banner banner banner
Цифровая трансформация
Цифровая трансформация
Оценить:
Рейтинг: 0

Полная версия:

Цифровая трансформация

скачать книгу бесплатно


Как не странно, в тот день мы с ним не говорили ни про бизнес, ни про «миллиард», мы обсуждали перспективы развития и внедрения новых информационных технологий в экономику нашей страны. Что еще меня сильно удивило, конечно, в лучшую сторону, так это то, что я беседовал совсем с «другим» спокойным и уравновешенным человеком, который сильно отличался от того «персонажа», которого мы с вами видели на экранах наших телевизоров.

В процессе нашей беседы он мне задал, казалось бы, простой, но в тоже время немного для меня неожиданный вопрос: «Слушай, а ты не знаешь, что такое „блокчейн“?»

Я даже немного растерялся от, казалось бы, простого вопроса.

«Да. Конечно, я слышал о «блокчейне», но никогда не погружался в эту тему глубоко», – Ответил я, немного удивившись. «Я знаю, что такое распределенные вычисления, знаю, что такое распределённые базы данных. «Блокчейн» – это давно уже придуманная технология, о которой сейчас так часто говорят в современном контексте «криптовалют».

Тут хочется отметить, что технология «блокчейн» по сути представляет из себя распределенную базу данных или как, иногда говорят «распределенный реестр», особенностью которой является дублирование ее одинаковых копий на тысячах компьютерах в глобальной сети Интернет.

Кроме того, в дальнейшей беседе, мы обсудили перспективы создания новой криптовалюты, которые я оценил, как весьма призрачные в свете отсутствия государственного регулирования в нашей стране, а также высказал мнение о том, что нет никакого смысла создавать какую бы то ни было криптовалюту, если под ней нет какой-либо бизнес-модели.

Похоже в тот день я не был столь убедителен в своих доводах, как всегда, и мой собеседник остался, как мне показалось, несколько не доволен полученным ответом.

Я вернулся домой с мыслью о том, что мне как человеку, работающему в сфере информационных технологий, наверное, нужно знать больше о данной предметной области, раз она так сильно захватила умы людей по всему миру.

Недолго думая, я уселся за компьютер и стал изучать данный вопрос.

В результате, по прошествии пары дней, я принял решение о том, что в качестве упражнения и подтверждения для самого себя понимания вопроса, нужно написать свою криптовалюту. Платформу я выбрал для себя быстро и однозначно – Ethereum.

Так, в течении девяти часов кропотливой работы, была написана криптовалюта «ORPH TOKEN» на языке solidity ^0.4.16 (свидетельство Федеральной службы по интеллектуальной собственности №2018663615). Я прогнал тест на платформе Ethereum (он был положительным) и с радостью для себя поставил точку в этом вопросе.

Но, как оказалось потом, рано. В процессе своей работы мне еще не раз пришлось столкнуться с задачами построения «блокчейн-сетей» и разработки «цифровых платформ» с использованием технологии «блокчейн» для различных отраслей экономики (культура и искусство, образование и сельское хозяйство). Так в том же 2018 году появилась цифровая платформа «ORPHEUS DIGITAL PLATFORM» (свидетельство Федеральной службы по интеллектуальной собственности №2018663614).

Как выяснилось позже, одним из краеугольных камней в данном направлении является задача создания, настройки и управление ИТ-инфраструктурой для поддержки блокчейн-решений или так называемая задача создания «блокчейн-сети».

На сегодняшний день, желание заказчиков создать новую модную систему с применением «блокчейна» превышает понимание того, что немалые затраты на написание программного кода для «цифровой платформы» или «информационной системы» могут оказаться даже меньше, чем на создание, поддержание и развитие собственной «блокчейн-сети». В случае с криптовалютами большинство этих проблем сразу перекладываются на пользователей этих систем, которые проявляются в постоянно снижающийся производительности работы и времени отклика на запросы.

