Востребованность специалистов, обладающих глубокими знаниями в предметных областях как медицинского профиля, так и информационных технологий, обусловила существенное увеличение количества вузов, реализующих образовательную программу по направлению подготовки 30.05.03 — «Медицинская кибернетика» и стала причиной необходимости оценки ситуации с обучением студентов по данной специальности. Целью работы является анализ структуры и предметного наполнения образовательной программы по направлению подготовки 30.05.03 «Медицинская кибернетика» в вузах Российской Федерации.
Материалы и методы: сведения, представленные на официальных сайтах вузов и сайтах-агрегаторов для абитуриентов; документы, регламентирующие образовательный процесс по специальности 30.05.03 «Медицинская кибернетика».
Результаты исследования. Анализ основных аспектов образовательных программ по специальности 30.05.03 «Медицинская кибернетика» в десяти вузах РФ показал их соответствие общим требованиям ФГОС по данной специальности при существенном различии в подходах к предметному наполнению.
Выводы. Соответствие образовательных программ только формальным требованиям ФГОС, касающимся их общего объема, структуры и количества профессиональных компетенций, не позволяет гарантировать соответствие выпускников требованиям профессионального стандарта «Врач-кибернетик». Необходимы четкие критерии допустимых различий в предметном наполнении образовательной программы.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Здравоохранение
Вторая половина прошлого столетия для отечественной науки может быть охарактеризована как начальный период становления медицинской кибернетики и информатики. В 1973 году во 2 Московском медицинском институте (2 МОЛГМИ им. Н. И. Пирогова, ныне РНИМУ им. Н. И. Пирогова Минздрава России) на первом в стране Медикобиологическом факультете (МБФ) по инициативе профессора С. А. Гаспаряна была организована кафедра медицинской и биологической кибернетики (в настоящее время — кафедра медицинской кибернетики и информатики им. С. А. Гаспаряна), а также разработан учебный план подготовки специалистов данного профиля. Сначала студенты обучались по программе «Медицинская кибернетика» в рамках специальности «Биофизика». Первый выпуск специалистов состоялся в 1979 году. С 2000 г. обучение на МБФ осуществляется по самостоятельной вузовской специальности «Медицинская кибернетика» [1, 2].
Список литературы
1. Приказ Министерства образования Российской Федерации от 02. 03. 2000 №686 “Об утверждении государственных образовательных стандартов высшего профессионального образования”. Доступно по: https://edu.ru/documents/view/14842. Ссылка активна на 02. 02. 2025.
2. Приказ Минобразования России от 06. 04. 2000 №1010 “Об утверждении указателей соответствия между перечнем направлений подготовки и специальностей высшего профессионального образования и классификатором направлений и специальностей высшего профессионального образования и их использовании в период перехода на новые государственные стандарты”. Доступно по: https://edu.ru/documents/view/7752. Ссылка активна на 02. 02. 2025.
3. Сибирский государственный медицинский университет: сайт: https://ssmu.ru/about/faculties/mbf/mibk/history.
4. Пензенский государственный университет: сайт: https://medic.pnzgu.ru/dep_medisit.pnzgu.ru/page/15516.
5. Красноярский государственный медицинский университет им. проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого Минздрава России: сайт: https://krasgmu.ru/index.php?page=dept&id=344&cat=about.
6. Архив стандартов ГОС ВПО - Стандарты ГОС ВПО 2000 г. Доступно по: https://fgosvo.ru/archivegosvpo/index/5?parent=748&edutype=6. Ссылка активна на 02. 02. 2025.
7. Приказ Министерства образования и науки Российской Федерации от 8. 11. 2010 г. № 1119 “Об утверждении и введении в действие федерального государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования по направлению подготовки (специальности) 060609 медицинская кибернетика (квалификация (степень) “специалист”).
