Preview

Здоровье мегаполиса

Расширенный поиск

Использование цифровых технологий при оказании медицинской помощи в стационаре (обзор зарубежных публикаций)

https://doi.org/10.47619/2713-2617.zm.2025.v.6i3;134-143

Аннотация

Введение. Использование цифровых технологий становится неотъемлемой частью современного здравоохранения, в особенности в условиях стационарного лечения, позволяя повысить оперативность, точность и персонализацию медицинской помощи, что особенно важно при оказании экстренной помощи и управлении сложными клиническими случаями. Международный опыт демонстрирует значительное улучшение клинических исходов благодаря интеграции цифровых решений, включая искусственный интеллект, интернет вещей и телемедицину. Цель работы – проведение обзора для выявления передового международного опыта в сфере использования цифровых технологий при оказании медицинской помощи в стационаре. Материалы и методы. Данное исследование представляет собой литературный обзор 45 релевантных научных публикаций на английском языке, отобранных через Google Scholar за период с 2020 по май 2025 г., с акцентом на цифровые технологии в хирургических отделениях клинических стационаров. Приоритет отдавался источникам, входящим в Scopus, WoS и содержащим верифицируемые данные о практическом применении цифровых решений (видеосистемы, операционные роботы, ИТ-платформы и др.) в оказании стационарной медицинской помощи. Результаты. Обзор литературы показал, что цифровые технологии радикально трансформируют стационарную медицинскую помощь, расширяя возможности диагностики, лечения и мониторинга пациентов. Международный опыт демонстрирует эффективность таких решений, как телемедицина, интернет вещей, робототехника и ИИ, включая их применение в хирургии и реабилитации. Внедрение этих технологий повышает качество медицинских услуг и снижает нагрузку на персонал, но сопряжено с вызовами, включая стандартизацию и кибербезопасность. Для успешной адаптации в российской практике необходим междисциплинарный подход и развитие собственных технологических компетенций. При этом важно опираться на международный опыт, усиливая взаимодействие с дружественными странами и формируя кадровый потенциал в цифровом здравоохранении.

Об авторе

А. А. Аллау
Национальный научно-исследовательский институт общественного здоровья им. Н.А. Семашко
Россия

Аллау Адель Али – аспирант

105064, Москва, ул. Воронцово Поле, д. 12, стр. 1



Список литературы

1. Tortorella G.L., Saurin T.A., Fogliatto F.S. et al. Impacts of Healthcare 4.0 digital technologies on the resilience of hospitals. Technological Forecasting and Social Change. 2021;166:120666. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.120666

2. Masood I., Daud A., Wang Y. et al. A blockchain-based system for patient data privacy and security. Multimedia Tools and Applications. 2024;83:60443-60467. https://doi.org/10.1007/s11042-023-17941-y

3. Singh S., Pankaj B., Nagarajan K. et al. Blockchain with cloud for handling healthcare data: A privacy-friendly platform. Materials Today: Proceedings. 2022;62(7):5021-5026. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2022.04.910

4. Franzoi M.A., Ferreira A.R., Lemaire A. et al. Implementation of a remote symptom monitoring pathway in oncology care: analysis of real-world experience across 33 cancer centres in France and Belgium. The Lancet Regional Health–Europe. 2024;44:101005 https://doi.org/10.1016/j.lanepe.2024.101005

5. Quinn C. New Medical Technology In Patient Care: A Physician’s Guide. World Scientific. 2025.

6. Tabari P., Costagliola G., De Rosa M., Boeker M. State-of-the-Art Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR)–Based Data Model and Structure Implementations: Systematic Scoping Review. JMIR Medical Informatics. 2024;12:e58445. https://doi.org/10.2196/58445

7. Uko U.E., Wang Y. (2025). Telemedicine in Healthcare Management; A Decision-Tree Model. In: Wang Y., Yu T., Wang K. (eds) Advanced Manufacturing and Automation XIV. IWAMA 2024. Lecture Notes in Electrical Engineering, vol 1364. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-96-2625-0_49

8. Lai Y., Ho Q., Wang Y. et al. Challenges and strategies of developing internet hospital: Combining qualitative interview and documentary research. Digital Health. 2024;10:20552076241310075. https://doi.org/10.1177/20552076241310075

9. Zhong Y., Hahne J., Wang X. et al. Telehealth care through internet hospitals in China: qualitative interview study of physicians’ views on access, expectations, and communication. Journal of Medical Internet Research. 2024;26:e47523. https://doi.org/10.2196/47523

10. Ärlebrant L., Dubois H., Creutzfeldt J., Edin-Liljegren A. Emergency care via video consultation: interviews on patient experiences from rural community hospitals in northern Sweden. International Journal of Emergency Medicine. 2024;17(1):109. https://doi.org/10.1186/s12245-024-00703-4

