электронные медкарты

Представлен SENTINEL-Chain — система, объединяющая методы дифференциальной приватности и блокчейн для безопасного обмена электронными медицинскими картами. Разработанный подход позволяет сохранить высокую аналитическую ценность данных (98.2%) при обеспечении устойчивости к атакам на идентификацию пациентов.

Исследование, опубликованное в журнале npj Digital Medicine, представляет инновационный подход к созданию моделей искусственного интеллекта, которые опираются на структурированные медицинские знания. Авторы предлагают использовать эмбеддинги клинических кодов (таких как ICD или SNOMED CT) для интеграции глубоких медицинских знаний непосредственно в архитектуру нейросетей. Методология заключается в преобразовании дискретных кодов диагнозов и процедур в непрерывные векторные представления, которые сохраняют семантические связи между заболеваниями. Ключевым результатом является повышение точности прогнозирования клинических исходов и улучшение интерпретируемости моделей за счет использования графов медицинских знаний. Данная технология позволяет избежать проблем «черного ящика» в ИИ, делая выводы алгоритмов логически обоснованными с точки зрения медицины. Практическая значимость работы заключается в возможности создания более надежных систем поддержки принятия врачебных решений, способных работать с неполными или зашумленными электронными медицинскими картами.

На конференции AHIP 2026 в Лас-Вегасе генеральный директор компании Ascendiun Пол Маркович обсудил критические проблемы современной системы здравоохранения, в частности, неэффективность текущих подходов к интероперабельности данных. Основная идея выступления заключается в необходимости перехода от разрозненных систем к созданию полноценных и доступных цифровых медицинских карт (DHR), ориентированных на пациента. Маркович подчеркивает, что текущая фрагментация данных препятствует качественному управлению здоровьем и мешает внедрению передовых цифровых решений. Проект Ascendiun направлен на устранение барьеров между различными медицинскими организациями для обеспечения бесшовного обмена информацией. Реализация этой концепции позволит пациентам иметь полный контроль над своей историей болезни, что является фундаментом для дальнейшей интеграции ИИ-инструментов в клиническую практику. Данная инициатива рассматривается как важный шаг в цифровой трансформации страхового и медицинского секторов.

Статья предлагает концепцию «violet teaming» — социотехнический подход к кибербезопасности, объединяющий технические меры с человеческим фактором и управлением. Автор исследует способы обеспечения безопасного обмена данными между гражданскими и военными медицинскими системами в условиях использования ИИ и электронных медкарт.

Исследование посвящено разработке мобильного приложения для поддержки охраны материнства и детства в сельских районах Камбоджи. Ключевые функции включают систему поддержки принятия клинических решений (CDSS) и электронные медицинские карты (EMR), что значительно повышает точность диагностики и уверенность медицинского персонала.

Компания Canvas Medical, специализирующаяся на разработке электронных медицинских карт (EMR), объявила о запуске нового продукта под названием Canvas Studio. Это инновационный инструмент с интерфейсом без написания кода (no-code), который позволяет клиницистам и другим медицинским работникам самостоятельно проектировать и настраивать индивидуальные рабочие процессы внутри системы ЭМК. Внедрение подобной технологии позволяет медицинским учреждениям адаптировать цифровые инструменты под свои специфические нужды без привлечения дорогостоящих IT-специалистов. Основная цель продукта — оптимизация клинических процессов и повышение эффективности взаимодействия персонала с данными пациентов. Использование no-code решений в здравоохранении является важным трендом, направленным на снижение административной нагрузки на врачей. Данное решение напрямую влияет на цифровизацию медицинских процессов и интеграцию ИИ-инструментов в будущем через гибкую настройку интерфейсов.

Федеральный фонд обязательного медицинского страхования (ФФОМС) инициировал внедрение системы ключевых показателей эффективности (KPI) для оценки уровня интеграции технологий искусственного интеллекта в региональные программы ОМС. Данная инициатива реализуется на основании резолюции министра здравоохранения РФ Михаила Мурашко и направлена на систематизацию использования цифровых решений в здравоохранении. Основной акцент в предлагаемых показателях сделан на двух ключевых направлениях: применение ИИ-алгоритмов в лучевой диагностике (рентгенология, КТ, МРТ) и автоматизированный анализ данных электронных медицинских карт (ЭМК). Внедрение данных KPI позволит государству объективно оценивать готовность регионов к цифровой трансформации и контролировать реальное использование нейросетевых технологий в клинической практике. Это создаст основу для масштабирования ИИ-решений и их включения в стандарты оказания медицинской помощи через механизмы финансирования ОМС.