8. Приказ Министерства образования и науки Российской Федерации от 12. 09. 2016 г. №1168 “Об утверждении федерального государственного образовательного стандарта высшего образования по специальности 30.05.03 Медицинская кибернетика (уровень специалитета)”.
9. Приказ Министерства науки и высшего образования Российской Федерации от 13. 08. 2020 г. № 1006 “Об утверждении федерального государственного образовательного стандарта высшего образования - специалитет по специальности 30.05.03 Медицинская кибернетика”.
10. Профессиональный стандарт “Врач-кибернетик” (утвержден приказом Министерства труда и социальной защиты Российской Федерации от 4. 08. 2017 г. № 610н).
11. Информационный сервис “Учёба.ру”. Доступно по: https://www.ucheba.ru. Ссылка активна на 02. 02. 2025.
12. Информационный сервис “Поступи Онлайн”. Доступно по https://postupi.online. Ссылка активна на 02. 02. 2025.
13. Информационный сервис “Вузопедия”. Доступно по https://vuzopedia.ru. Ссылка активна на 02. 02. 2025.
14. Образовательный форум “Навигатор поступления”. Доступно по https://propostuplenie.ru. Ссылка активна на 02. 02. 2025.
15. Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского: сайт: https://ibbm.unn.ru/courses/meditsinskaya-kibernetika.
16. Юго-Западный государственный университет: сайт: https://ee.swsu.ru/spec.php?SPEC_SHIFR=%D0%9C%D0%9A.
17. Воронежский государственный университет: сайт: https://www.vsu.ru/ru/university/structure/faculties/bio.html.
18. Гаспарян С.А., Пашкина Е.С. Страницы истории информатизации здравоохранения России. - М., 2002. - С. 18-20.
Выпуск
Другие статьи выпуска
В статье рассматривается процесс разработки и утверждения первого в Российской Федерации Кодекса этики применения искусственного интеллекта (ИИ) в сфере охраны здоровья. На фоне активного внедрения ИИ-технологий в медицинскую практику (зарегистрировано 39 соответствующих медицинских изделий) акцент сделан на важности формирования этических норм, обеспечивающих защиту прав пациентов, повышение доверия к технологиям и стандартизацию процессов. Проведен анализ международных подходов к этике ИИ в здравоохранении (ЕС, США, Великобритания, Канада, Австралия, Китай, Индия), и обозначена необходимость гармонизации отечественного кодекса с международными инициативами. Представлены этапы разработки документа, в которых приняли участие сотрудники профильных департаментов Минздрава России, главные внештатные специалисты и эксперты, а также структура и основные положения утвержденной версии Кодекса. Выделены ключевые принципы: прозрачность, конфиденциальность, справедливость, ограниченная автономность, контроль и ответственность. Финальная версия документа была опубликована в марте 2025 года на портале ЕГИСЗ после согласования с Межведомственной рабочей группой при Минздраве России. Кодекс призван стать фундаментом для устойчивого и безопасного внедрения ИИ в систему здравоохранения.
Работа посвящена оценке соответствия нейрофизиологических и субъективных признаков моторного воображения в контексте нейрореабилитации с использованием интерфейсов мозг–компьютер (ИМК) и выполнена в рамках разработки программно-аппаратного комплекса (ПАК) для восстановления когнитивных и моторных функций верхних конечностей при лёгких и выраженных нарушениях.
Материалы и методы: В исследовании приняли участие 24 здоровых добровольца. Электроэнцефалограмма регистрировалась при выполнении заданий на моторное воображение с различными визуальными стимулами. Анализ включал расчёт сенсомоторной десинхронизации (ERD), классификацию с использованием пространственных фильтров и линейного дискриминантного анализа, а также оценку корреляции с субъективными самооценками.
Результаты: Латеральность воображаемого движения оказала значимое влияние на выраженность ERD. Субъективная уверенность участников не коррелировала ни с нейрофизиологическими показателями, ни с уверенностью классификатора при распознавании воображаемого движения. При этом модели продемонстрировали высокую точность классификации моторных представлений.