В лучшем случае, при создании инфраструктуры по хранению, обработке и передачи данных заказчики руководствуются лишь оценкой производительности серверов и объемом доступного дискового пространства, но не задумываются о том, что перспектива развития «блокчейн-сети» во многом будет зависеть, например, от перехода от «блокчейн 1.0» к «блокчейн 3.0» в процессе создания так называемых межотраслевых консорциумов.

В свое время, а именно 20 лет назад :-), я написал следующие работы:

– Комплексный подход к построению и оптимизации кластерных вычислительных сетей [[4 - .Чесалов А. Ю. Комплексный подход к построению и оптимизации кластерных вычислительных сетей. // Международный научно-практический семинар и всероссийская молодежная школа «Высокопроизводительные Параллельные Вычисления на Кластерных Системах»: Сборник трудов 2 международного научного семинара. / Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского, г. Нижний Новгород, 2002 г. С. 329—333.]].

– Построение комплекса взаимосвязанных моделей для синтеза корпоративных вычислительных сетей [[5 - .Федченко С. Л., Чесалов А. Ю. Построение комплекса взаимосвязанных моделей для синтеза корпоративных вычислительных сетей. // Международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях» – ММТТ-14: Сборник трудов 14 международной научной конференции. Том 6. Секция 8 / Смоленский филиал Московского энергетического института (технического университета), Смоленск, 2001. C. 147.]].

– Пути оптимизации аппаратно-программной платформы информационной системы [[6 - .Палюх Б. В., Чесалов А. Ю. Пути оптимизации аппаратно-программной платформы информационной системы. // Математические методы в технике и технологиях – ММТТ-2000: Сб. трудов Международ. науч. конф. В 7-и т. Т.6. Секции 11, 12, 13/ Санкт-Петербургский гос. Технол. Ин-т (техн. Ун-т). Санкт-Петербург, 2000.С.99—100.]].

И сейчас я хочу вам предложить свое современное понимание решения задачи создания, настройки и управления ИТ-инфраструктурой для поддержки блокчейн-решений.

По моему мнению, решение данной задачи «заказчиком» должно производиться не с рассмотрения характеристик производительности отдельного сервера, а с построения и анализа математических моделей/модели функционирования распределенных центров обработки данных (ЦОД), которые представляют собой сложные вычислительные аппаратно-программные комплексы и обрабатывают запросы, решают задачи, поступающие от других ЦОДов, в реальном масштабе времени.

При построении «блокчейн-сети» одной из основных задач является моделирование работы такой инфраструктуры, обеспечивающей передачу заданных потоков информации по всем направлениям информационного обмена в приемлемое время. В процессе ее решения необходимо учитывать значительное множество характеристик сети, таких как пропускная способность, задержки, надежность, стоимость передачи, обработки и хранения информации.

Сложность синтеза аппаратно-программных и сетевых решений «блокчейн-сети» с учетом всего диапазона взаимосвязанных вопросов такова, что оптимизация по одному общему (комплексному) критерию практически не возможна или приводит к неоправданным вычислениям и временным затратам из-за ограниченных возможностей достоверного определения необходимых объемов исходных данных, динамически меняющихся в ходе эксплуатации сети.

Поэтому, при проектировании «блокчейн-сети» предлагается производить оптимизацию не по комплексному, а по частным критериям оптимальности «блокчейн-сети», как системы, таким как, например, производительность, оптимальная пропускная способность каналов связи, среднее время задержки в сети, надежность, минимальная стоимость и стоимость владения сети с помощью комплекса взаимосвязанных частных моделей.

Полученные, с использованием таких моделей частные решения позволят находить квазиоптимальные решения, последовательно корректируя структуру и характеристики «блокчейн-сети».

Совокупность разрабатываемых моделей должна носить многоуровневый, иерархический характер, и позволять учитывать на каждом уровне новые факторы в сравнении с предыдущими, при фиксации параметров, определенных ранее.

Если полученные на каком-либо этапе параметры «блокчейн-сети» не удовлетворяют заказчика, то осуществляется повторный итерационный расчет с изменениями ранее принятых исходных данных и ограничений.

