Регистрация

14—15 октября 2021 года, Москва, конгресс-центр гостиницы "Космос"
XXII Международный конгресс "Информационные технологии в медицине"

О чем говорили во второй день конгресса «ИТМ Петербург»

18.06.2026

18 июня в рамках VI Всероссийского конгресса «ИТМ Петербург» состоялась qConference — ежегодное мероприятие СП.АРМ, посвященное практическим аспектам цифровизации здравоохранения. На ее площадке прошли тематические мастер-классы, круглые столы и состоялась дискуссионная площадка по ранней реабилитации.

Большое внимание было уделено электронному документообороту.

«Все новые документы Минздрава России содержат тезисы про электронный документооборот, — рассказала руководитель методического отдела СП.АРМ Елена Донцова. — Электронные рецепты, электронные формы справок. Всем клиникам нужно стремиться к этому идеалу».

Вместе с тем в случае инцидента, такого как отключение электричества, интернета, мобильной связи и пр., для обеспечения отказоустойчивости медицинской организации, персоналу надо быть готовым оперативно переключиться обратно на «аналоговый» документооборот.

В Красноярской краевой клинической больницы для этого имеется «тревожный чемоданчик», готовый на случай массового поступления пациентов. В нем есть определенное количество напечатанных бланков, сопроводительных документов, идентификационных браслетов и т.д.

Заместитель главного врача РКБ Татарстана Илья Гаврилов упомянул, что в планах больницы провести учения, чтобы отработать навыки переключения с цифры на бумагу и обратно.

Другая сторона медали — чем более оцифрованной становится клиника, тем острее встает вопрос увеличения количества рабочих мест, оснащенных компьютером с выходом в сеть, а также наращивания мощностей серверов для хранения данных.

«Нужно сделать так, чтобы в том месте, где врач встречается с пациентом, у него был доступ к электронной медицинской карте. У нас много рабочих мест, но нужно гораздо больше. К тому же они должны быть дешевыми, надежными», — прокомментировал ситуацию заместитель директора ВЦЭРМ им. Никифорова МЧС России Михаил Бахтин.

Значительный блок qConference был посвящен искусственному интеллекту. По мнению руководителя группы рынка компании СП.АРМ Александра Чеснокова, пока не очень много врачей верят в эту технологию и используют ее в своей практике. Это связано в том числе с тем, что они не хотят работать в нескольких окнах или осваивать новый интерфейс, чтобы получать ИИ-подсказки.

«Мы учли это при разработке. Все наши ИИ-инструменты максимально встроены в МИС qMS», — отметил представитель СП.АРМ.

Тому, как сервисы на базе ИИ позволяют разгрузить медицинские кадры, как помогают молодому специалисту с меньшей насмотренностью, чем у опытного доктора, не пропустить патологию, как облегчают и ускоряют принятие управленческих решений, были посвящены несколько докладов представителей разных типов медицинских организаций из различных регионов.

Риторика выступлений qConference изменилась от общих моделей в сторону конкретики и прагматики, каждый доклад — это отдельный кейс. Клиенты СП.АРМ, накопившие колоссальный опыт, делятся им с другими участниками отрасли и открыто отвечают на их вопросы, подытожил Александр Чесноков.


Возврат к списку

Как ИИ помогает искать генетические маркеры ответа на терапию

Можно ли по особенностям ДНК понять, почему один пациент отвечает на лечение лучше другого? Об этом на «ИТМ 2026» расскажет Мария Попцова, заведующая международной лабораторией биоинформатики НИУ ВШЭ, в докладе «Метод отбора маркерных некодирующих вариантов с помощью AlphaGenome и фундаментальных моделей геномики».

В центре внимания — некодирующие варианты ДНК. Они не меняют структуру белка напрямую, но могут влиять на активность генов — например, определять, сколько белка производит клетка и в каких тканях.

Исследователи предложили метод отбора таких вариантов по их предполагаемому аллель-специфическому влиянию на экспрессию генов. На данных полногеномного секвенирования пациентов с идиопатической легочной артериальной гипертензией с помощью AlphaGenome оценили влияние вариантов в области гена BMPR2 на его активность в 285 тканях.

Для классификации вариантов применили инструменты AutoGluon. Результаты AlphaGenome сопоставили с прогнозами других фундаментальных моделей геномики — Borzoi, DNABERT-2, HyenaDNA, Caduceus и Evo 2.

Зачем это нужно? Такой подход может помочь находить генетические маркеры, связанные с особенностями заболевания и ответом на терапию, а также определять варианты, которые требуют дальнейшей экспериментальной проверки.

Медицинская микробиология как задача data science

Медицинская микробиология как задача data science: от отдельных антибиотикограмм к национальной системе данных — так называется доклад заместителя директора Смоленского государственного медицинского университета Алексея Кузьменкова на «ИТМ-2026».

Анализ данных устойчивости к антимикробным препаратам требует стандартизации, формализованного контроля качества и оценки межлабораторной сопоставимости результатов. Применение статистических методов и алгоритмов интеллектуального анализа позволяет выявлять систематические ошибки, оценивать факторы вариабельности и формировать воспроизводимые показатели антибиотикорезистентности. Интеграция стандартизированных данных создает основу для многоуровневого мониторинга и построения национальной системы микробиологических данных для терапии пациентов.

Как внедрить ИИ в клиническую практику и оценить его пользу для врача и пациента

На «ИТМ 2026» медицинский директор компании «МедикБук» Ксения Астракова представит опыт применения сервиса поддержки принятия врачебных решений MedicBK в диспансерном наблюдении пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями. Проект охватил 286 медицинских организаций в шести субъектах Российской Федерации.

В докладе — измеримые результаты использования ИИ:

  • рост доли пациентов, достигших целевых показателей артериального давления и холестерина;
  • увеличение частоты ключевых обследований;
  • повышение полноты и качества данных в электронных медицинских картах.

Отдельный блок будет посвящен ограничениям масштабирования ИИ-сервисов: организационным барьерам, различиям в готовности инфраструктуры и качестве данных, кадровым и методическим сложностям, а также границам применения аналитических инструментов при неполных или неструктурированных данных.

Ксения Астракова коснется в своем докладе проблемы быстро растущего рынка ИИ-сервисов для врачей, не являющихся медицинскими изделиями и не проходящих регуляторную оценку безопасности и клинической эффективности. Она расскажет о принципиальных различиях между универсальными большими языковыми моделями и медицинскими изделиями с искусственным интеллектом, зарегистрированными и одобренными Росздравнадзором. В центре внимания — валидация, прослеживаемость решений, ответственность разработчиков и безопасность пациента.

Наверх