Выводы: Выявленное несоответствие между субъективной и объективной оценкой подчеркивает необходимость внедрения биологической обратной связи и персонализированных ИМК в составе ПАК для повышения эффективности нейрореабилитации.
В статье представлен подход к созданию информационной системы на основе нейросетевой графовой архитектуры. Этот подход призван снивелировать проблему явного объяснения решений, принимаемых искусственным интеллектом — проблема прозрачности (объяснимости, надежности, доверенности). Использование технологий искусственного интеллекта в медицине носит «сквозной» характер и способствует созданию условий для улучшения эффективности и формирования принципиально новых направлений деятельности: автоматизации рутинных (повторяющихся) операций; использования автономного интеллектуального оборудования и робототехнических комплексов, интеллектуальных систем управления; повышения эффективности процессов планирования, прогнозирования и принятия врачебных решений. Перспективной технологией предлагаемого подхода является применение графовой нейросетевой архитектуры в составе информационной системы для обработки и анализа данных. В статье реализован пример классификации узлов графов на открытом датасете с кардиоданными условно-здоровых людей и пациентов.
В статье представлено проектирование базы данных, предназначенной для оптимизации хранения и обработки медицинских данных, с акцентом на поддержку принятия решений в области интенсивной терапии и реанимации. Целью исследования является разработка логической модели базы данных на основе передовых принципов и методов, используемых в международных проектах открытых баз данных, способной минимизировать ошибки, связанные с человеческим фактором, и улучшить точность прогноза состояния пациентов в реальном времени.
Методология работы основана на сравнительном анализе существующих международных медицинских баз данных, таких как MIMIC-IV и eICU. Для проектирования новой базы данных применен инновационный модульный подход, который обеспечивает гибкость и масштабируемость системы.
Основные результаты работы заключаются в создании логической модели базы данных, которая может быть эффективно использована в российской системе здравоохранения, в том числе в удаленных и малоресурсных регионах. Логическая модель разработана с учётом специфики медицинских данных, включая модули для хранения информации о госпитализациях, показателях состояния пациентов, лабораторных исследованиях, медикаментозных назначениях и других аспектах клинической практики. Важной частью исследования является интеграция базы данных с российскими медицинскими информационными системами и адаптация к национальным стандартам и нормативным требованиям.
Созданная архитектура логической модели минимизирует влияние человеческого фактора, автоматизирует анализ данных и может использоваться в разработке систем поддержки принятия врачебных решений. Практическая значимость заключается в повышении качества медицинской помощи и снижении нагрузки на персонал. Система применима в российских учреждениях, включая удаленные регионы, и способствует цифровизации здравоохранения.
Рассмотрены требования к обезличенным данным реальной клинической практики (ДРКП), основные методы обезличивания и синтетизации ДРКП, позволяющие сохранить их клиническую информативность. Приведено описание процедуры сбора, обезличивания и использования ДРКП, которая обеспечивает высокую стойкость обезличенных данных относительно угроз нарушения конфиденциальности сведений, составляющих врачебную тайну.
Все изделия медицинского назначения, как в Российской Федерации, так и в мире, проходят процедуры регистрации. Однако связанные с этим нормы и законодательство регулируются по-разному. Целью данного исследования явилась оценка функциональных возможностей существующей правовой базы и систем регистрации изделий медицинского назначения в некоторых странах мира.
Издательство
- Издательство
- НМХЦ ИМ. Н.И. ПИРОГОВА МИНЗДРАВА РОССИИ
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 105203, г Москва, р-н Восточное Измайлово, ул Нижняя Первомайская, д 70
- Юр. адрес
- 105203, г Москва, р-н Восточное Измайлово, ул Нижняя Первомайская, д 70
- ФИО
- Карпов Олег Эдуардович (Генеральный директор)
- Контактный телефон
- +7 (499) 4640303