Многолетние результаты исследований в области разработки и проектирования сетей передачи данных, кластерных распределенных сетей и сетей хранения данных, позволяют выделить основные этапы, разработать алгоритмы и соответствующие методики проектирования «блокчейн-сети», при наличии соответствующих компетенций, достаточно быстро или в приемлемые сроки.

Математический аппарат разрабатываемых методик может базироваться, прежде всего, на основе теории массового обслуживания, на вероятностно-статистических методах, теории надежности, анализа структуры системы и обработки данных о производительности «блокчейн-сети» и ее элементов, и так далее.

Используемые математические методы, разрабатываемых методик, при проектировании или оптимизации «блокчейн-сети», должны позволять произвести оптимизацию не только по критерию производительности, но и по критерию затрат. Эта задача может формулироваться двояко: при минимальных затратах удовлетворить требования к заданным показателям производительности «блокчейн-сети» или при затратах, не превышающих заданной величины, максимизировать показатель производительности «блокчейн-сети».

Подводя итог, хочется отметить, что «заказчик» или как сейчас часто говорят «бизнес» должен понимать, что затраты на математическое моделирование – науку, в тысячи раз меньше, чем вначале построить «блокчейн-сеть», а потом думать, что с ней делать.

Как мы часто наблюдаем на практике, «бизнес» ставит «исполнителю» в виде службы ИТ порой невыполнимые задачи по снижению и оптимизации затрат, а порой отказывает в финансировании технической поддержки дорогостоящих ИТ-систем. И очень часто ИТ-службы в своей работе вынуждены «торговаться» с «бизнесом» приводя аргументы, основанные на простой логике, что при отсутствии финансирования все просто на просто загнется или что-то перестанет работать. Многие из нас совсем забыли о том, что есть наука с ее огромным багажом знаний, который может быть весьма полезен буквально на всех этапах жизненного цикла информационно-вычислительных систем. Результаты расчетов, основанные на тех или иных методах или методиках, могут быть железным аргументом в любом споре с кем угодно.

Трансформация 7. АНАЛИЗ СТРАТЕГИИ РАЗВИТИЯ ЦИФРОВОЙ СИСТЕМЫ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ

HTTP://CHESALOV.COM/DIGITAL-MEDICINE

ДЕКАБРЬ 2019

На сегодняшний день современная система здравоохранения Российской Федерации находится в условиях или, как сейчас модно говорить, в тренде ускоренного инновационного «цифрового» развития, в котором применяются радикально новые механизмы регулирования системы на уровне государства.

Ситуация в отрасли такова, что уже сейчас происходит повсеместная автоматизация и информатизация, а именно: внедрение новых медицинских, телемедицинских и информационных технологий, систем электронного документооборота, единой медицинской электронной карты, личного кабинета пациента, рабочего места врача и медицинской сестры, электронных рецептов и больничных листов, электронных информационно-аналитических и обучающих систем, автоматизированных систем контроля качества, системы оценки удовлетворенности граждан качеством работы медицинских организаций, и так далее. И это только начало бурного процесса трансформации отрасти.

В апреле 2019 года на заседании итоговой коллегии Минздрава Министр Здравоохранения Российской Федерации Вероника Скворцова сообщила, что по итогам работы в 2018 году более 15,5 тысяч медицинских организаций внедрили медицинские информационные системы, автоматизировано около 600 тысяч рабочих мест врачей, 82 субъекта Российской Федерации обеспечили интеграцию с компонентами Единой государственной информационной системой в сфере здравоохранения (ЕГИСЗ). К региональным телемедицинским системам подключено уже 6,5 тысяч медицинских организаций, а к центральным архивам медицинских изображений – 5,5 тысяч. Более 4,2 миллиона граждан воспользовались услугами и сервисами личного кабинета пациента «Мое здоровье» [[7 - .Выступление Министра Здравоохранения Вероники Скворцовой на заседании итоговой коллегии Минздрава России от 24 апреля 2019 года. [Электронный ресурс] // rosminzdrav.ru URL: https://www.rosminzdrav.ru/news/2019/04/24/11389-vystuplenie-ministra-veroniki-skvortsovoy-na-zasedanii-itogovoy-kollegii-minzdrava-rossii (https://www.rosminzdrav.ru/news/2019/04/24/11389-vystuplenie-ministra-veroniki-skvortsovoy-na-zasedanii-itogovoy-kollegii-minzdrava-rossii)]].

