Введение. Одной из новых разработок в области искусственного интеллекта (ИИ) является технология Chat-GPT (Generative Pre-trained Transformer) – емкая лингвистическая модель, основанная на анализе больших данных с помощью мощных вычислительных систем путем применения определенных алгоритмов. Подобные технологии способны «понимать» и составлять тексты приближенные к тем, которые создаёт человек. Их совершенствование и внедрение может привести к повышению качества и доступности медицинской помощи пациентам, включая больных с сахарным диабетом (СД).
Целью данной работы стало обобщение всех доступных и релевантных зарубежных сведений о применимости технологии Chat-GPT у пациентов с СД.
Материалы и методы. Для поиска релевантных источников информации использовалась библиографическая база PubMed / Medline. В поисковом запросе применялась строка «ChatGPT diabetes».
Результаты. Chat-GPT является достаточно новой технологией ИИ (старт применения – ноябрь 2022 года), и на настоящий момент опубликованы лишь немногочисленные сведения о возможностях ее внедрения, в том числе в эндокринологическую практику лечения пациентов с СД. В работе систематизированы и обобщены подходы к оценке перспектив её применения, суммированы ее свойства и характеристики. Результаты редких исследований показывают, что Chat-GPT обладает способностью во многих случаях предоставлять ценную информацию о СД. Тем не менее, необходимо подходить с большой осторожностью к использованию этой технологии, поскольку система не всегда генерирует полностью правильные, точные и развёрнутые ответы. Следует разработать механизм оценки качества ответов подобных систем.
Заключение. Данное исследование ограничивается сведениями, представленными в открытых источниках. Целесообразно продолжить исследования точности и аккуратности Chat-GPT. Очевидно, что доработка системы путем обучения на больших массивах медицинских данных, обновляющихся в реальном времени, откроет новые перспективы ее применения

По прогнозам экспертов, к 2050 г. расходы на глобальное здравоохранение достигнут 16,9 трлн долларов, однако от 20% до 40% всех инвестиционных ресурсов могут быть потеряны из-за различных форм неэффективности реализуемых проектов. Выполнен анализ контента трех ключевых информационных ресурсов, предлагающих методологическую и инструментальную поддержку исследованиям, посвященным оценке экономической эффективности проектов, внедряемых в национальные системы здравоохранения: World Health Organization’s Choosing Interventions that are Cost-Effective (WHO CHOICE), Guide to economic analysis and research (GEAR) и Disease control priorities (DCP).
Каждый из рассмотренных информационных ресурсов предоставляет уникальный, не дублирующий, но подлежащий гармонизации контент, обеспечивающий поддержку принимаемых решений на основании данных оценок экономической эффективности проектов и мероприятий в системе здравоохранения. WHO-CHOICE использует «генерализованный» подход к анализу экономической эффективности, стандартизированную методологию, способствующую как соизмерению результатов мероприятий в сфере здравоохранения, так и определению приоритетов для дальнейшего развития. На её основе создан интерактивный инструмент OneHealth, предоставляющий возможность моделировать широкий спектр сценариев, стратегий и их комбинаций. GEAR обеспечивает средствами методологической поддержки алгоритмы оценки экономической эффективности, включающими интеллектуальные карты для принятия решений, базу практических рекомендаций и возможность получить консультацию эксперта. DCP предоставляет доступ к систематизированной онлайн-коллекции публикаций и формирует периодический обзор наиболее актуальных фактических данных о затратоэффективных вмешательствах для решения проблемы бремени болезней в условиях нехватки ресурсов.
Делается вывод, что рассматриваемые информационные ресурсы результативно обобщают существующие международные практики анализа экономической эффективности проектов в области здравоохранения, однако имеют целый ряд ограничений для использования в отечественных исследованиях. Обоснована необходимость создания собственных доступных и регулярно обновляемых интерактивных инструментов экономической оценки медицинских вмешательств с учетом национальных и региональных особенностей функционирования системы здравоохранения Российской Федерации

В статье представлены результаты анализа русскоязычных Android-приложений в области психологической помощи, а также определены требования и рекомендации для разработки данных приложений. В магазине Google Play Market по определённым критериям были отобраны психологические приложения, произведён анализ их терапевтических функций и функций вовлечения, целей, тегов, количества скачиваний и средней оценки. Каждому приложению выставлены оценки эстетичности и удобства использования по пятибалльной шкале, для чего были привлечены 7 пользователей.
Установлено, что приложения имеют разнообразное функциональное наполнение. Согласно ответам респондентов, большая часть приложений имеет привлекательный и удобный дизайн.
Однако было обнаружено только одно исследование, рассматривающее опыт применения одного из данных приложений, что свидетельствует о недостаточной изученности темы в России. Также было отмечено, что адаптация опросника по методу MARS может помочь в оценке эффективности приложения на стадии разработки. Исследования и анализ рынка мобильных приложений для психологического здоровья могут быть полезны для разработчиков и специалистов в области психологии для создания более эффективных и удобных в использовании приложений