Минцифры РФ и ФСО разработали проект совместного приказа, устанавливающего новые технические требования к мониторингу и координации межведомственного электронного документооборота. Данная инициатива предполагает создание единого контура обмена данными, который затронет государственные информационные системы в сфере здравоохранения, медицинские организации, внебюджетные фонды и органы власти. Внедрение новых правил направлено на стандартизацию процессов передачи документов и усиление контроля за безопасностью информационного обмена. Для медицинского сектора это означает необходимость адаптации существующих систем электронного документооборота под новые государственные протоколы. Реализация проекта позволит обеспечить более прозрачный и защищенный поток данных между различными ведомствами и медицинскими учреждениями.

Некоммерческая организация Electronic Frontier Foundation (EFF) инициировала судебный процесс против Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS) в рамках Закона о свободе информации (FOIA). Предметом разбирательства является требование раскрыть записи и документацию, касающиеся модели WISeR, которая применяется в рамках демонстрационного проекта по использованию искусственного интеллекта для процесса предварительной авторизации медицинских услуг. Использование ИИ в автоматизации авторизации процедур вызывает опасения относительно прозрачности алгоритмов и их влияния на доступ пациентов к лечению. Судебный иск направлен на получение данных о том, как именно модель WISeR принимает решения, чтобы исключить возможность предвзятости или ошибок в медицинских назначениях. Данный кейс имеет критическое значение для регулирования ИИ в здравоохранении и защиты прав пациентов от «черных ящиков» алгоритмического принятия решений.

Компания Whoop анонсировала значительное обновление своих сервисов, направленное на интеграцию данных носимых устройств в клиническую практику. Ключевым нововведением станет возможность предоставления врачам доступа к показателям пользователя по запросу, что позволит специалистам анализировать физиологическое состояние пациента в динамике. Кроме того, внедряется функция синхронизации данных с электронными медицинскими картами (EHR), что упрощает передачу биометрической информации непосредственно в медицинскую систему. Эти обновления призваны помочь пользователям глубже понять, как различные лекарственные препараты, хронические заболевания и медицинские процедуры влияют на их общую физическую производительность и восстановление. Данная инициатива знаменует собой переход от чисто потребительского фитнес-гаджета к инструменту, поддерживающему персонализированный мониторинг здоровья под медицинским наблюдением.

Крупные игроки индустрии здравоохранения, включая разработчиков медицинских информационных систем Epic и Oracle, а также медицинский центр Cleveland Clinic, присоединились к инициативе Центра услуг Medicare и Medicaid (CMS). Целью данного партнерства является устранение технических, операционных и рабочих барьеров, которые препятствуют внедрению процесса электронного предварительного одобрения (prior authorization). Участие вендоров электронных медицинских карт (EHR) критически важно для автоматизации обмена данными между поставщиками медицинских услуг и плательщиками. Проект направлен на оптимизацию рабочих процессов, что должно сократить задержки в получении разрешений на лечение и улучшить доступ пациентов к необходимым процедурам. Реализация этой инициативы позволит интегрировать механизмы проверки страхового покрытия непосредственно в цифровые рабочие процессы врачей.

В статье представлен инновационный подход к решению критической проблемы медицины — обнаружению пропущенных или недиагностированных заболеваний. Авторы разработали специализированный фреймворк, использующий метод кросс-уровневого слияния (cross-level fusion) данных и медицинских знаний. Методология объединяет глубокое обучение на основе структурированных электронных медицинских карт с экспертными знаниями, заложенными в графы медицинских знаний. Это позволяет модели не просто находить статистические закономерности, но и учитывать клиническую логику при анализе состояния пациента. Исследование направлено на повышение точности автоматизированного скрининга и снижение риска врачебных ошибок из-за неполноты данных. Внедрение такого решения в клиническую практику может значительно улучшить раннюю диагностику сложных патологий и оптимизировать процессы принятия врачебных решений.