А уже в июле 2019 года такие ИТ-гиганты, как Apple, Google, Amazon и Microsoft совместно с крупными страховыми компаниями и медицинскими учреждениями объединили свои усилия в направлении обеспечения потребителей медицинских услуг (например, пациентов больниц или клиентов клиник) к их медицинской информации (клиническим данным, счетам за медицинское обслуживание, выбор планов медицинского страхования и т.д.) [[8 - .Christina Farr. Big Tech is teaming up with health care companies to make it easier for you to see your health history. [Электронный ресурс] // cnbc.com URL: https://www.cnbc.com/2019/07/30/apple-amazon-microsoft-google-sign-on-to-carin-claims-data-standard.html (https://www.cnbc.com/2019/07/30/apple-amazon-microsoft-google-sign-on-to-carin-claims-data-standard.html)]].

В ближайшие три года наша система здравоохранения планирует сделать акцент на технологии четвертой промышленной революции и широко использовать технологии обработки больших массивов данных (так называемая Big Data) и искусственный интеллект, например, в системах диагностики и помощи в принятии решений. В медицине начнут применяться новые био-, нано-, нейро- и другие технологии. Будут широко использоваться новые вычислительные технологии, технологии дополненной реальности и применяться различные роботизированные системы и нано-роботы.

В ближайшие пять лет сформируются «цифровые контуры» субъектов Российской Федерации, которые будут функционировать в рамках единого информационного пространства или, так называемой, цифровой экосистемы здравоохранения. Также будут широко применяться носимые и имплантируемые устройства мониторинга здоровья, бионические системы, принтеры для печати живых тканей и органов, и так далее.

В ближайшие семь лет будет создана платформа «следующего этапа развития» – этапа «медицины сопровождения здоровых».

Для того, чтобы нам с вами лучше понять направления и перспективы «цифровой трансформации» системы здравоохранения Российской Федерации обратимся к Стратегии развития здравоохранения Российской Федерации на период до 2025 года (далее – Стратегия), утвержденной Указом президента РФ от 6 июня 2019 года №254 [[9 - .Указ Президента Российской Федерации от 06.06.2019 г. №254 «О Стратегии развития здравоохранения в Российской Федерации на период до 2025 года». [Электронный ресурс] // kremlin.ru URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/44326 (http://www.kremlin.ru/acts/bank/44326)]].

Сама по себе Стратегия довольно сложный документ для понимания, не только для специалистов в области медицины, но и специалистов в области информационных технологий. На первый взгляд, с точки зрения информационных технологий, под «соусом цифровизации» нам преподносят классическую автоматизацию и информатизацию отрасли, приправив, ничего не поясняя, это блюдо двумя бессвязными терминами «цифровая медицина» и «электронное здравоохранение» о которых в последствии ничего так и не будет подробно написано в Стратегии, а также добавив вишенку сверху в виде желания использовать технологии «Big Data» и «искусственный интеллект». Возможно, кому-то понравились термины «Digital Health», «eHealth», «mHealth» и не особо погружаясь в суть, на мой взгляд самых передовых трендов развития всемирного здравоохранения, просто перевел их на русский язык и вставил для «красного словца» в стратегию?

Но, – это на первый взгляд.

Давайте подробно все проанализируем и по порядку.

Тем не менее Стратегия представляет из себя крайне интересный документ для любого специалиста в области информационных технологий, как с точки зрения понимания современных трендов развития отрасли «цифрового» здравоохранения, так и с точки зрения перспектив использования новых технологий для создания принципиально новых информационных, аналитических, роботизированных и иных систем.

Для дальнейшего анализа Стратегии развития здравоохранения Российской Федерации на период до 2025 года я убрал из ее все (дабы не пересказывать ее содержание), что не имеет, на мой взгляд, отношения к процессам автоматизации, информатизации, цифровизации и внедряемым технологиям, чтобы оставить основу, которая позволит нам проникнуть в самую суть цифровой трансформации отрасли здравоохранения.

