English
Русский
Социальные сети как инструмент общения врача и пациента: анализ рисков, клинические результаты и регуляторные барьеры DOI: 10.29188/2712-9217-2025-11-2-34-44
- Шадеркин И.А. – к.м.н., руководитель цифровой кафедры Центра цифровой медицины Института цифрового биодизайна и моделирования живых систем Научно-технологического парк биомедицины ФГАОУ ВО Первый МГМУ имени И. М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет), Ведущий научный сотрудник отдела научных основ организации здравоохранения ФГБУ «ЦНИИОИЗ» Минздрава России; Москва, Россия; РИНЦ Author ID 695560, https://orcid.org/0000-0001-8669-2674
- Шадеркина В.А. – научный редактор урологического информационного портала UroWeb.ru; РИНЦ Author ID 880571, https://orcid.org/0000-0002-8940-4129
Социальные сети как инструмент общения врача и пациента: анализ рисков, клинические результаты и регуляторные барьеры
22 Введение. Социальные сети (СС) представляют «парадокс» для здравоохранения: являясь мощным инструментом улучшения клинических исходов, они несут критические риски при нерегулируемом использовании.
Цель данного исследования – предоставить организаторам здравоохранения и врачам основанный на доказательствах анализ этой проблемы.
| Attachment | Size |
|---|---|
| Скачать файл | 461.79 KB |
DocLearn: единое цифровое пространство для карьеры врача DOI: 10.29188/2712-9217-2025-11-2-29-33
- Высоцкий Л.И. – студент, 6 курс, Клинический институт детского здоровья, ФГБОУ ВО «Саратовский государственный медицинский университет имени В.И. Разумовского, Саратов, Россия
DocLearn: единое цифровое пространство для карьеры врача
20 В статье рассматривается проблема цифровой фрагментации профессиональной среды в сфере здравоохранения и обосновывается необходимость создания специализированных экосистем для врачей. Автор анализирует текущие вызовы, стоящие перед медицинским сообществом: информационную перегрузку, отсутствие доверия к непроверенным онлайн-источникам и дефицит инструментов для управления карьерой.
| Attachment | Size |
|---|---|
| Скачать файл | 217.81 KB |
Определение болезни Паркинсона по ЭЭГ с использованием методов машинного обучения и спектрального анализа: диагностический потенциал и клиническая применимость DOI: 10.29188/2712-9217-2025-11-2-24-28
- Вахромеева Е.А. – ассистент кафедры информационных технологий и обработки медицинских данных, ФГАОУ ВО Первый МГМУ имени И. М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет), Москва, Россия
Определение болезни Паркинсона по ЭЭГ с использованием методов машинного обучения и спектрального анализа: диагностический потенциал и клиническая применимость
27 Статья посвящена актуальной проблеме ранней инструментальной диагностики болезни Паркинсона (БП). Существующие клинические методы оценки часто субъективны, что диктует необходимость внедрения автоматизированных систем анализа биомаркеров. Целью работы стала разработка и валидация системы классификации пациентов с БП и здоровых испытуемых на основе количественного анализа ЭЭГ.
| Attachment | Size |
|---|---|
| Скачать файл | 208.18 KB |
Интеллектуальный чат-бот MS-Assist для поддержки врачебных решений при рассеянном склерозе DOI: 10.29188/2712-9217-2025-11-2-19-23
- Арсентьева Н.В. – аспирант Белгородского государственного национального исследовательского университета (НИУ «БелГУ»), Институт инженерных и цифровых технологий; Белгород, Россия
Интеллектуальный чат-бот MS-Assist для поддержки врачебных решений при рассеянном склерозе
21 Рассеянный склероз (РС) представляет собой серьезную междисциплинарную проблему, требующую точной и своевременной диагностики, а также длительного и сложного ведения пациентов. В условиях дефицита узких специалистов и высокой вариабельности заболевания, цифровые системы поддержки принятия врачебных решений (СППР) становятся критически важным инструментом. В статье описывается разработка и тестирование интеллектуального чат-бота MS-Assist, предназначенного для поддержки врачей и информационного сопровождения пациентов с РС в Российской Федерации.