В статье представлен EPPCMinerBen — инновационный набор метрик и стандартов (бенчмарк), разработанный специально для тестирования возможностей больших языковых моделей (LLM) в контексте цифрового взаимодействия пациентов и медицинских работников. Исследование фокусируется на анализе коммуникации, происходящей через порталы пациентов, что является критически важным аспектом современной телемедицины. Авторы предлагают методологию оценки того, насколько точно ИИ может интерпретировать запросы пациентов и генерировать адекватные, клинически безопасные ответы. В работе подчеркивается необходимость создания специализированных инструментов оценки, так как стандартные NLP-метрики не учитывают специфику медицинского контекста и этические аспекты общения. Использование данного бенчмарка позволит разработчикам ИИ-решений минимизировать риски неверной интерпретации симптомов и повысить качество автоматизированной поддержки в здравоохранении. Результаты исследования закладывают фундамент для внедрения более надежных LLM-ассистентов в клиническую практику через электронные медицинские системы.

В обзоре рассматривается роль данных реальной клинической практики (RWE) в управлении ревматоидным артритом. Авторы анализируют возможности цифровых технологий и электронных медкарт для дополнения традиционных клинических исследований и улучшения качества жизни пациентов.

Представлена ArcMAP — приложение, использующее модель BioLORD для автоматизации сопоставления локальных медицинских кодов со стандартными словарями в системе NHS. Система включает интерфейс для экспертной проверки и конвейер непрерывного обучения, что позволило повысить точность картирования лабораторных тестов с 37,0% до 91,6%.

В рамках инициативы по повышению доступности медицинских записей для пациентов программы Medicare, представители администрации представили первую группу цифровых инструментов здравоохранения. Основное внимание уделяется интеграции технологий для упрощения доступа к личным данным пациентов. Несмотря на запуск этих инструментов, эксперты выражают обеспокоенность относительно проблемы «последней мили» — этапа непосредственного внедрения и массового использования технологий конечными пользователями. Основная сложность заключается не в разработке софта, а в его интеграции в повседневную клиническую практику и обучении пациентов. Данная инициатива является важным шагом в цифровизации государственного сектора здравоохранения США. Успех проекта будет зависеть от того, удастся ли преодолеть барьеры между технологическим потенциалом и реальным использованием инструментов врачами и пациентами.

Исследователи из Петрозаводского государственного университета представили инновационную систему на базе искусственного интеллекта, предназначенную для прогнозирования риска преждевременных родов. В основе решения лежит алгоритм градиентного бустинга CatBoost, который эффективно обрабатывает сложные паттерны в данных электронных медицинских карт. Методология исследования заключалась в анализе совокупности клинических факторов и анамнеза пациенток для выявления скрытых закономерностей, предшествующих осложнениям. Разработанная модель позволяет автоматизировать процесс скрининга и выделить группы высокого риска на ранних этапах беременности. Результаты работы, подтверждающие эффективность применения машинного обучения в акушерстве, были официально опубликованы в специализированном научном журнале «Акушерство, гинекология и репродукция». Внедрение данной технологии в клиническую практику может значительно снизить уровень младенческой смертности и улучшить качество ведения беременности.

Данная научная статья, опубликованная в журнале npj Digital Medicine, исследует возможности внедрения больших языковых моделей (LLM) в процессы прогнозной аналитики в медицинских учреждениях. Исследование фокусируется на том, как интеграция LLM позволяет значительно повысить точность предсказания клинических исходов по сравнению с традиционными статистическими методами. Авторы анализируют методологию объединения неструктурированных данных из электронных медицинских карт с количественными показателями для создания комплексных прогностических моделей. Ключевые результаты демонстрируют улучшение точности прогнозирования рисков осложнений и госпитализаций благодаря способности моделей интерпретировать контекстуальные нюансы в записях врачей. Работа подчеркивает значимость использования LLM для персонализации планов лечения и оптимизации распределения ресурсов в реальном времени. Практическая ценность исследования заключается в создании фундамента для разработки интеллектуальных систем поддержки принятия врачебных решений нового поколения.

Данное исследование, опубликованное в журнале npj Digital Medicine, посвящено применению больших языковых моделей (LLM) для автоматизации процесса контроля качества выписных эпикризов. Традиционно оценка качества медицинских документов требует значительных временных затрат со стороны врачей, что делает ручной мониторинг неэффективным. Авторы предлагают методологию, использующую LLM для автоматического сопоставления данных в выписных документах с клиническими записями, обеспечивая высокую точность проверки полноты и корректности информации. Внедрение данного решения позволяет масштабировать проекты по улучшению качества медицинской документации без увеличения нагрузки на персонал. Результаты демонстрируют, что использование ИИ значительно сокращает время на аудит документов, сохраняя при этом уровень точности, сопоставимый с экспертной оценкой человека. Это имеет критическое значение для повышения безопасности пациентов и оптимизации документооборота в современных медицинских учреждениях.