РОЛЬ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В МЕДИЦИНСКОЙ ДИАГНОСТИКЕ

THE ROLE OF INFORMATION TECHNOLOGY IN MEDICAL DIAGNOSTICS

Ilya Kulebakin

Student, Department of Automation and Information Systems, Siberian State Industrial University,

Russia, Novokuznetsk

АННОТАЦИЯ

В статье анализируется роль информационных технологий в современной медицинской диагностике. Рассматриваются ключевые направления их интеграции, включая внедрение электронных медицинских записей, развитие телемедицинских сервисов и применение технологий искусственного интеллекта. Особое внимание уделяется практическим эффектам цифровизации, а также проблемам, связанным с обеспечением информационной безопасности, соблюдением этических норм и необходимостью подготовки медицинского персонала. Обоснована значимость междисциплинарного подхода и нормативного регулирования для эффективного использования ИТ в здравоохранении.

ABSTRACT

The article analyzes the role of information technologies in modern medical diagnostics. It examines the key areas of their integration, including the introduction of electronic medical records, the development of telemedicine services, and the application of artificial intelligence technologies. Special attention is paid to the practical effects of digitalization, as well as the challenges associated with ensuring information security, complying with ethical standards, and the need to train medical personnel. The importance of an interdisciplinary approach and regulatory frameworks for the effective use of IT in healthcare is substantiated.

Ключевые слова: информационные технологии, медицинская диагностика, искусственный интеллект, телемедицина, электронные медицинские записи.

Keywords:  information technology, medical diagnostics, artificial intelligence, telemedicine, electronic medical records.

В последние десятилетия здравоохранение становится одной из наиболее активно цифровизируемых сфер, где информационные технологии трансформируют как организационные процессы, так и клинические подходы. В условиях нарастающей нагрузки на систему здравоохранения, кадрового дефицита и необходимости обеспечения доступности и качества медицинской помощи цифровые решения приобретают особую значимость. Одним из наиболее чувствительных и социально значимых направлений такой трансформации является медицинская диагностика, от эффективности которой напрямую зависит своевременность лечения и исход заболевания. Цель данной статьи — проанализировать влияние информационных технологий на процессы медицинской диагностики в России, выявить ключевые направления их применения, а также обозначить существующие проблемы и возможные пути их решения.

В условиях современной российской медицины электронные медицинские записи (ЭМЗ) постепенно становятся структурообразующим элементом информационного взаимодействия между учреждениями здравоохранения, врачами различных специальностей и пациентами. Основное функциональное преимущество ЭМЗ заключается в обеспечении непрерывного, оперативного доступа к анамнестическим, диагностическим и лечебным данным, что особенно критично при оказании экстренной помощи, в ситуациях смены лечащего врача или переводе пациента в другое медицинское учреждение [2, с. 8]. Согласно информации Минздрава РФ, в рамках реализации федерального проекта «Создание единого цифрового контура в здравоохранении» нацпроекта «Здравоохранение» к 2023 году электронные медицинские карты были внедрены более чем в 75% государственных медицинских организаций России. В Москве функционирует единая цифровая платформа ЕМИАС, объединяющая поликлиники, стационары, лаборатории и службы скорой помощи. Через неё медицинские работники имеют доступ к истории болезни, результатам анализов, изображениям МРТ и КТ, назначениям и выпискам. Аналогичный опыт наблюдается в Татарстане, где реализована региональная система «Электронное здравоохранение Республики Татарстан», позволяющая отслеживать динамику лечения в режиме реального времени. Практическая эффективность внедрения ЭМЗ прослеживается на уровне снижения количества диагностических ошибок и дублирования обследований. Например, по данным НИИ организации здравоохранения и медицинского менеджмента Департамента здравоохранения Москвы, за счёт автоматизированного доступа к истории обследований и рекомендациям узких специалистов количество повторных назначений однотипных анализов снизилось на 18% в 2021 году по сравнению с 2019-м. Наличие единого цифрового архива данных повышает преемственность лечения: при выписке пациента из стационара лечащий врач поликлиники может мгновенно ознакомиться с рекомендациями и продолжить терапию без потери информации. Это особенно важно в контексте хронических и коморбидных заболеваний, распространённых среди пожилого населения. Электронные медицинские записи открывают возможности для интеллектуального анализа данных и формирования персонализированных медицинских рекомендаций. Например, в рамках пилотных проектов на платформе ЕГИСЗ тестируется алгоритмическая оценка онкологических рисков на основании данных амбулаторных визитов, что позволяет направлять пациента на уточняющую диагностику до появления клинически выраженной симптоматики [3].