Начнем с того, что сама Стратегия включает в себя несколько основных разделов: оценку современного состояния отрасли; угрозы развития системы здравоохранения в Российской Федерации; цель, основные задачи, приоритетные направления, механизмы реализации развития здравоохранения; результаты и основные этапы ее реализации.

Как отмечается в документе, Стратегия направлена на реализацию основных задач и национальных приоритетов Российской Федерации, определенных в документах стратегического планирования и является основой для организации деятельности и взаимодействия органов государственной власти Российской Федерации, органов государственной власти субъектов Российской Федерации и органов местного самоуправления, государственных и иных структур в сфере здравоохранения, а также она является основой для разработки отраслевых документов стратегического планирования в области обеспечения охраны здоровья граждан Российской Федерации, государственных программ Российской Федерации, государственных программ субъектов Российской Федерации, а также иных документов стратегического планирования. И это важно потому, что Стратегия уже активно используется для формирования региональных стратегий развития здравоохранения, в том числе и в части определения основных направлений для цифровой трансформации отрасли.

На основании положений Стратегии, региональные стратегии развития здравоохранения ставят перед собой задачи к концу 2024 года не менее 90% медицинских организаций должны обеспечить доступ гражданам к юридически значимым электронным медицинским документам посредством Личного кабинета пациента «Мое здоровье» на Едином портале государственных услуг и функций [[10 - .Проект Стратегии развития здравоохранения Свердловской области до 2035 года. [Электронный ресурс] // minzdrav.midural.ru URL: https://minzdrav.midural.ru/article/show/id/10070 (https://minzdrav.midural.ru/article/show/id/10070)]].

Целью Стратегии является создание условий, способствующих обеспечению доступности и качества оказания медицинской помощи населению, при условии соблюдения прав граждан в сфере охраны здоровья, реализуемых, в том числе в рамках единой цифровой экосистемы, объединяющей все субъекты Российской Федерации.

В качестве механизма достижения указанной цели является создание Национальной пациент-ориентированной системы здравоохранения – системы, объединяющей все медицинские организации, независимо от формы собственности и ведомственной принадлежности, функционирующей на основе единых правил и норм с учетом особенностей, и специфики, выполняемых в рамках законодательства Российской Федерации задач.

В соответствии со Стратегией развития здравоохранения Российской Федерации на период до 2025 года к приоритетным направлениям развития «цифрового» здравоохранения можно отнести следующие:

– Обеспечение доступности медицинской помощи населению путем:

– Завершения формирования трехуровневой системы организации оказания медицинской помощи с использованием геоинформационной системы.

В 2018 году геоинформационная система Министерства Здравоохранения РФ введена в полноценную эксплуатацию. В нее внесено 72 тысячи медицинских организаций и их структурных подразделений, расположенных в 157 тысячах населенных пунктов [[11 - .Шевченко Р. Геоинформационная система здравоохранения полностью оцифрована. [Электронный ресурс] // medvestnik.ru URL: https://medvestnik.ru/content/news/Geoinformacionnaya-sistema-zdravoohraneniya-polnostu-ocifrovana.html (https://medvestnik.ru/content/news/Geoinformacionnaya-sistema-zdravoohraneniya-polnostu-ocifrovana.html)]].

– Внедрения передвижных форм оказания медицинской помощи, телемедицинских и других современных технологий медицинского обеспечения населения.

– Внедрения электронной записи на прием, электронных рецептов и больничных листов, электронного документооборота.

– Создания в медицинских организациях системы экстренного реагирования при изменении показателей здоровья пациентов групп риска, зафиксированных с помощью индивидуальных электронных устройств.

Медицинская носимая электроника – это носимые или портативные устройства (умные часы или очки, браслеты, фитнес-трекеры, умная одежда и т.д.), применяемые в целях здравоохранения, которые используют датчики для мониторинга, анализа и фиксации изменений в организме. Такие устройства позволяют людям контролировать уровень сахара в крови, температуру тела, артериальное давление, пульс, производить оценку вариабельности сердечного ритма, осуществлять трекинг частоты дыхания, регистрировать состояние организма во время сна, следить за диетой и калорийностью потребляемых продуктов и многое другое.

