электронные медкарты

Статья исследует барьеры на пути внедрения ИИ в клиническую практику, включая отсутствие механизмов оплаты и сложности интеграции с электронными медицинскими картами. Авторы предлагают модель человекоцентричного подхода, где ИИ дополняет решения врачей при строгом надзоре и соблюдении стандартов справедливости.

Американская медицинская ассоциация (AMA) запускает новую инициативу, направленную на улучшение интероперабельности данных в процессе получения предварительных авторизаций. Основная цель проекта — внедрение структурированной клинической терминологии непосредственно в коды CPT (Current Procedural Terminology), что позволит автоматизировать и ускорить обмен информацией между врачами и страховыми компаниями. В рамках программы приоритетное внимание будет уделено тем случаям предварительной авторизации, которые создают наибольшую административную нагрузку на медицинские учреждения. Ожидается, что использование стандартизированных терминов поможет сократить задержки в получении медицинской помощи и минимизировать ошибки ручного ввода данных. Данная инициатива является важным шагом в цифровой трансформации здравоохранения, направленным на снижение бюрократических барьеров с помощью технологий обмена данными. Реализация проекта позволит оптимизировать рабочие процессы и обеспечить более своевременный доступ пациентов к необходимому лечению.

Исследование оценивает способность восьми различных LLM генерировать вопросы и ответы для медицинских экзаменов на основе реальных данных ЭМК. Результаты показали, что модели (особенно ERNIE 4) могут достигать высокой точности информации, сопоставимой с экспертами, что делает их перспективным инструментом для медицинского обучения.

Исследование посвящено разработке аннотированного корпуса из 2040 выписных эпикризов для автоматического обнаружения гериатрических синдромов с помощью NLP. Сравнительный анализ показал высокую эффективность моделей BERT-cased и BioClinicalBERT в задачах распознавания именованных сущностей (NER) и классификации документов.

Статья представляет собой практическое руководство по переходу от пилотных проектов ИИ к их полноценной интеграции в повседневную медицинскую практику. Основное внимание уделяется моделям зрелости, созданию систем управления и бесшовной интеграции ИИ в рабочие процессы электронных медицинских карт (EHR).

Больница Tampa General Hospital (TGH) приступила к масштабному внедрению технологии Ambient Clinical Documentation на базе искусственного интеллекта для оптимизации работы среднего медицинского персонала. В качестве основного инструмента было выбрано решение Microsoft Dragon Copilot, предназначенное для автоматизации процесса ведения записей в электронных медицинских картах (EHR). Основная цель внедрения — снижение уровня профессионального выгорания медсестер, вызванного чрезмерной административной нагрузкой и необходимостью постоянно работать с экранами во время приема пациентов. Технология позволяет ИИ слушать диалоги и клинические взаимодействия в режиме реального времени, преобразуя их в структурированные медицинские заметки. Это освобождает значительное количество времени, позволяя персоналу сосредоточиться на непосредственном уходе за пациентами, а не на заполнении документации. Ожидается, что использование Microsoft Dragon Copilot существенно сократит время, затрачиваемое на заполнение карт у постели больного, и повысит общую удовлетворенность сотрудников качеством рабочего процесса.

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.