Цель исследования: изучить технологии цифрового здравоохранения, представленные в диссертационных научных исследованиях по специальности «Общественное здоровье и здравоохранение» за 2018-2022 гг. Материалы и методы: был проведен анализ 194 диссертационных работ, размещённых на официальном сайте ВАК по специальности «Общественное здоровье и здравоохранение» (14.02.03) за 2018-2022 гг., и выделено 72 диссертации, в которых исследовалось применение цифровых технологий в здравоохранении.
Анализ полученных данных проводился с использованием интерактивной вычислительной среды Jupiter Notebook и программных библиотек Pandas (1.5.3), scikit-learn, Matplotlib и Seaborn для обработки, анализа (частотного) данных, создания структурированного датасета, построения линии тренда и графического изображения. Результаты: за период 2018-2022 гг. в 37,1% диссертационных работ, защищенных по данной специальности, используются цифровые технологии, которые в большинстве посвящены разработке, применению информационно-аналитических систем и созданию электронных реестров. Количество научных работ снижается, хотя интересным это представляется не только организаторам здравоохранения, но и врачам клиницистам. Активно проводились научные исследования в Центральном и Приволжском Федеральных округах, охватив все виды цифровых технологий, что определяет эти регионы драйверами в развитии цифрового здравоохранения и выделяет их для прицельного инвестирования

Цифровые технологии с каждым годом играют все большую роль в медицине. Однако цифровые навыки медицинских работников остаются основным ограничивающим фактором для внедрения все более продвинутых технологических решений. В данном исследовании представлены данные опроса, проведенного на портале Непрерывного медицинского и фармацевтического образования, в котором приняли участие более 18 тысяч медицинских работников. Были выделены и проанализированы группы согласно уровню цифровых компетенций. Было выявлено, что в медицинских учреждениях, где созданы условия для развития цифровых компетенций медицинских работников, уровень данных компетенций выше, что отражено и во владении медицинскими информационными системами, и в использовании телемедицинских технологий

Актуальность. Первичный гиперпаратиреоз (ПГПТ) – эндокринное заболевание, характеризующееся избыточной продукцией паратгормона (ПТГ) и повышенным или верхненормальным уровнем кальция крови, обусловленного первичной патологией околощитовидных желез (ОЩЖ). «Классическим» осложнением ПГПТ является снижение фильтрационной функции почек. Паратиреоидэктомия (ПТЭ) снижает риски дальнейшего ухудшения фильтрационной функции, однако в ряде случаев этого не достигается.
Цель. Разработать математическую модель для прогнозирования ухудшения расчетной скорости клубочковой фильтрации (рСКФ) через 12 месяцев после ПТЭ у пациентов с ПГПТ, выполнить её программную реализацию. Материалы и методы. Ретроспективное исследование включало 140 пациентов с ПГПТ, которым была проведена ПТЭ в 1993–2010 и 2018–2020 гг. в ГНЦ ФГБУ «НМИЦ эндокринологии» Минздрава России. Анализировались пол, возраст, показатели фосфорно-кальциевого, пуринового, липидного, углеводного обменов, наличие осложнений ПГПТ, прием терапии по поводу ПГПТ, гистологическое исследование удаленной ткани ОЩЖ, развитие послеоперационной гипокальциемии и транзиторного гипопаратиреоза, терапия послеоперационной гипокальциемии. Для построения математической модели использовали метод случайный лес.
Результаты. Для прогнозирования снижения рСКФ построена модель, использующая 24 предиктора: пол, возраст, индекс массы тела, ПТГ, кальций ионизированный, щелочная фосфатаза, фосфор, мочевина, рСКФ, общий холестерин, диастолическое артериальное давление, SD(T-кр.)<-2,5/SD(Z-кр.)<-2,0, ХБП, длительность нефролитиаза, прием блокаторов рецепторов ангиотензина-II и ангиотензинпревращающего фермента, предоперационный прием колекальциферола и цинакальцета, гиперплазия/аденома ОЩЖ, послеоперационная гипокальциемия, доза альфакальцидола и препаратов кальция, послеоперационный прием колекальциферола. Полученная модель (http://194.87.111.169/cfr) прогнозирует снижение рСКФ у пациентов с ПГПТ после ПТЭ с вероятностью 56,8–86,3% и исключает с вероятностью 85,6–97,7%.
Выводы. Разработана математическая модель для прогнозирования снижения рСКФ через 12 мес. после ПТЭ у пациентов с ПГПТ, общая точность которой составила 88%, 95% ДИ(79%; 93%). Модель программно реализована в виде калькулятора, который может использоваться в рутинной клинической практике

Настоящее исследование направлено на проверку предположения экспертов о различии генетических механизмов формирования эмоционального и волевого дефицитов при шизофрении, протекающей с преобладанием негативных расстройств. Целью исследования является создание эмпирической теории этих двух явлений с помощью методики, основанной на ДСМ-методе автоматизированной поддержки исследований (ДСМ-метод АПИ). В качестве эмпирических данных используются полиморфизмы четырёх ассоциированных с шизофренией генов (BDNF, 5HTR2A, HTTLPR, ZNF804A) и клинические данные, представленные шкалой PANSS.
Применение в процессе исследования обобщенного ДСМ-метода АПИ, порождающего тернарные отношения “причина-блокатор-эффект”, позволяет более детально рассматривать взаимодействие конкретных вариантов генов для эмоционального и волевого дефицитов при негативной шизофрении. Результатом исследования является подтверждение гипотезы экспертов о различии механизмов этих клинических проявлений. Этот вывод был сделан на основе сравнения фрагментов знаний, полученных для рассматриваемых явлений.
Использованная методика может быть экстраполирована на большее количество генов. Авторы также предполагают, что применение обобщенного ДСМ-метода АПИ представляет собой перспективный подход к изучению взаимодействия генов при шизофрении