Гипертоническая болезнь является многофакторным заболеванием, при котором наблюдается повышение артериального давления. Избыточное давление может приводить к ишемической болезни сердца, инсульту, заболеваниям почек и другим патологиям. Частота осложнений гипертонической болезни во многом зависит от точности прогноза их развития. Врач, имея информацию о вероятности развития того или иного осложнения, может назначить пациенту соответствующую профилактику и снизить риск возникновения сердечно-сосудистого события. Для прогнозирования используются различные математические модели и компьютерные программы. Стандартные подходы к прогнозированию риска сердечно-сосудистых заболеваний имеют невысокую точность. В настоящее время всё чаще для подобных целей используются методы машинного обучения, которые имеют высокую прогностическую ценность для оценки риска развития осложнений гипертонической болезни. Данный обзор посвящён описанию многообразия методов, используемых для указанной цели.

В 2020 г. в рамках «Эксперимента по использованию инновационных технологий в области компьютерного зрения для анализа медицинских изображений и дальнейшего применения в системе здравоохранения города Москвы» было проведено мультицентровое проспективное исследование целесообразности применения технологий искусственного интеллекта в условиях реальной клинической практики. В исследовании приняли участие 18 различных систем ИИ, доступных для 538 врачей-рентгенологов, работающих с единой радиологической информационной системой (ЕРИС ЕМИАС).

Оценка целесообразности внедрения искусственного интеллекта (ИИ) осуществлялась по различным аспектам, включая приемлемость, спрос со стороны врачей-рентгенологов, качество реализации, способность адаптации и в конечном итоге степень воздействия на производительность труда.

Материалом работы были результаты 1 762 949 исследований и данные 15 028 результатов обратной связи от врачей-рентгенологов по нескольким модальностям.

В результате проведения исследования выявлено, что вовлеченность врачей-рентгенологов в применение ИИ-Сервисов составила 22,4%. Практическое использование реальных ИИ-продуктов положительно изменило отношение врачей к технологиям ИИ. Обеспечили анализ результатов лучевых исследований в пределах установленных временных нормативов 65% ИИ-Сервисов. Выявлено достоверное снижение длительности подготовки описаний результатов профилактической маммографии в амбулаторном звене на 15,0% (p = 0,03), в стационарном звене – на 50,0% (p = 0,05). Выявлено достоверное увеличение длительности описаний результатов компьютерной томографии/низкодозной компьютерной томографии для выявления злокачественных новообразований легких на 42,0% (p = 0,04). Разнонаправленный характер влияния ИИ-Сервисов на производительность труда врачей-рентгенологов требует дальнейшего углубленного изучения.

Анализ проведенного исследования позволяет позволил сделать вывод о целесообразности применения ИИ-Сервисов в лучевой диагностике для повышения производительности труда врачей-рентгенологов, в том числе в условиях чрезвычайных ситуаций. Результаты работы технологий ИИ должны в обязательном порядке верифицироваться врачом.

Актуальность. Среди современных телемедицинских технологий дистанционное наблюдение за пациентами с хроническими неинфекционными заболеваниями в последнее время стало наиболее востребованным, особенно в условиях пандемии новой коронавирусной инфекции. О целесообразности широкого использования телемедицинских услуг свидетельствует факт включения их в программу государственных гарантий оказания медицинской помощи гражданам.

Цель. Апробировать дистанционную программу самоконтроля за пациентами с хроническими неинфекционными заболеваниями в практической деятельности ревматологического отделения ГБУЗ МО МОНИКИ им. М.Ф. Владимирского и оценить приверженность пациентов к её использованию.

Материалы и методы. В исследование включено 120 пациентов. В качестве модели исследования была выбрана группа пациентов с хроническими ревматическими болезнями. В качестве телемедицинской технологии использовано дистанционное наблюдение в рамках программы, обеспечивающей самоконтроль. Программа самоконтроля позволяет пациентам самостоятельно вводить информацию о выполнении назначений врача, самочувствии, оценке симптомов заболевания.

Результаты. Средний возраст пациентов, включенных в исследование, 46,8±2,3 лет; время наблюдения от 1 до 7 месяцев; среднее время наблюдения 96,2±9,3 дней. Среднее число лекарственных назначений у пациентов в сутки составило 7,58; максимальное количество назначений — 26; минимальное — 2. По результатам данного исследования можно отметить высокую приверженность пациентов к использованию дистанционной программы самоконтроля — 91,7%.

Заключение. Использование телемедицинской системы, обеспечивающей самоконтроль течения заболевания, назначение лекарственных препаратов, повышающей мотивацию и обеспечивающую обучение пациента, является неотъемлемой частью ведения больного с хроническими неинфекционными заболеваниями в амбулаторных условиях.

В статье описаны основные аспекты технологии разработки полностью автоматизированного расчета шкалы APACHE II. Отражены возможности применения современных технологичных решений для отделений реанимации и интенсивной терапии. Представлен успешный опыт применения системы поддержки принятия клинически решений «Цифровая реанимация PHILIPS» для анализа, прогнозирования и управления данными пациента. Описан алгоритм автоматизации расчета клинической шкалы на основе цифрового решения для отделений анестезиологии, реанимации и интенсивной терапии.

Выполнена оценка работоспособности многокомпонентной системы, состоящей из регистраторов ЭКГ разных производителей, драйверов преобразования сигнала (согласующих слоев) предоставленных вендорами ЭКГ оборудования по единому техническому заданию, программы обработки и визуализации ЭКГ-сигнала (программного блока региональной медицинской информационной системы (РМИС). Данная система позволяет проводить регистрацию и обработку ЭКГ с помощью интегрированного в РМИС программного блока. Оценка работоспособности выполнялась для подтверждения одинакового воспроизведения известных по форме сигналов в оригинальном программном обеспечении (ПО) производителя и в унифицированной среде РМИС.

Использовались тестовые сигналы и синтетические ЭКГ, полученные с помощью функциональных генераторов.

Сравнение амплитудно-временных параметров зарегистрированных сигналов в проприетарном ПО и ПО РМИС проводилось специалистом с использованием встроенных средств измерений. Такая методика позволила выявить некорректно работающий драйвер одного из вендоров. После исправления ошибки драйвер начал адекватно обрабатывать ЭКГ сигнал, что было подтверждено методикой проверки.

Предложенное техническое решение позволяет проводить сравнительную оценку качества регистрации ЭКГ в проприетарном ПО производителя и в ПО РМИС, выявлять некорректную работу согласующих слоев на этапе доклинических исследований и оперативно вносить изменения в ПО.

В статье приводится описание возможностей совместного использования агентного моделирования и пространственного анализа данных на основе геоинформационных технологий для решения эпидемиологических задач.

Существенным преимуществом такого подхода является возможность визуализации развития эпидемического процесса (вспышки гепатита А) на территории «цифрового двойника» города, приближенного к реальным условиям. Разработанный инструмент может быть использован как для решения исследовательских задач, так и в практических целях, в том числе для помощи в принятии управленческих решений.

В статье авторы анализируют процесс внедрения электронных медицинских карт в странах ЕАЭС. Авторы выделяют отдельные и общие проблемы, предлагают в целях гармонизации законодательства стран ЕАЭС - наднациональное правовое регулирование отношений в виде соглашения стран-участниц ЕАЭС, которое станет отправной точкой для дальнейшего развития наднациональных взаимоотношений.