惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
GbyAI
GbyAI
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
美团技术团队
Last Week in AI
Last Week in AI
WordPress大学
WordPress大学
L
LangChain Blog
雷峰网
雷峰网
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
博客园 - 叶小钗
Engineering at Meta
Engineering at Meta
腾讯CDC
Recent Announcements
Recent Announcements
The Register - Security
The Register - Security
有赞技术团队
有赞技术团队
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
博客园 - Franky
博客园 - 司徒正美
The Cloudflare Blog
Google DeepMind News
Google DeepMind News
T
Tailwind CSS Blog
C
Check Point Blog
小众软件
小众软件
V
Visual Studio Blog
V
V2EX
F
Full Disclosure
J
Java Code Geeks
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
罗磊的独立博客
人人都是产品经理
人人都是产品经理
量子位
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
F
Fortinet All Blogs
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
博客园 - 【当耐特】
博客园_首页
Y
Y Combinator Blog
N
Netflix TechBlog - Medium
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
Recorded Future
Recorded Future
G
Google Developers Blog
Vercel News
Vercel News
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
U
Unit 42
爱范儿
爱范儿
Jina AI
Jina AI

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Как цифровизация меняет работу скорой помощи: от бумажного талона к искусственному интеллекту в 2026 году
Редакция ICL Services · 2026-06-25 · via Все публикации подряд на Хабре

9 мин

8

Каждый вызов скорой помощи – это гонка со временем. Здесь цена ошибки – это не просроченные дедлайны или упущенные финансовые возможности: на кону стоит человеческая жизнь.

Чтобы узнать, что скрывается за кулисами диспетчерской, как устроены современные процессы цифровизации скорой помощи и почему без синергии человека и технологий сегодня в этой индустрии уже не обойтись, редакция ICL Services пообщалась со старшим руководителем менеджер проектов компании в области дежурно-диспетчерских систем скорой помощи Константином Сидоровым, а также представителями сферы здравоохранения Республики Татарстан – Алексеем Клонцаком, руководителем отдела цифрового развития здравоохранения ЦЦТ РТ, и Кириллом Алыкиным, заместителем главного врача по цифровой трансформации скорой медицинской помощи Казани.

В этой статье – большое интервью с экспертами о том, как менялся подход к оказанию скорой медицинской помощи через призму технологий и инноваций на примере Республики Татарстан.

Более века на службе людям

История скорой помощи в Казани началась в 1914 году. Тогда было создано первое общество скорой медицинской помощи – добровольное объединение врачей, которое своим основным девизом считало помощь нуждающимся в экстренной помощи.

Источник фото: Татарская Энциклопедия

Источник фото: Татарская Энциклопедия

Развитие службы было серьезно замедлено в годы Великой Отечественной войны. Врачи и транспорт были направлены на нужды фронта. Возрождение скорой помощи началось уже в 1946-1947 годах, когда служба приобрела статус государственного учреждения и вошла в структуру городского здравоохранения.

Одной из важнейших вех стало создание первой диспетчерской службы в 1958 году.

«Это действительно была комната с телефонами, куда можно было позвонить. Уже тогда вызовы со всего города попадали в определенное место, откуда происходило направление бригад», – рассказывает заместитель главного врача по цифровой трансформации станции скорой медицинской помощи Казани Кирилл Алыкин.

На тот момент работа строилась вокруг телефонного аппарата, ручки и контрольного талона. Интересно, что термин «контрольный талон» сохранился и сегодня – так этот документ по-прежнему называется в информационной системе.

В 1960 году автомобили скорой помощи получили радиостанции, что значительно ускорило передачу вызовов бригадам. В последующие десятилетия увеличивалось количество подстанций, автомобилей и специализированных бригад. Появились кардиологические, психоневрологические и другие бригады. При этом базовая схема работы остается неизменной уже многие годы.

«Модель работы скорой помощи сильно не изменилась. Это также прием звонка, направление бригады на вызов. Но цифровизация помогает перевести все эти процессы из разряда бумажной рутины в цифру», – говорит Кирилл Алыкин.

Скорая помощь в 2026 году

Сегодня оказание экстренной медицинской помощи начинается еще в момент разговора с диспетчером.

Источник фото: АиФ Казань

Источник фото: АиФ Казань

По словам Алыкина, диспетчер должен не просто принять вызов, а собрать необходимую информацию о пациенте: уточнить возраст, адрес, симптомы и обстоятельства произошедшего. Это позволяет понять характер ситуации и определить приоритет вызова:

«В экстренной медицинской помощи счет идет на минуты, а иногда и на секунды: оказание помощи начинается уже с ответа диспетчера».

Полученные данные сразу заносятся в систему. При необходимости информация сверяется с данными государственных медицинских информационных систем – это позволяет получить сведения о перенесенных заболеваниях, аллергических реакциях и других особенностях пациента.

«Человек вызывает скорую помощь в состоянии стресса. Он может не помнить важную информацию или что-то забыть. Благодаря интеграции с медицинскими системами бригада получает более полную картину состояния пациента», – объясняет Кирилл Алыкин.

После регистрации вызова система помогает определить его приоритет и подобрать наиболее подходящую бригаду: учитываются профиль бригады, ее загруженность, расстояние до пациента и предполагаемый диагноз.