| Attachment | Size |
|---|---|
| Скачать файл | 229.5 KB |
«CORINTEL.TECH»: искусственный интеллект для аннотации электрокардиограммы DOI: 10.29188/2712-9217-2025-11-2-14-18
- Антипова А.А. – студентка 5 курса факультета Медицинская биохимия, студентка Цифровой кафедры 2024-2025, руководитель проекта CORINTEL.TECH ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет); Москва, Россия
- Долматова С.А. – студентка факультета Лечебное дело, студентка Цифровой кафедры 2024-2025, ФГБОУ ВО ДонГМУ Минздрава России; Донецк, ДНР
- Волкова Д.А. – слушатель факультета гражданских медицинских (фармацевтических) специалистов, студентка Цифровой кафедры 2024-2025, ФГБВОУ ВО «Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова»; Санкт-Петербург, Россия
- Хациев Р.Т. – студент направления «Прикладная математика и информатика», факультет Инженерной академии, Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы; Москва, Россия
- Ярошенко А.В. – аспирант инженерной академии РУДН, бакалавриат и магистратура МФТИ, Сотрудник ООО «КАРДИОТЕХ»; Москва, Россия
- Андриков Д.А. – к.т.н., инженер, научный руководитель проекта CORINTEL.TECH, доцент кафедры информационных технологий и обработки медицинских данных ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет); Москва, Россия
«CORINTEL.TECH»: искусственный интеллект для аннотации электрокардиограммы
23 Проект «CORINTEL.TECH» представляет собой программное обеспечение на основе искусственного интеллекта (ИИ) для анализа и аннотации электрокардиограмм (ЭКГ) в 12 отведениях.
Цель проекта – повысить скорость и точность диагностики, оптимизировать ресурсы здравоохранения и предоставить образовательный инструмент для медицинских специалистов.
Разработка направлена на решение приоритетной задачи «Борьбы с сердечно-сосудистыми заболеваниями» в рамках Национального проекта «Здравоохранение».
| Attachment | Size |
|---|---|
| Скачать файл | 209.86 KB |
Цифровые технологии в удаленном мониторинге родов с системой поддержки принятия врачебных решений (СППВР) DOI: 10.29188/2712-9217-2025-11-2-7-13
- Анкудинов Н.О. – руководитель акушерского дистанционного консультативного центра, врач-акушер-гинеколог ГБУЗ СО «Екатеринбургский клинический перинатальный центр»; Екатеринбург, Россия; https://orcid.org/0000-0002-9935-4372
- Колташева И.М. – врач-акушер-гинеколог, заместитель главного врача по акушерству и гинекологии ГБУЗ СО «Екатеринбургский клинический перинатальный центр»; Екатеринбург, Россия
- Вагущенко У.А. – врач-акушер-гинеколог, заведующая организационно-методическим отделом ГБУЗ СО «Екатеринбургский клинический перинатальный центр»; Екатеринбург, Россия; https://orcid.org/0000-0002-0428-6187
- Гимранов Д.В. – врач-акушер-гинеколог, заведующий акушерским стационаром №1 ГБУЗ СО «Екатеринбургский клинический перинатальный центр»; Екатеринбург, Россия
- Ситников А.Ф. – врач-анестезиолог-реаниматолог, директор ООО «Инкордмед»; Екатеринбург, Россия Ситников Ф.А. – программист-инженер ООО «Инкордмед»; Екатеринбург, Россия
- Ситников Ф.А. – программист-инженер ООО «Инкордмед»; Екатеринбург, Россия
Цифровые технологии в удаленном мониторинге родов с системой поддержки принятия врачебных решений (СППВР)
30 Сервис «АИСТ_ПАРТУС» – это интеллектуальная система центрального мониторинга партограмм с автоматизированной оценкой критических показателей состояния матери и плода в родах, анализом хода родов (достаточная ли частота и продолжительность схваток / раскрытие шейки матки / продвижение головки) с формированием сигнальных списков в разрезе всего региона с целью курации родов.
| Attachment | Size |
|---|---|
| Скачать файл | 1.99 MB |
ASLEEP – платформа оценки сна и подбора решений для улучшения сна DOI: 10.29188/2712-9217-2025-11-1-35-40
- Бочкарев М.В. – к.м.н., магистр, Сеченовский университет, Москва
- Амелина В.В. – к.п.н, психолог, старший преподаватель РГПУ им. А.И. Герцена, Санкт-Петербург, Россия
- Будковая М.А. – к.м.н., оториноларинголог, старший научный сотрудник отдела патологии верхних дыхательных путей, доцент учебно-методического отдела ФГБУ СПб НИИ ЛОР, Санкт-Петербург, Россия
- Ларионов Ф.О. – программист, ООО «Флаттриум», Санкт-Петербург, Россия
- Ли С.С. – к.м.н., стоматолог, ООО «Новель-Дент», Москва, Россия
- Мирошниченко К.И. – руководитель, ИП, Санкт-Петербург, Россия
ASLEEP – платформа оценки сна и подбора решений для улучшения сна
119 Введение. Распространённость нарушений сна остаётся высокой, а их последствия негативно влияют на соматическое и психическое здоровье. Расширение цифровых решений — от электронных дневников сна до когнитивно-поведенческой терапии (CBT-I) — формирует новые возможности для скрининга и мониторинга. Однако интеграция технологий в клиническую практику требует валидации и стандартизации подходов. Целью работы стала разработка платформы ASLEEP для персонализированной маршрутизации пациентов с нарушениями сна.
