61

Введение. Злокачественные новообразования кожи являются одной из наиболее актуальных проблем современного здравоохранения, характеризующейся устойчивым ростом заболеваемости. Особую сложность представляет ранняя диагностика начальных форм меланомы врачами первичного звена, не обладающими навыками дерматоскопии.

Цель исследования заключалась в разработке и валидации методики скринингового обследования с применением мобильной дерматоскопии и алгоритмов машинного обучения для ранней дифференциальной диагностики новообразований кожи.

57

Введение. В условиях экспоненциального роста медицинских знаний и публикационной активности критическим фактором становится скорость доведения научных результатов до профессионального сообщества. Оценка длительности процесса рецензирования и публикации в биомедицинских журналах показывает, что значительные задержки часто вызваны не отсутствием научной новизны, а формальными несоответствиями и техническими ошибками в рукописях.

54

Введение. Оценка костного возраста (КВ) является фундаментальным инструментом в педиатрии, детской эндокринологии и ортопедии для диагностики нарушений роста и развития. Традиционные мануальные методы оценки (атлас Грейлиха-Пайл, метод Таннера-Уайтхауса) характеризуются высокой субъективностью, низкой воспроизводимостью и значительными временными затратами рентгенолога. В Российской Федерации отсутствуют отечественные валидированные программные решения для автоматизации этого процесса, что делает актуальной разработку систем на основе искусственного интеллекта (ИИ).

71

Введение. Вакцинопрофилактика остается безальтернативным инструментом контроля инфекционной заболеваемости. Однако глобальный кризис доверия к вакцинации, усугубляемый «инфодемией» и распространением псевдонаучных данных в цифровой среде, создает угрозу биологической безопасности. Существует острая потребность в создании верифицированных цифровых инструментов коммуникации «врач–пациент».

91

Настоящий отчет представляет прогноз развития цифрового здравоохранения на 2025-2030 гг., основанный исключительно на принципах доказательной медицины (EBM) и анализе регуляторных тенденций.

Период 2025-2030 гг. ознаменует собой фундаментальный сдвиг: от этапа доказательства концепции и эффективности к этапу масштабирования, оптимизации внедрения и доказательства ценности.

112

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.

101

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.

101

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.

104

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.

102

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».