-Q3: 4,5-6,5%) на 1 мм2 . Полученные различия были статистически значимы (р<0,005) .

Заключение. По результатам автоматизированного анализа уровня пролиферативной активности в группе шванном с рецидивами значение было выше 6%/1 мм2 . Необходимы дальнейшие исследования возможностей использования систем искусственного интеллекта для оценки прогностических маркеров неблагоприятного клинического прогноза опухолей нервов

119 РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОЕКТА "ЭЛЕКТРОМИОЭКЗОСКЕЛЕТ -МОБИЛЬНЫЙ МИОМОНИТОРИНГ"

Рябчук Ю. В., Петров М. В., Горбанёва Е. П. ФГБОУ ВО "Волгоградский государственный медицинский университет", Волгоград, Россия uliarya@yandex. ru

На сегодняшний день существует множество средств и методов формирования и совершенствования специфиче-

Российский кардиологический журнал. 2023;28(5S), дополнительный выпуск (апрель)

57