По данным Global Market Insights свыше 20% расходов на медицинские носимые гаджеты в 2018 году пришлось на решения для лечения сахарного диабета. Около 43% медицинских носимых устройств в 2018 году были приобретены для занятия спортом и фитнесом [[12 - .Медицинская носимая электроника (мировой рынок). [Электронный ресурс] // zdrav. expert URL:http://zdrav.expert/index.php/Статья:Медицинская_носимая_электроника_(мировой_рынок) (http://zdrav.expert/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%9C%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%BD%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D0%BD%D0%BE%D1%81%D0%B8%D0%BC%D0%B0%D1%8F_%D1%8D%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%B0_(%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B9_%D1%80%D1%8B%D0%BD%D0%BE%D0%BA))]].

В 2018 году аналитики IDC насчитали 172,2 миллиона носимых устройств, поставленных на мировой рынок [[13 - .Носимая электроника (мировой рынок). [Электронный ресурс] // tadviser.ru URL: http://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Носимая_электроника_(мировой_рынок) (http://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%9D%D0%BE%D1%81%D0%B8%D0%BC%D0%B0%D1%8F_%D1%8D%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%B0_(%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B9_%D1%80%D1%8B%D0%BD%D0%BE%D0%BA))]].

– Оптимизации информационно-технологических процессов и управление ресурсами в медицинских организациях.

На сегодняшний день, эффективное управление ресурсами в медицинской организации не ограничивается задачей внедрения программ дополнительного профессионального образования и повышения квалификации персонала. С точки зрения управления, любая медицинская организация является некой саморегулируемой системой с огромным количеством процессов и порождаемых ею потоков информации. В то же время она является частью глобальной системы управления различного вида ресурсами, такими как услуги, информация и в частности, обеспечение лекарственными, расходными и иными материалами, что позволяет нам реализовать процессы автоматизации функций управления, планирования, регулирования, логистики, координации, контроля и анализа за различными видами ресурсов в сфере здравоохранения [[14 - .Аранович Л. М., Новокрещенова И. Г., Новокрещенов И. В. Модель управления ресурсами в крупной медицинской организации на основе внутриорганизационной логистики. ID: 2016-07-231-A-8234. [Электронный ресурс] // medconfer.com URL: https://medconfer.com/node/8234 (https://medconfer.com/node/8234)]].

– Разработка и внедрение новых медицинских и информационных технологий в здравоохранение путем:

– Внедрения телемедицинских консультаций пациентов, врачей и медицинских организаций с ведущими специалистами национальных научно-практических медицинских центров по профилю их деятельности.

Внедрение телемедицинских технологий в здравоохранении сейчас вызывают ожесточенные споры, как среди научного и медицинского сообщества, так и среди широкого населения нашей страны, которое является так называемым «потребителем» медицинских услуг.

Телемедицинские технологии – информационные технологии, обеспечивающие дистанционное взаимодействие медицинских работников между собой, с пациентами и (или) их законными представителями, идентификацию и аутентификацию указанных лиц, документирование совершаемых ими действий при проведении консилиумов, консультаций, дистанционного медицинского наблюдения за состоянием здоровья пациента.

Вопросов к внедрению телемедицины на сегодняшний день больше чем ответов. До сих пор не ясно, как врач будет ставить диагноз пациенту дистанционно, даже после первичного очного приема? Сколько это займет времени? Как пациенту обезопасить себя от неверного диагноза или мошенников? И зачем, вообще, все это нужно?

Сторонники телемедицины подчеркивают, что она делает врачебную помощь оперативной и при этом позволяет избежать ненужных личных обращений к докторам. А значит, и сократить очереди и время пребывания в них, а также сократить дополнительные затраты на медицинские услуги. Кроме того, услуги можно будет получать из любой точки мира.

Но! Телемедицина – это не медицина реального времени.

