Москва запускает цифровой щит для сердца: система ИИ распознает опасность до первых симптомов

В московской системе здравоохранения готовят к запуску масштабную цифровую программу, которая позволит врачам в реальном времени наблюдать за пациентами с высоким риском сердечно-сосудистых заболеваний. Система создаётся для раннего выявления угроз и предотвращения внезапных сосудистых катастроф у жителей столицы трудоспособного возраста.

Цифровое наблюдение за риском

Как сообщила заместитель мэра Москвы Анастасия Ракова на пленарном заседании Четвёртого национального конгресса "Национальное здравоохранение", система уже проходит тестирование в нескольких городских поликлиниках.

"На сегодняшний день нашли чуть больше 100 тыс. москвичей трудоспособного возраста, у которых риск развития сосудистых катастроф в ближайшие 2 года очень высокий", — рассказала Анастасия Ракова.

Для каждого из этих пациентов разработана индивидуальная программа дообследования и лечения, сформированная с помощью системы поддержки врачебных решений. Врачи получают рекомендации по корректировке терапии, графику наблюдения и профилактическим мерам.

Эксперимент в действии

"В порядке эксперимента врачи в режиме онлайн отслеживают исследования, употребление лекарств, вызовы скорой помощи, госпитализации у 30 тыс. пациентов из группы риска", — пояснила Ракова.

В ближайшее время система будет масштабирована на всех пациентов из этой категории — порядка 100 тысяч человек, а также внедрена во все московские поликлиники. Цель проекта — значительно снизить частоту внезапных сердечно-сосудистых катастроф и летальных исходов.

По словам заммэра, система строится на основе анализа больших медицинских данных, интегрированных с электронными картами москвичей и результатами диспансеризации.

Искусственный интеллект в медицине

Создание базы пациентов с высоким риском стало возможным благодаря использованию генеративной модели искусственного интеллекта, обученной на исторических медицинских данных.

"Мы предоставили модели большие массивы данных людей, которые умерли от болезней системы кровообращения, умерли в том возрасте, в котором даже сейчас они умирать не должны", — отметила Ракова.

Искусственный интеллект выявил скрытые закономерности и маркеры, предшествующие развитию сердечно-сосудистых катастроф. После этого алгоритм был применён ко всей базе жителей столицы для поиска людей с аналогичными признаками риска.

Таким образом, врачи получили инструмент, который позволяет не только наблюдать за состоянием пациента, но и прогнозировать вероятность ухудшения здоровья заранее.

Сравнение: традиционный и цифровой подход

Как работает система

1. Анализ данных. Искусственный интеллект изучает медицинские записи, анализы и статистику обращений за несколько лет.

2. Определение маркеров. Алгоритм находит закономерности, предшествующие ухудшению состояния.

3. Идентификация группы риска. Формируется список пациентов с высоким риском сосудистых катастроф.

4. Создание индивидуальных программ. Система предлагает врачам тактику лечения и наблюдения.

5. Мониторинг в реальном времени. Врачи отслеживают приём лекарств, результаты обследований, вызовы скорой помощи и госпитализации.

Ошибка → Последствие → Альтернатива

• Ошибка: реагировать на сердечно-сосудистые проблемы только после их проявления.

• Последствие: высокий уровень смертности и поздняя диагностика.

• Альтернатива: предиктивная медицина — использование ИИ для профилактики заболеваний до появления симптомов.

Москва становится одним из первых городов в мире, где система раннего предупреждения о риске инфарктов и инсультов внедряется на уровне всей городской сети поликлиник.

А что если подобные технологии внедрят повсеместно

Если проект окажется успешным, аналогичные системы могут появиться в других регионах России. Это позволит снизить нагрузку на кардиологические отделения, сократить число госпитализаций и повысить продолжительность жизни населения.

Московская модель может стать прототипом федеральной программы профилактики неинфекционных заболеваний, в которой ключевую роль будет играть анализ данных и алгоритмы машинного обучения.

Плюсы и минусы цифрового мониторинга

FAQ

Что такое сосудистая катастрофа?
Это острые состояния, вызванные нарушением кровообращения — инсульт, инфаркт или тромбоз.

Кто попадает в группу риска?
Люди трудоспособного возраста с повышенным давлением, ожирением, диабетом и другими факторами риска.

Как ИИ определяет предрасположенность?
Он анализирует миллионы медицинских данных и выделяет закономерности, указывающие на высокий риск заболевания.

Когда система заработает во всех поликлиниках?
По словам Анастасии Раковой, внедрение планируется в ближайшее время, после завершения тестового этапа.

Мифы и правда

• Миф: система заменит врачей.
  Правда: ИИ только помогает принимать решения, но ответственность остаётся за медиками.

• Миф: мониторинг нарушает конфиденциальность.
  Правда: данные обезличены и защищены по стандартам цифрового здравоохранения.

• Миф: профилактика неэффективна.
  Правда: ранняя диагностика снижает риск смерти от инфаркта и инсульта почти на 50%.

Три интересных факта

1. Сердечно-сосудистые заболевания остаются основной причиной смертности в мире, вызывая более 17 млн смертей ежегодно.

2. Москва использует ИИ в медицине с 2019 года — алгоритмы уже помогают диагностировать рак и туберкулёз.

3. Аналогичные системы предиктивной аналитики успешно применяются в Сингапуре и Южной Корее.

Исторический контекст

Использование больших данных в медицине стало трендом последнего десятилетия. В России эта практика получила развитие благодаря цифровым платформам здравоохранения Москвы. Программы профилактики с применением ИИ уже показали эффективность в онкологии и пульмонологии. Теперь подобная модель применяется для кардиологии — одной из самых критичных сфер.

"Внедрение такой системы поможет существенно снизить риск внезапного развития сердечно-сосудистых заболеваний", — подчеркнула Анастасия Ракова.

Система мониторинга пациентов с риском сосудистых катастроф разрабатывается при поддержке Минздрава РФ, Фонда Росконгресс и ФГБУ "ЦНИИОИЗ" Минздрава России, а её презентация состоялась на конгрессе "Национальное здравоохранение".