11. Desai M.P., Ross J. B., Blitzer S. et al. Hospital-Level Care at Home for Acutely Ill Adults in Rural Settings: Proof of Concept. Home Healthcare Now. 2024;42(1):21-30. https://doi.org/10.1097/NHH.0000000000001227

12. Eisenmann M., Spreckelsen C., Rauschenberger V. et al. A qualitative, multi-centre approach to the current state of digitalisation and automation of surveillance in infection prevention and control in German hospitals. Antimicrobial Resistance & Infection Control. 2024;13(1):78. https://doi.org/10.1186/s13756-024-01436-y

13. Urkude S.V., Sahoo D. (2025). Adoption of Robotics Technology in Health Care: An Empirical Study in Emerging Economy. In: Bhateja V., Dey M., Senkerik R. (eds) Innovations in Information and Decision Sciences. FICTA 2024 2024. Smart Innovation, Systems and Technologies, vol 422. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-96-0147-9_24

14. Di Nuovo A. Pilot Study for a Robot-Assisted Timed Up and Go Assessment. 2024.

15. Manas N., Pawan S.S.S., Mallina M., Reddy D.A. Robotics in Medical and Health Care: A Critical Review. Advances in Computational Intelligence and Its Applications. 2024. ISBN 9781003488682. https://doi.org/10.1201/9781003488682-8

16. Chen T., Guan J. The Mental Companion Mode of Nursing Robots—A Study on Affective Computing-Based Companionship Strategies for Alzheimer’s Disease Patients. Innovative Applications of AI. 2025;2(1):28-34. https://doi.org/10.70695/IAAI202501A2

17. Han I.H., Kim D.H., Nam K.H. et al. Human-Robot Interaction and Social Robot: The Emerging Field of Healthcare Robotics and Current and Future Perspectives for Spinal Care. Neurospine. 2024;21(3):868-877. https://doi.org/10.14245/ns.2448432.216

18. Al Khatib I., Shamayleh A., Ndiaye M. Healthcare and the internet of medical things: applications, trends, key challenges, and proposed resolutions. In Informatics. MDPI. 2024;11(3):47. https://doi.org/10.3390/informatics11030047

19. Bai Y., Gu B., Tang C. Enhancing Real-Time Patient Monitoring in Intensive Care Units with Deep Learning and the Internet of Things. Big Data. 2025. https://doi.org/10.1089/big.2024.0113

20. Manchadi O., Ben-bouazza F.E., Dehbi Z.E.O. et al. An Internet of Things-based Predictive Maintenance Architecture for Intensive Care Unit Ventilators. International Journal of Advanced Computer Science & Applications. 2024;15(2):932-943.

21. Oun A., Hagerdorn N., Scheideger C., Cheng X. Mobile devices or head-mounted displays: a comparative review and analysis of augmented reality in healthcare. IEEE Access. 2024;12:21825-21839. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3361833

22. Aamir A., Iqbal A., Jawed F. et al. Exploring the current and prospective role of artificial intelligence in disease diagnosis. Annals of Medicine and Surgery. 2024;86(2):943-949. https://doi.org/10.1097/MS9.0000000000001700

23. Bilgin G.B., Bilgin C., Burkett B.J. et al. Theranostics and artificial intelligence: new frontiers in personalized medicine. Theranostics. 2024;14(6):2367-2378. https://doi.org/10.7150/thno.94788

24. Zhang T., Tan T., Wang X. et al. RadioLOGIC, a healthcare model for processing electronic health records and decision-making in breast disease. Cell Reports Medicine. 2023;4(8):101131. https://doi.org/10.1016/j. xcrm.2023.101131

25. Loftus T.J., Tighe P.J., Filiberto A.C. et al. Artificial intelligence and surgical decision-making. JAMA surgery. 2020;155(2):148-158. https://doi.org/10.1001/jamasurg.2019.4917

26. Varghese C., Harrison E.M., O’Grady G., Topol E.J. Artificial intelligence in surgery. Nature medicine. 2024;30(5):1257-1268. https://doi.org/10.1038/s41591-024-02970-3

27. Rajpurkar P., Chen E., Banerjee O., Topol E.J. AI in health and medicine. Nature medicine. 2022;28(1):31-38. https://doi.org/10.1038/s41591-021-01614-0

28. Ali R., Connolly I.D., Tang O.Y. et al. Bridging the literacy gap for surgical consents: an AI-human expert collaborative approach. NPJ Digital Medicine. 2024;7(1):63. https://doi.org/10.1038/s41746-024-01039-2

29. Vernooij J.E.M., Koning N.J., Geurts J.W. et al. Performance and usability of preoperative prediction models for 30 day perioperative mortality risk: a systematic review. Anaesthesia. 2023;78(5):607-619. https://doi.org/10.1111/anae.15988