А значит вопросов остается еще много…

– Расширения перечня высокотехнологичных методов лечения заболеваний посредством внедрения новых технологий лечения на основе ядерной медицины, персонализированной фармакотерапии, редактирования генома, создания национальной системы биобанков, коллекций биологических материалов.

На этом пункте хочется остановиться, хотя бы потому, что в 2011 году я уже сталкивался с задачей создания «цифровой памяти» и в процессе ее реализации мы интересовались возможностями оцифровки и анализа ДНК.

Я не буду останавливаться на морально-этических проблемах процесса редактирования генома, но хочу отметить, что на сегодняшний день уже разработана и совершенствуется технология редактирования человеческого генома – «молекулярные ножницы» (CRISPR-Cas9), которая широко применяется учеными России [[15 - .Редактировать геном человека было слишком опасно. Новое открытие может все изменить. [Электронный ресурс] // meduza.io URL: https://meduza.io/feature/2019/10/23/redaktirovat-genom-cheloveka-bylo-slishkom-opasno-novoe-otkrytie-mozhet-vse-izmenit (https://meduza.io/feature/2019/10/23/redaktirovat-genom-cheloveka-bylo-slishkom-opasno-novoe-otkrytie-mozhet-vse-izmenit)]]. Даже компания Netflix выпустила на эту тему документальный фильм из четырех серий под названием «Неестественный отбор» (Unnatural Selection) [[16 - .Unnatural Selection. [Электронный ресурс] // netflix.com URL: https://www.netflix.com/ru/title/80208910 (https://www.netflix.com/ru/title/80208910)]].

– Предоставления пациентам услуг персонализированной медицины.

На сегодняшний день, персонализированную медицину определяют, как быстро развивающуюся область здравоохранения, которая основана на интегрированном, координированном и индивидуальном для каждого пациента подходе к анализу возникновения и течения заболевания или как интегральную медицину, которая включает разработку персонализированных средств лечения на основе анализа генома, тестирование на предрасположенность к болезням, профилактику, объединение диагностики с лечением и мониторинг лечения [[17 - .Дедов И. И., Тюльпаков А. Н., Чехонин В. П., Баклаушев В. П., Арчаков А. И., Мошковский С. А. Персонализированная медицина: современное состояние и перспективы. [Электронный ресурс] // vestnikramn.spr-journal.ru URL: https://vestnikramn.spr-journal.ru/jour/issue/view/19 (https://vestnikramn.spr-journal.ru/jour/issue/view/19)]].

– Цифровизация здравоохранения путем создания, внедрения и развития:

– Федеральной государственной информационной системы «Единая государственная информационная система в сфере здравоохранения» (ЕГИСЗ), функционирующей в рамках Национальной пациент-ориентированной системы здравоохранения, с целью обеспечения единого информационного пространства в сфере здравоохранения для реализации информационной поддержки деятельности врачей и медицинских работников, преемственности оказания медицинской помощи, электронных сервисов и супер-сервисов для граждан, а также для информационной поддержки деятельности органов управления здравоохранением.

– Ключевых компонентов ЕГИСЗ, в том числе:

– интеграция с информационными системами ОМС, ведомственными информационными системами и иными системами;

– подключение и осуществление обмена сведениями всех медицинских организаций субъектов Российской Федерации.

– Дополнительных подсистем Единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения, в том числе системы нормативно-справочной информации и интегральной электронной медицинской карты, внедрение электронного медицинского документооборота, электронных сервисов и супер-сервисов для граждан и информационных систем, обеспечивающих поддержку деятельности медицинских работников.

– Комплексной аналитической системы сбора, хранения, обработки и анализа больших массивов информации (это и есть Big Data) в ЕГИСЗ с целью:

– выработки эффективных алгоритмов принятия решений при диагностике и лечении заболеваний;

– обеспечения преемственности оказания медицинской помощи, путем доступа лечащего врача к медицинской информации о пациенте, в том числе сведениям об иммунизации;

– реализации электронных сервисов и супер-сервисов для граждан;

– развития персонализированной медицины;

– обучения врачей.

