Особенности цифровизации в области оказания скорой медицинской помощи

Цифровая трансформация стала одним из ключевых направлений развития для России, особенно в сфере здравоохранения. Внедрение новых технологий по всему миру способствует созданию электронных систем и платформ. Телемедицина, электронные медицинские карты и мобильные сервисы (приложения для мониторинга состояния пациента, дистанционные консультации и др.) существенно меняют рынок медицинских услуг. Это ускоряет взаимодействие между врачом и пациентом и делает подход к лечению более индивидуальным [1, с. 23].

Цифровизация отразилась и на обновленных порядках оказания медицинской помощи. Так, Минздрав утвердил новые правила оказания медпомощи по офтальмологии и дерматовенерологии – оба документа впервые включили возможность проведения консилиума врачей и консультаций с пациентами с применением телемедицины.

За первые месяцы 2025 года в Московской области через телемедицинские платформы было продлено порядка 1,5 млн электронных рецептов. Напоминания о необходимости продления формирует ИИ-бот в автоматическом режиме. Запись на дистанционный приём также доступна онлайн. По сведениям Smart Ranking, посещаемость онлайн-сервисов психологической направленности в первом квартале прошлого года увеличилась на 58% относительно аналогичного периода, а трафик вырос вдвое с лишним — на 116%; эти цифры согласуются с данными платформ «СберЗдоровье» и «Ясно». Средний возраст аудитории опустился до 24 лет, женщины при этом сохраняют статус преобладающей пользовательской группы. Российский медтех-рынок, по оценкам аналитиков, прибавил 16,2%, причём на телемедицину пришлось 36,7% этого объёма, на разработчиков программного обеспечения — 28,9% [4].

Согласно исследованию Mar Consult, телемедицину для получения психологической поддержки регулярно применяют около 10% жителей страны, ещё 48% выражают готовность к такому формату. Вместе с тем 67% опрошенных указали на сдерживающие факторы: стыд, ощущение неловкости и опасение осуждения со стороны окружающих.

Данные опроса SuperJob свидетельствуют о том, что за истекший год к телемедицинским услугам обращался лишь каждый десятый россиянин (11%). Полностью удовлетворены форматом дистанционного приёма 19% участников опроса, большинство охарактеризовали свой опыт как в целом положительный. Показательно, что около 40% респондентов не были осведомлены о существовании телемедицины, что указывает на сохраняющийся дефицит информирования населения [4].

Искусственный интеллект и робототехника активно проникают в повседневную практику врачей и медсестёр, расширяя арсенал цифровых ин- струментов и изменяя сам характер оказания медицинской помощи [6, c. 87].

В сфере скорой помощи и медицины катастроф цифровые технологии давно стали неотъемлемой частью работы, без которой слаженное функционирование всех звеньев невозможно.

Интеграция АСУ «Скорая помощь» с другими информационными системами предоставила диспетчерам инструменты, ранее доступные только профессиональным call-центрам. Это напрямую повлияло на количество неотвеченных вызовов, сведя его практически к нулю. Автоматические телефонные станции распределяют нагрузку между операторами эффективнее ручного режима, благодаря чему среднее время ожидания ответа редко превышает полминуты.

При поступлении вызова система автоматически определяет номер звонящего и привязывает разговор к карточке пациента. Идентификация человека происходит через базу фонда ОМС, исключая необходимость ручного поиска и лишних вопросов [5, c. 50].

Качество первичных данных напрямую влияет на весь последующий процесс: чем точнее информация в карте, тем меньше вероятность ошибок при оказании помощи. Скорость в данном случае работает в паре с качеством, не снижая его. В Чувашской республике была запущена единая информационная система «Скорая помощь», которая в 2020 году начала выполнять функции стратегического ситуационного центра [1].

Постоянное развитие и обновление системы позволило создать надежную цифровую базу, успешно справляющуюся с колоссальной нагрузкой во время пандемии.

В 2020 году функционал системы был расширен за счет интеграции данных о коечном фонде каждой больницы. Это сделало распределение пациентов более прозрачным, а использование госпитальных ресурсов - впервые за долгое время - более рациональным.

Автоматизированные рекомендации по маршрутизации пациентов значительно снизили нагрузку на приемные отделения и сократили время ожидания помощи, особенно в тех зонах, где ранее образовывались очереди [3, c.564].

При обслуживании вызова теперь параллельно формируется полная электронная медицинская карта. В ней хранятся все этапы взаимодействия с пациентом, и эти же данные передаются дальше для последующего наблюдения. Однако качество наблюдения напрямую зависит от того, насколько добросовестно заполняются поля карты непосредственно на месте вызова.

Автоматизация заявок на межгоспитальную перевозку значительно разгрузила диспетчерские службы и сделала весь процесс управляемым: теперь по каждой заявке видно, готова ли принимающая сторона. Скорость обработки вызовов увеличилась, риск ошибок снизился — и это ощущается на практике достаточно быстро. Тем не менее, эффект проявляется в полной мере лишь там, где интеграция реализована последовательно, без «лоскутного» подхода к внедрению отдельных модулей. Когда системы связаны между собой, врач получает нужные данные вовремя, а пациент — помощь без лишних задержек, вне зависимости от сложности ситуации.

Российское здравоохранение прошло путь от базового технического оснащения к встраиванию интеллектуальных сервисов в повседневную клиническую практику. Завершение формирования Единого цифрового контура позволило объединить государственные и частные медицинские организации в рамках ЕГИСЗ. Приоритетным направлением при этом оказалось применение технологий искусственного интеллекта — прежде всего в части анализа медицинских изображений и поддержки врачебных решений.

Согласно данным исследования 2026 года, именно ИИ-инструменты для медицинских специалистов формируют ведущий тренд в цифровой трансформации отрасли. Телемедицинские услуги охватывают 28% медучреждений, тогда как доля организаций, передающих сведения в ЕГИСЗ, достигла 70%. Параллельно развиваются системы проактивного мониторинга состояния пациентов и дистанционного консультирования. Аналитика больших данных задействуется для формирования персонализированных схем лечения, а автоматизация управленческих процессов ведёт к сокращению времени ожидания приёма и снижению административной нагрузки на медицинский персонал.

Рассмотрим на примере работы Петербургской неотложки, как улучшились показатели после автоматизации.

Таблица 1. Основные показатели до и после автоматизации работы Петербуржской неотложки Показатель До автоматизации После… — см. PDF статьи.

Цифровизация здравоохранения в России давно перестала быть лишь декларацией — на практике она уже даёт измеримые результаты, и служба скорой медицинской помощи служит тому наглядным подтверждением. Автоматизация рабочих процессов, внедрение передовых технологий и построение единых информационных систем реально сокращают время реагирования, повышают качество оказываемой помощи и позволяют распределять ресурсы без излишних потерь. Опыт Чувашской Республики в этом смысле показателен.

Там запуск цифровых платформ, автоматических маршрутизаторов и объединённой диспетчерской службы позволил выстроить логистику помощи значительно слаженнее: бригады прибывают быстрее, риски на этапе маршрутизации снижаются, а координация между звеньями становится менее хаотичной. Вместе с тем устойчивость достигнутого напрямую зависит от системного решения вопросов защиты медицинских данных, финансирования инфраструктуры и подготовки персонала.