admin Все разделыМедицина дистанционноИскусственный интеллектРоссийское ПОИнтервьюЦена вопроса Главная•Новости•Технологии•TOP5: главные новости…TOP5: главные новости цифрового здравоохранения за неделю Представляем рейтинг главных новостей недели в сфере цифрового здравоохранения в публикациях «МВ» и ведущих отраслевых СМИ мира.
Тестирование прототипа детектора для рентген- и ПЭТ/КТ-аппаратов | Фото: mosgorzdrav.ru
***
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.
| Перовскит — современный тип полупроводниковых материалов, он выдерживает высокие дозы облучения, не теряя своих оптических свойств, что обеспечивает большой ресурс работы. Детектор на его основе позволяет рентгенологам получать четкие и информативные снимки. |
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.
