5 статей
Авторы предлагают стандартизированную иерархическую модель для описания данных в вычислительной патологии, устраняя путаницу между биологическими единицами, лабораторными препаратами и цифровыми данными. Внедрение этого фреймворка на основе стандарта DICOM позволит повысить воспроизводимость исследований и упростить внедрение ИИ-моделей в клиническую практику.
Росстандарт официально утвердил первый в Российской Федерации национальный стандарт ГОСТ Р 72595-2026, регулирующий сферу трехмерной биопечати эквивалентов тканей и органов. Документ устанавливает базовые принципы, терминологию и определения, необходимые для стандартизации процессов создания биологических конструктов. Разработка велась при активном участии Университета МИСИС, ассоциации «Технологическая платформа БиоТех2030» и лаборатории «3Д Биопринтинг Солюшенс». Внедрение данного стандарта является критически важным шагом для легализации и систематизации технологий биопринтинга в России. Это создаст необходимую нормативную базу для перехода от лабораторных исследований к клиническому применению биопечатных тканей. Стандартизация позволит унифицировать подходы к производству биоинженерных конструктов, что напрямую влияет на безопасность и воспроизводимость результатов в регенеративной медицине.
Статья рассматривает проблему гендерного дисбаланса в медицинских данных, который приводит к ошибкам в работе алгоритмов и диагностических инструментов. В тексте подчеркивается важность внедрения новых стандартов разработки цифровых технологий, обеспечивающих репрезентативность данных для женщин во всех областях медицины, а не только в репродуктивном здоровье.
Исследование сравнивает алгоритм QuPath для автоматической оценки индекса пролиферации Ki-67 в нейроэндокринных опухолях с ручной оценкой патологов. Алгоритм показал умеренное согласие с патологами (Kappa = 0.32) и чаще присваивал более высокие степени опухоли (42% случаев), подчеркивая необходимость стандартизации критериев.
Статья представляет онтологически-ориентированный фреймворк для интеграции медицинских данных (клинических, пациентских, геномных) в электронные медицинские карты. Framework обеспечивает семантическую интероперабельность и согласованность с медицинскими стандартами (HL7 FHIR, SNOMED CT, LOINC). Концептуально продвигает развитие систем здравоохранения для улучшения качества помощи.