– Информационных систем поддержки принятия врачебных решений, в том числе с использованием технологий искусственного интеллекта (машинного обучения).

Внедрение искусственного интеллекта в медицине – это один из важнейших современных трендов развития мирового здравоохранения. Технологии искусственного интеллекта в корне меняют мировую систему здравоохранения, позволяя кардинальным образом переработать систему медицинской диагностики, разработку новых лекарственных средств, а также в целом повысить качество услуг здравоохранения при одновременном снижении расходов для медицинских клиник.

Искусственный интеллект применяют для диагностики и прогнозирования заболеваний, выявления групп пациентов с высоким риском заболеваний, организация профилактических мер, автоматизации и оптимизации процессов в больницах, управления ценообразованием, снижения различных рисков для пациентов, адаптация терапии и состава лекарств для каждого отдельного пациента, использование виртуальных ассистентов для построения маршрута пациента в медучреждениях и так далее. Искусственный интеллект также активно применяется и в исследованиях развития методик диагностики рака [[18 - .Искусственный интеллект в медицине. [Электронный ресурс] // zdrav. expert URL: http://zdrav.expert/index.php/Статья:Искусственный_интеллект_в_медицине (http://zdrav.expert/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%98%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82_%D0%B2_%D0%BC%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%BD%D0%B5)]].

Как отмечают специалисты Microsoft, искусственный интеллект является двигателем четвертой промышленной революции и сердцем цифрового преобразования, трансформируя государство, общество и бизнес. К 2030 году глобальный рынок искусственного интеллекта будет стоить до 15,7 триллионов долларов США [[19 - .Financial sector leading the way in using AI, Microsoft report reveals. [Электронный ресурс] // news.microsoft.com URL: https://news.microsoft.com/en-gb/2019/10/01/financial-sector-leading-the-way-in-using-ai-microsoft-report-reveals/ (https://news.microsoft.com/en-gb/2019/10/01/financial-sector-leading-the-way-in-using-ai-microsoft-report-reveals/)]].

На сегодняшний день над разработкой искусственного интеллекта и задачами машинного обучения в системе здравоохранения работают такие мировые ИТ-гиганты как: Microsoft (Microsoft Azure), Google (Google DeepMind Health), IBM (IBM Watson Health), Apple и Amazon.

Систему IBM Watson Health используют для диагностики раковых заболеваний или проблем с сердцем клиники США, Индии и Таиланда. Российская разработка TeleMD создана для диагностики и анализа опасности возникновения раковых заболеваний. Google DeepMind Health работает в британской офтальмологической клинике, выявляет некоторые глазные болезни и рекомендует, как их лечить [[20 - .Возможности ИИ в медицине: примеры применения. [Электронный ресурс] // mhealthcongress.ru URL: https://mhealthcongress.ru/ru/article/vozmognosti-ii-v-meditsine-primeri-primeneniya-96282 (https://mhealthcongress.ru/ru/article/vozmognosti-ii-v-meditsine-primeri-primeneniya-96282)]]. Microsoft широко применяет искусственный интеллект в Индии для диагностики рака и так далее [[21 - .Microsoft is using its AI power to speed up detection of cervical cancer in India. [Электронный ресурс] // businessinsider.com URL: https://www.businessinsider.com/microsoft-using-artificial-intelligence-to-spot-cervical-cancer-2019-11 (https://www.businessinsider.com/microsoft-using-artificial-intelligence-to-spot-cervical-cancer-2019-11)]].

– Инновационных методов скрининга и мониторинга состояния здоровья, включая дистанционные и мобильные приложения с целью развития персонализированной медицины, основанной на современных научных достижениях.

Вот оно, господа!

То, что никак в Стратегии фактически не раскрыто. Встречайте – mHealth.

mHealth (мобильное здравоохранение) – это ряд мобильных технологий, систем, сервисов и приложений, установленных на мобильных устройствах и использующихся в медицинских целях и для обеспечения здорового образа жизни человека и мотивации людей к здоровому образу жизни и формированию новой «цифровой» культуры здоровья.