Технологии здоровья: какие методы лечения и диагностики развивают в России

Все больше жителей нашей страны предпочитают не ехать на лечение в крупные города, а проходить его в больнице рядом с домом или в соседних регионах. По полису ОМС доступно множество исследований, а также плановые и экстренные хирургические вмешательства. С каждым годом их перечень расширяется. Например, в 2026 году Минздрав РФ включил 15 новых сложных медицинских операций в перечень бесплатной высокотехнологичной помощи. Подробнее о том, какие инновационные способы терапии и диагностики при опухолях, инсультах и других заболеваниях развивают при поддержке нацпроекта «Новые технологии сбережения здоровья» — в нашем материале.

За первую половину 2026 года отечественное здравоохранение достигло существенных результатов. Так, по словам вице-премьера РФ Татьяны Голиковой, ввели новую тест-систему, которая выявляет более 2 тыс. наследственных заболеваний у новорожденных. Она помогла выявить различные нарушения у нескольких сотен детей и своевременно начать лечение.

Кроме того, стартовало производство портативного кольпоскопа для исследований органов репродуктивной системы женщин. Улучшенная версия прибора, оснащенная искусственным интеллектом, прошла регистрацию.

А в регионах продолжают работать над инновационными биомедицинскими и когнитивными технологиями, которые помогут увеличить продолжительность активной и здоровой жизни.

Много исследований посвящено эффективному лечению онкозаболеваний. Например, в Медицинском радиологическом научном центре (МРНЦ) имени А. Ф. Цыба в Калужской области разработали и успешно используют протонную терапию на установке «Прометеус». Такой способ облучения опухолей — самый щадящий из всех.

«Прометеус» стал первой российской установкой для высокоточной радиотерапии по полису ОМС. В 2025 году вместе с комплексом начали использовать специальный стол, который позволяет проводить облучение в горизонтальном положении.

«Благодаря разработке и внедрению специального стола для горизонтального облучения перечень нозологий, подходящих для данного лечения, расширится. Это позволит нам помочь еще большему количеству пациентов получить столь действенную и высокотехнологичную помощь», — отметил заведующий отделом протонной и фотонной терапии научного центра Игорь Гулидов.

С помощью установки проводят протонную терапию для пациентов с опухолями головного мозга, головы и шеи, простаты, легких, молочных желез, саркомами основания черепа и областей, примыкающих к шейному отделу спинного мозга. Ежегодно отделение лучевой терапии МРНЦ имени А. Ф. Цыба помогает более 2 тыс. пациентов из России. Кроме того, за высокотехнологичным лечением приезжают из других стран.

Нарушения в работе сердечно-сосудистой системы также очень распространены среди взрослых жителей людей. Для профилактики инсультов и других острых состояний проводят регулярные профосмотры, диспансеризацию, а неотложную помощь оказывают в специальных сосудистых центрах.

К сожалению, после инсультов пациенты нередко сталкиваются с когнитивными нарушениями — ухудшением речи, внимания, памяти. В таких ситуациях важно вовремя заметить изменения и подобрать подходящий курс реабилитации. Ведь чем больше проходит времени с момента инсульта, тем сложнее человеку восстановить утраченные способности.

Облегчить реабилитацию поможет доплеровский мобильный регистратор со встроенным программным обеспечением, созданный учеными Балтийского федерального университета им. И. Канта и Санкт-Петербургского государственного медицинского университета им. И. П. Павлова. Их разработка представляет собой ультразвуковой портативный прибор для исследования кровотока в мозге во время физической и когнитивной нагрузки.

Принцип работы устройства прост: электроды, прикрепленные к пациенту, считывают показатели во время того, как тот выполняет комплекс упражнений. Встроенная программа сопоставляет нагрузку с исследованием кровотока и передает полученные данные на компьютер врача. Для оценки умственных способностей используют нейропсихологические тесты «Рискометр когнитивных нарушений».

По словам старшего научного сотрудника Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта БФУ Натальи Шушариной, разработка прошла испытания на базе сосудистых региональных центров и медицинских учреждений Санкт-Петербурга. А тесты «Рискометра», размещенные в свободном доступе, сделали уже свыше 15 тыс. человек и получили необходимые рекомендации.

Чтобы врачи могли эффективнее лечить пациентов, важно вовремя диагностировать заболевания. Например, в Новгородском государственном университете им. Ярослава Мудрого (НовГУ) предложили использовать нейросети, чтобы выявлять различные легочные патологии. Для этого они по 3D-снимкам компьютерной томографии (КТ) обучили искусственный интеллект определять здоровые легкие, COVID-19 и онкологические заболевания.

КТ грудной клетки — «золотой стандарт» в медицине. Именно этот метод позволяет врачам увидеть изменения, которые происходят с легкими на раннем этапе болезни. Однако расшифровка снимков занимает довольно много времени, особенно во время профилактических осмотров или диспансеризации на предприятии, где работают сотни сотрудников. Именно для таких ситуаций в НовГУ предлагают использовать искусственный интеллект. 

Модель, созданная учеными, ориентирована прежде всего на предприятия энергетической отрасли.

«Это критически важная для государства инфраструктура. А здоровье персонала напрямую влияет на безопасность и непрерывность технологических процессов. В том числе регулярного контроля и своевременного выявления требуют респираторные заболевания — от ОРВИ до онкопатологии», — отметил автор разработки, старший преподаватель кафедры информационных технологий и систем НовГУ Игорь Кулаков.

Для того, чтобы обучить ИИ, требуется собрать качественный датасет — набор данных, на примере которых нейросеть будет учиться. В случае с обучением под медицинские задачи есть свои сложности, поскольку необходимы данные о десятках тысяч исследований, что обходится разработчикам достаточно дорого. С учетом этого Игорь Кулаков предложил другой подход, а именно трансфертное обучение. Это метод, при котором модель, изначально натренированная для решения одной задачи, используется как отправная точка для решения другого вопроса.

«Мы использовали готовую архитектуру R (2+1)D-18, обученную на крупном публичном датасете. Этот датасет содержит 400 классов человеческих действий: бег, танцы, приготовление еды и так далее. На нем нейросеть уже научилась извлекать из видео универсальные мощные признаки, полезные для понимания действий в целом. Эта способность улавливать пространственно-временные зависимости оказалась полезной и для трехмерных медицинских данных», — пояснил Игорь Кулаков.

Для следующего этапа обучения нейросети ученые использовали набор из 1815 КТ-снимков. Часть они взяли из открытых источников, другую — запросили у медицинских организаций. На этих материалах ИИ научился определять три клинически значимых класса: норму, COVID-19 и рак. Наилучших результатов удалось добиться по определению онкопатологий.

Сегодня разработка готова к тому, чтобы интегрироваться в корпоративные системы профосмотров на энергетических предприятиях. Она ускорит маршрутизацию пациентов, снизит нагрузку на врачей.

Разработку подобных технологий, как и современных медицинских устройств, изделий и лекарств поддерживает нацпроект «Новые технологии сбережения здоровья». Планируется, что благодаря комплексному развитию российской отрасли здравоохранения к 2030 году наша страна достигнет 80% технологической независимости в области медицинских изделий. Кроме того, как минимум до 80% к 2030 году должна вырасти доля стратегически важных лекарств, производимых в России.