| Attachment | Size |
|---|---|
| Скачать файл | 261.92 KB |
Учебно-практический тренажер для обучения клиническому мышлению на языке программирования Python DOI: 10.29188/2712-9217-2025-11-1-31-34
- Овсянникова В.А. – студент ФГБУ ВО «Приволжский исследовательский медицинский университет» МЗ РФ, Нижний Новгород, Россия
- Матвеев С.С. – магистрант ФГБУ ВО «Приволжский исследовательский медицинский университет» МЗ РФ, Нижний Новгород, Россия
- Матвеев С.В. – магистрант ФГБУ ВО «Приволжский исследовательский медицинский университет» МЗ РФ, Нижний Новгород, Россия
- Гончаров В.В. – к.х.н., доцент, ФГБУ ВО «Приволжский исследовательский медицинский университет» МЗ РФ, Нижний Новгород, Россия
Учебно-практический тренажер для обучения клиническому мышлению на языке программирования Python
97 Развитие клинического мышления является ключевой, но зачастую недостаточно системно преподаваемой компетенцией в медицинском образовании. Существующие цифровые решения для отработки этих навыков, такие как симуляторы виртуальных пациентов, часто имеют высокую стоимость, требуют сложной технической инфраструктуры и могут быть слабо адаптированы к российским образовательным программам.
Целью работы стала разработка учебно-практического тренажера для формирования навыков клинического мышления у студентов медицинских вузов на языке программирования Python.
| Attachment | Size |
|---|---|
| Скачать файл | 148.17 KB |
Разработка персонализированной 3D-модели зуба DOI: 10.29188/2712-9217-2025-11-1-28-30
- Акишина Е.С. – студент Медицинского института ФГБУ ВО «Пензенский государственный университет», лечебный факультет, Пенза, Россия
- Геращенко С.М. – д.т.н., профессор кафедры «Медицинская кибернетика и информатика», заместитель директора Медицинского института «Пензенский государственный университет», Пенза, Россия
- Зюлькина Л.А. – д.м.н., доцент, заведующая кафедрой «Стоматология» Медицинского института «Пензенский государственный университет», Пенза, Россия
- Изотова А.С. – студент Медицинского института ФГБУ ВО «Пензенский государственный университет», лечебный факультет, Пенза, Россия
Разработка персонализированной 3D-модели зуба
123 В статье рассматривается проблема недостаточной анатомической достоверности существующих моделей, используемых в симуляционном обучении стоматологов. Авторы предлагают решение в виде разработки персонализированных 3D-моделей зубов на основе реальных томографических данных. В работе детально описан процесс создания модели: от сегментации данных КЛКТ в программе 3D-Slicer до 3D-печати на фотополимерном принтере.
| Attachment | Size |
|---|---|
| Скачать файл | 219.94 KB |
Интеллектуальная кросс-платформенная система «DocAI» для оптимизации образовательного процесса в медицинских вузах DOI: 10.29188/2712-9217-2025-11-1-23-27
- Теренин В.С. – магистрант 2 года, факультет филологии, «Национальный исследовательский Томский государственный университет»; Томск, Россия; https://orcid.org/0009-0002-2578-5329
- Стецуков Г.Д. – аспирант 4 года по направлению «Биологические науки», ФГБОУ ВО Самарского государственного медицинского университета Минздрава России; Самара, Россия; https://orcid.org/0000-0002-9160-6774
- Фокин Д.А. – аспирант 2 года, Институт автоматики и информационных технологий, ФГБОУ ВО Самарский государственный технический университет; Самара, Россия; https://orcid.org/0009-0008-7824-1644
- Баннов В.М. – аспирант 2 года, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского; Нижний Новгород, Россия; https://orcid.org/0000-0002-5473-0290
Интеллектуальная кросс-платформенная система «DocAI» для оптимизации образовательного процесса в медицинских вузах
128 Введение. Технологический прогресс и достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) за последние годы поспособствовали возникновению решений, которые соответствуют ключевым трендам в глобальном образовании: увеличению гибкости и адаптивности, персонализации учебного процесса.
| Attachment | Size |
|---|---|
| Скачать файл | 226.87 KB |