Вопрос конфиденциальности и защищённости персональных данных в системах ЭМЗ регулируется на основании федерального законодательства, в частности, ФЗ № 152 «О персональных данных» и ФЗ № 323 «Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации». Несмотря на нормативное обеспечение, ряд экспертов отмечает необходимость повышения квалификации медицинского персонала в части работы с цифровыми системами, а также усиления мер по кибербезопасности, особенно в контексте роста объёмов передаваемой информации и интереса со стороны злоумышленников к медицинским базам данных.

Телемедицинские технологии, развиваемые на базе информационных систем, представляют собой не просто альтернативный канал взаимодействия между пациентом и врачом, но и полноценный диагностический инструмент, трансформирующий доступ к медицинской помощи и характер интерпретации симптомов на ранних этапах заболевания. В России телемедицина официально интегрирована в правовое поле с 2018 года, когда вступил в силу Федеральный закон № 242-ФЗ, легализующий дистанционное консультирование с использованием защищённых цифровых платформ. На фоне развития телемедицинских сервисов в стране сложилась инфраструктура, позволяющая проводить первичную и повторную диагностику в удалённом формате, включая интерпретацию результатов лабораторных исследований, визуальной диагностики и мониторинга хронических состояний [5, с. 36]. Наиболее значимое влияние телемедицинские технологии оказали в ходе преодоления последствий пандемии COVID-19. В этот период на платформе «ЕМИАС.ИНФО» в Москве ежедневно проводилось более 20 тысяч удалённых консультаций, в ходе которых врачи не только корректировали схемы терапии, но и направляли пациентов на ПЦР-диагностику, КТ лёгких и госпитализацию при подозрении на развитие осложнений. Использование видеосвязи и обмена данными через зашифрованные каналы позволило интегрировать первичную диагностику в домашние условия, что стало особенно актуально для пожилых и маломобильных граждан.

С технической точки зрения телемедицинская диагностика базируется на комплексе программных решений, обеспечивающих одновременную визуализацию данных пациента, доступ к ЭМЗ, загрузку снимков КТ, МРТ, УЗИ, а также применение алгоритмов автоматической верификации симптомов. В регионах, где ограничено присутствие профильных специалистов, телемедицина компенсирует кадровый дефицит, обеспечивая консультации пациентов врачами из ведущих клиник страны. Например, в Архангельской области функционирует система удалённой интерпретации кардиограмм, при которой данные ЭКГ, снятые в ФАПе, передаются в областной кардиологический центр для оперативного заключения специалиста.

