TOP5: главные новости цифрового здравоохранения за неделю

>Минздрав планирует внести очередные изменения в госпрограмму «Развитие здравоохранения». Речь идет о правилах предоставления субсидий регионам на реализацию проектов по созданию единого цифрового контура на основе Единой государственной информационной системы здравоохранения.  >Согласно документу, меняется формула, по которой определяется размер субсидии, предоставляемой бюджету субъекта. Из нее исключен показатель численности постоянного населения территории.>Как следует из пояснительной записки, поправки вносятся с целью более равномерного распределения средств федерального бюджета 84 субъектам РФ. Предполагается, что это снизит влияние численности населения на объемы субсидии. Необходимость в этом отпала, так как требования к развитию региональных госинформсистем в сфере здравоохранения, модернизация которых планируется в 2024 году, типизированы и стоимость работ не зависит от числа проживающих на территории граждан.>Бесплатно освоить специальность разработчика цифровых медицинских сервисов, специалиста по большим данным, специалиста по информационным ресурсам и анализу/обработке медицинских данных, разработчика VR/AR решений или инженера DevOps в медицине могут студенты гуманитарных вузов благодаря «цифровым кафедрам». Они открылись на базе 119 университетов, среди которых несколько медицинских, сообщила пресс-служба Минцифры.>Средняя продолжительность обучения — десять месяцев. Студенты проходят стажировки в крупнейших компаниях и получают возможность трудоустройства.>Количество мест ограничено, срок подачи документов заканчивается 30 сентября.

В 2022 году на «цифровые кафедры» поступили более 112 тыс. студентов. В этом году такую возможность получат 130 тыс. человек.>Исследователи из Техасского университета в Остине разработали модель искусственного интеллекта (ИИ), способную идентифицировать остеоартрит коленного сустава по данным рентгенографии.>Авторы собрали данные электронных медицинских карт с генетической информацией и результатами рентгенографии 29 257 человек из базы данных UK Biobank. Для их обработки использовали два алгоритма глубокого обучения. Первый анализировал изображения двухэнергетической рентгеновской денситометрии в сочетании с данными последовательности генома. Второй использовали для измерения ширины суставной щели коленного сустава. Затем данные комбинировали для выявления случаев заболевания.>Новая модель ИИ позволила диагностировать остеоартрит коленного сустава на 178% чаще, чем специалисты выявляют по результатам рентгенографии. Кроме того, у пациентов с заболеванием, выявленным при помощи искусственного интеллекта, оказался более выраженный болевой синдром, большая длительность и тяжесть течения остеоартрита по сравнению с участниками контрольной группы.>Специалисты Центра диагностики и телемедицины Департамента здравоохранения Москвы совместно с учеными Университета науки и технологий МИСИС разработали прототип детектора для рентген- и ПЭТ/КТ-аппаратов на основе перовскитных фотопреобразователей. Высокая чувствительность этих материалов, призванных преобразовывать рентгеновское излучение в электрический сигнал, позволит снизить лучевую нагрузку на пациента.>Прототип перовскитного детектора внедрили в электронную цепь серийного прибора и проводят испытания. В перспективе возможно будет организовать производство таких изделий в стране, считают разработчики.>Исследователи создали инновационное микроустройство, которое поможет выбрать оптимальный метод лечения глиомы. Прибор имплантируется в опухоль и вводит в нее различные дозы до 20 лекарственных средств. После удаления устройства реакцию на препараты оценивают в лаборатории.>Ученые заявили, что благодаря устройству им удалось получить ценные сведения, включая реакцию опухоли на различные концентрации препаратов и молекулярные изменения, вызванные каждым средством. В исследовании первой фазы участвовали шесть пациентов. Нежелательные явления, связанные с устройством, не выявлены.>По словам Пьерпаоло Перуцци из больницы «Бригем энд уименс», устройство позволит проводить лечение, которое максимально соответствует особенностям каждой опухоли. Ученые надеются, что благодаря этому такой подход удастся легко интегрировать в обычную практику.