Статьи с темой: «искусственный интеллект (ии)»
-
2026 № 7 Технологическая структура глубокой медицины в составе умной медицинской экосистемы. Часть 2: Архитектурная модель платформенной экосистемы для поддержки глубокой медицины на основе цифровых двойников.
В первой части исследования был обоснован стратегический переход от реактивной «лечебной» модели здравоохранения к проактивной, профилактической парадигме, основанной на принципах глубокой медицины. Была показана ключевая роль синергии цифровой медицинской экосистемы и технологии цифровых двойников (цифровых теней) пациента для реализации этого перехода, а также систематизирован комплекс критических барьеров внедрения.
Цель: разработать и описать конкретную архитектурную модель и технологическую структуру умной медицинской экосистемы, призванной реализовать профилактическую бизнес-модель и преодолеть выявленные барьеры на основе цифровых теней пациентов.
Материалы и методы. На основе анализа проблем внедрения цифровых двойников пациента (ЦДП) предложен экосистемный подход, предполагающий интеграцию сервисов ЦДП в единую платформенную среду. Использованы принципы сервис-ориентированной (СОА) и микросервисной архитектуры (МСА) для обеспечения гибкости, масштабируемости и слабой связанности компонентов.
Результаты. Предложена детализированная технологическая мета-структура (архитектурная модель) цифровой медицинской экосистемы, ключевыми артефактами которой являются: банк клинических данных (БКД), личный кабинет пациента (ЛК), виртуальная интегрированная ЭМК (ВЭМК), оперативное хранилище данных (ОХД) и системы ИИ. Показано, что экосистемный подход позволяет решить ключевые проблемы внедрения ЦДП: обеспечить доступность, агрегацию и качество данных за счет единой политики управления, реализовать механизмы информационной безопасности и преемственности медицинской помощи, а также предоставить практическую пользу всем участникам (пациентам, врачам, МО).
Заключение. Интеграция цифровых двойников пациентов в платформенную экосистему существенно увеличивает их ценность и полезность по сравнению с автономными решениями, позволяя перейти к персонализированной, профилактической и предиктивной медицине (5P-медицина). Преодоление оставшихся технологических, регуляторных и этических барьеров требует целостного системного подхода, дальнейших исследований и развития нормативной базы для полной реализации преобразующего потенциала технологии.