30. Finlayson S.G., Beam A.L., van Smeden M. Machine learning and statistics in clinical research articles— moving past the false dichotomy. JAMA pediatrics. 2023;177(5):448-450. https://doi.org/10.1001/jamapediatrics.2023.0034

31. Bellos T., Manolitsis I., Katsimperis S. et al. Artificial intelligence in urologic robotic oncologic surgery: a narrative review. Cancers. 2024;16(9):1775. https://doi.org/10.3390/cancers16091775

32. Guni A., Varma P., Zhang J., Fehervari M., Ashrafian H. Artificial intelligence in surgery: the future is now. European Surgical Research. 2024. https://doi.org/10.1159/000536393

33. Fairag M., Almahdi R.H., Siddiqi A.A. et al. Robotic revolution in surgery: diverse applications across specialties and future prospects review article. Cureus. 2024;16(1):e52148. https://doi.org/10.7759/cureus.52148

34. Hashimoto D.A., Ward T.M., Meireles O.R. The role of artificial intelligence in surgery. Advances in Surgery. 2020;54:89-101. https://doi.org/10.1016/j.yasu.2020.05.010

35. Madani A., Namazi B., Altieri M.S. et al. Artificial intelligence for intraoperative guidance: using semantic segmentation to identify surgical anatomy during laparoscopic cholecystectomy. Annals of surgery. 2022;276(2):363-369. https://doi.org/10.1097/SLA.0000000000004594

36. Nespolo R.G., Yi D., Cole E. et al. Evaluation of artificial intelligence–based intraoperative guidance tools for phacoemulsification cataract surgery. JAMA ophthalmology. 2022;140(2):170-177. https://doi.org/10.1001/jamaophthalmol.2021.5742

37. Li A., Javidan A.P., Namazi B. et al. Development of an artificial intelligence tool for intraoperative guidance during endovascular aneurysm repair. Journal of Vascular Surgery. 2022;76(4):e114-e115. https://doi.org/10.1016/j.avsg.2023.08.027

38. Ciuti G., Webster R.J., Kwok K.W., Menciassi A. Robotic surgery. Nature Reviews Bioengineering. 2025;3(7):565-578. https://doi.org/10.1038/s44222-025-00294-6

39. Liu Y., Wu X., Sang Y. et al. Evolution of surgical robot systems enhanced by artificial intelligence: A review. Advanced Intelligent Systems. 2024;6(5):2300268. https://doi.org/10.1002/aisy.202300268

40. Takeuchi M., Kawakubo H., Saito K. et al. Automated surgical-phase recognition for robot-assisted minimally invasive esophagectomy using artificial intelligence. Annals of Surgical Oncology. 2022;29(11):6847- 6855. https://doi.org/10.1245/s10434-022-11996-1

41. Wang J., Zhang L., Huang Y., Zhao J. Safety of autonomous vehicles. Journal of advanced transportation. 2020;1-13. https://doi.org/doi:10.1155/2020/8867757

42. Zhang L., Qi X., Peng Y. et al. Review on Development Status, Challenges and Development Trends of Surgical Robots. In 2024 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation (ICMA). 2024:709- 714. https://doi.org/10.1109/ICMA49215.2020.9233776

43. Han H., Li R., Fu D. et al. Revolutionizing spinal interventions: a systematic review of artificial intelligence technology applications in contemporary surgery. BMC surgery. 2024;24(1):345. https://doi.org/10.1186/s12893-024-02646-2

44. Wang R., Situ X., Sun X. et al. Assessing AI in Various Elements of Enhanced Recovery After Surgery (ERAS)-Guided Ankle Fracture Treatment: A Comparative Analysis with Expert Agreement. Journal of Multidisciplinary Healthcare. 2025;18:1629-1638. https://doi.org/10.2147/JMDH.S508511

45. Zain Z., Almadhoun M.K.I.K., Alsadoun L. at al. Leveraging artificial intelligence and machine learning to optimize enhanced recovery after surgery (ERAS) protocols. Cureus. 2024;16(3):e56668. https://doi.org/10.7759/cureus.56668.


Рецензия

Для цитирования:


Аллау А.А. Использование цифровых технологий при оказании медицинской помощи в стационаре (обзор зарубежных публикаций). Здоровье мегаполиса. 2025;6(3):134-143. https://doi.org/10.47619/2713-2617.zm.2025.v.6i3;134-143

For citation:


Allau A.A. Digital Technologies in Hospital Medical Care (Review of International Publications). City Healthcare. 2025;6(3):134-143. (In Russ.) https://doi.org/10.47619/2713-2617.zm.2025.v.6i3;134-143

Просмотров: 4


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International.


ISSN 2713-2617 (Online)