Помимо телемедицинских решений, активное развитие получают интеллектуальные технологии, основанные на искусственном интеллекте, которые открывают новые горизонты в области диагностики. В российской практике применение ИИ в диагностике активно развивается в рамках программ цифровизации здравоохранения и реализации нацпроекта «Здравоохранение». В 2021 году Минздрав РФ включил в перечень допустимых ИТ-решений для клинического применения более 20 систем поддержки принятия врачебных решений на базе ИИ [4, с. 93]. Например, платформа «Botkin.AI», сертифицированная как медицинское изделие, применяется в Московском регионе для автоматического анализа КТ лёгких и выявления признаков онкопатологий. В ходе пилотного проекта в столичных поликлиниках точность обнаружения новообразований, подтверждённая гистологически, достигла 87%, при этом время на интерпретацию снимка сократилось с 12 до 2 минут. Система не заменяет врача, но выполняет предварительный скрининг, выделяя подозрительные области для детального анализа специалистом. Алгоритмы глубинного обучения демонстрируют высокую чувствительность в диагностике диабетической ретинопатии, кардиомиопатий, опухолевых процессов, что подтверждается результатами проектов НМИЦ имени академика Бурназяна, где ИИ используется для выявления патологических изменений на снимках УЗИ и маммографии. Вдобавок к визуальной диагностики, ИИ применяется в интерпретации ЭКГ и мониторинге сердечного ритма, позволяя фиксировать аритмии в реальном времени с помощью носимых устройств (в том числе отправлять данные в облачные хранилища для анализа). В 2022 году в рамках проекта Минздрава РФ по развитию цифровой диагностики в онкологии были внедрены цифровые патоморфологические комплексы в 13 регионах, включая Санкт-Петербург, Татарстан, Ярославскую область. В этих учреждениях оцифровка гистологических препаратов позволила сократить среднее время постановки морфологического диагноза с 5 до 2,5 суток. Кроме того, появилась возможность хранения препаратов в цифровом виде с последующим использованием их для повторного анализа, обучения и проведения консилиумов [1, с. 80]. В дополнение к визуальной диагностике ИИ активно применяется в биоинформатике, где используются аналитические платформы, такие как GeneSpring и CLC Genomics Workbench. Данные решения интегрируют информацию из различных источников, моделируют патогенетические механизмы и оценивают ответ на терапию. Применение ИИ в данной области расширяет диагностический инструментарий, позволяя выявлять скрытые закономерности в многомерных данных. Полученные зависимости лежат в основе прогностических моделей, применяемых в персонализированной диагностике и лечении.

Несмотря на значительный потенциал телемедицины и искусственного интеллекта в диагностике, их практическое применение сопровождается рядом вызовов. В телемедицинских сервисах сохраняются проблемы обеспечения стабильной связи, несовместимости информационных систем (интероперабельности), а также юридической ответственности при постановке диагноза на расстоянии. Применение ИИ, в свою очередь, требует высокого качества исходных данных, строгой валидации алгоритмов и постоянного контроля со стороны специалистов. Отсутствие единых стандартов и нормативных требований к ИИ-системам может ограничивать их клиническую применимость. В этой связи Министерство здравоохранения РФ и профильные институты, включая ФГБУ «ЦНИИОИЗ», разрабатывают технические протоколы, регламентирующие использование цифровых решений в здравоохранении, включая сценарии дистанционной диагностики, требования к квалификации персонала и подходы к сертификации интеллектуальных систем.

Таким образом, внедрение электронных медицинских записей, развитие телемедицины и применение технологий искусственного интеллекта открывают принципиально новые возможности для повышения эффективности и качества медицинской диагностики. Вместе с тем эффективное использование данных технологий требует преодоления ряда серьёзных вызовов — от обеспечения информационной безопасности и соблюдения этических норм до подготовки медицинского персонала к работе в цифровой среде. Дальнейшее развитие ИТ в здравоохранении возможно только при условии междисциплинарного взаимодействия специалистов в области медицины, информационных технологий и нормативного регулирования.

Список литературы:

1. Амангелдиева Х. Д. Современные подходы к диагностике патофизиологии печени: механизмы, биомаркеры и перспективы клинического применения //Международный журнал гуманитарных и естественных наук. – 2024. – №. 12-4 (99). – С. 80-83.
2. Гусев А. В. и др. Электронные медицинские карты как источник данных реальной клинической практики //Реальная клиническая практика: данные и доказательства. – 2022. – Т. 2. – №. 2. – С. 8-20.
3. Министерство здравоохранения Российской Федерации. Федеральный проект «Создание единого цифрового контура в здравоохранении» [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://minzdrav.gov.ru/poleznye-resursy/natsproektzdravoohranenie/tsifra (дата обращения: 19.06.2025).
4. Кузнецов А. Д. и др. Искусственный интеллект и машинное обучение в медицине: применение для диагностики и лечения заболеваний //фундаментальная и прикладная наука: состояние и тенденции развития. – 2023. – с. 93-97.
5. Фёдоров В. Ф., Столяр В. Л. Персональная телемедицина. Перспективы внедрения //Врач и информационные технологии. – 2020. – №. 2. – С. 36-44.