Запрос на более эффективную систему профилактики болезней становится драйвером становления предиктивной медицины в России. Юридический фундамент для этого направления был заложен в декабре 2025 года, когда термин «предиктивная медицина» впервые официально закрепили в указе президента РФ. Тогда же правительство конкретизировало его содержание в обновленной программе госгарантий бесплатной медицинской помощи. О том, как в России развивается предиктивная медицина, Zdrav.Expert поговорил с экспертами.
По их мнению, к середине 2026 года предиктивная медицина в России уже вышла из стадии отдельных научных экспериментов, но пока развивается неравномерно. Наиболее зрелыми направлениями стали ранний скрининг, анализ медицинских изображений, дистанционное наблюдение за хроническими пациентами и автоматическая оценка рисков по данным электронных медицинских карт.
«Наиболее зрелыми направлениями стали ранний скрининг, анализ медицинских изображений, дистанционное наблюдение за хроническими пациентами и автоматическая оценка рисков по данным электронных медицинских карт. Цифровые двойники всего организма, сложные геномные модели и прогнозирование индивидуальной реакции на лечение пока в основном находятся на стадии исследований и пилотных проектов».
Одно из направлений предиктивной медицины — компьютерное зрение с помощью искусственного интеллекта. Медицинские изделия с ИИ для анализа изображений используют почти все российские регионы, а решения для обработки данных электронных медкарт — 59 субъектов. Кроме того, 53 организации Минздрава подготовили на 2025–2026 годы 144 дорожные карты по созданию медицинских изделий и сервисов с ИИ. Искусственный интеллект в системе ОМС применяется при анализе рентгенографии, флюорографии и компьютерной томографии органов грудной клетки. В 2026 году перечень исследований расширили: в него вошли, в частности, ЭКГ и колоноскопия.
Еще один сегмент предиктивной медицины связан с дистанционным мониторингом здоровья. В первом квартале 2026 года более 400 тыс. пациентов с заболеваниями системы кровообращения, сахарным диабетом и другими патологиями были подключены к наблюдению с использованием устройств, передающих показатели в медицинские системы. Непрерывными мониторами глюкозы были обеспечены 58 тыс. детей с диабетом первого типа и 35 тыс. беременных женщин с диабетом. Ценность таких устройств состоит не в том, что они просто собирают больше цифр, а в возможности вовремя выявить устойчивое ухудшение показателей и вмешаться до развития тяжёлого осложнения. К предиктивной медицине также относятся массовые скрининговые программы. В 2025 году неонатальный скрининг прошли практически все новорождённые в России, у 661 ребёнка был подтверждён диагноз врождённого или наследственного заболевания. С апреля 2026 года перечень выявляемых заболеваний расширили ещё на две нозологии.
Главное ограничение дальнейшего развития предиктивная медицины — фрагментированность информации, считает Максим Власюк. Данные одного пациента могут находиться в региональной медицинской системе, частной клинике, лаборатории, архиве снимков и приложении носимого устройства, при этом форматы, справочники и качество записей будут различаться. Если модель обучается на неполной или противоречивой информации, она начинает прогнозировать не заболевание, а особенности заполнения медицинских систем. Поэтому предиктивной медицине нужны единые правила работы с данными: контроль качества, совместимые форматы, прослеживаемость происхождения информации, управление доступом и защита врачебной тайны, считает эксперт.
По его словам, предиктивную медицину важно рассматривать как единый контур, объединяющий историю обращений, лабораторные показатели, снимки, назначения, сведения об образе жизни, данные медицинских устройств и, в перспективе, геномную информацию. Чем длиннее и качественнее история наблюдений, тем раньше система может обнаружить отклонение от индивидуальной нормы. Поэтому ключевым активом становятся не сами алгоритмы, а связанные и управляемые медицинские данные.
«Алгоритмы здесь — верхушка айсберга. Под ними должны находиться качественные данные и инфраструктура, способная сделать прогноз понятным, проверяемым и полезным для врача», — подчеркивает Максим Власюк.
Источник: Zdrav.Expert