Как начиналась цифровизация здравоохранения

Перевод здравоохранения «в цифру» в России впервые начался в 2011 году в рамках программы модернизации отрасли. Регионы получили федеральное финансирование на создание инфраструктуры и государственных информационных систем здравоохранения. Строились центры обработки данных, создавались сети связи, закупались автоматизированные рабочие места.

При этом цифровизация не начиналась с чистого листа. Во многих медицинских организациях уже существовали собственные информационные системы, уровень развития которых заметно различался.

«Задача стояла не «сшить» большое количество информационных систем, а выбрать одну ключевую. А далее остальные сервисы подключались к основной системе, формируя единую электронную медицинскую карту пациента», – отмечает Алексей Клонцак, руководитель отдела цифрового развития здравоохранения ЦЦТ РТ.

Сегодня в Татарстане основой цифрового контура является государственная информационная система электронного здравоохранения, в которой работают более 120 медицинских организаций. В нее интегрированы лабораторные, радиологические, кардиологические системы, а также подсистема скорой медицинской помощи.

При этом цифровая трансформация строится на взаимодействии двух ведомств.

«Минцифра создает инфраструктуру и сервисы, а Минздрав определяет правила работы с этими сервисами, регламенты и бизнес-процессы», – поясняет Алексей Клонцак.

Одной из ключевых задач цифровизации остается снижение вероятности ошибок при передаче информации. Наиболее критичными остаются ошибки в адресе вызова или персональных данных пациента.

«Самое главное – это точность данных. Насколько точными будут вводные данные, тем быстрее будет достигнут конечный результат», – подчеркивает Кирилл Алыкин.

Кардиограмма за минуты

Одним из примеров цифрового взаимодействия различных медицинских систем становится интеграция скорой помощи с кардиологической системой региона.

Как отмечает старший менеджер проектов ICL Services в области дежурно-диспетчерских систем скорой помощи Константин Сидоров, при подозрении на острое сердечно-сосудистое событие бригада снимает электрокардиограмму и отправляет ее в Республиканский сосудистый центр.

Там врач функциональной диагностики получает исследование, выполняет его расшифровку и возвращает заключение обратно в систему.

«Как только врач завершает расшифровку, информация возвращается на планшет. Бригада видит заключение и может сразу принять решение о госпитализации пациента», – говорит Константин Сидоров.

После этого система подсказывает медицинским работникам профильное учреждение для госпитализации. Информация о пациенте автоматически передается в государственную информационную систему здравоохранения, а приемное отделение заранее получает данные о будущем пациенте и может подготовиться к его поступлению.

По словам Алексея Клонцака, особое значение имеют именно такие процессы на стыке информационных систем:

«Важно не только сократить время, но и ничего не потерять. Электрокардиограмма должна очень оперативно оказаться у нужного врача, а результат так же быстро вернуться обратно».

Единая цифровая экосистема здравоохранения

Цифровая система скорой медицинской помощи сегодня не существует отдельно от других сервисов здравоохранения. Ее работа строится на постоянном обмене данными с медицинскими информационными системами, которые сопровождают пациента на разных этапах получения медицинской помощи.

«По большому счету мы повторяем все бизнес-процессы скорой помощи, которые она осуществляет. Поэтому первая необходимая интеграция – это интеграция с государственной информационной системой электронного здравоохранения», – рассказал Константин Сидоров.

Именно через государственную информационную систему сотрудники скорой помощи получают сведения об анамнезе пациента, перенесенных заболеваниях, аллергических реакциях и принимаемых лекарственных препаратах. Эти данные становятся доступны уже на этапе обработки вызова и помогают сформировать более полное представление о состоянии человека.

Важную роль играет и взаимодействие со стационарами. Если пациенту требуется госпитализация, информация о нем передается в медицинскую организацию еще до прибытия бригады.

«Больницы не просто ждут пациента и готовы оказать помощь, а он уже, в принципе, надлежащим образом оформлен, все данные переданы, и больница знает, кого и с каким диагнозом привезли», – отметил Алексей Клонцак.

Источник фото: Реальное Время

Источник фото: Реальное Время

Таким образом, приемное отделение получает необходимые сведения заранее и может подготовиться к поступлению пациента еще до его доставки. Обмен информацией продолжается и после завершения лечения. Данные о результатах госпитализации возвращаются в систему скорой помощи.

«Есть так называемый обратный талон к сопроводительному листу. Информация о том, с каким диагнозом пациент был выписан, возвращается в систему скорой помощи», – пояснил Константин Сидоров.

Помимо этого, система скорой помощи интегрирована с кардиологической платформой, которая позволяет оперативно передавать электрокардиограммы специалистам для расшифровки, а также с системой 112.

«Все вызовы, которые приходят по номеру 112 и требуют экстренной медицинской помощи, также поступают в систему. Полнота интеграции там достаточно широкая, вплоть до местоположения вызывающего».

Искусственный интеллект – система поддержки принятия решений

Технологии искусственного интеллекта становятся одним из ключевых направлений развития цифрового здравоохранения. В Республике Татарстан этому направлению уделяется особое внимание на уровне региональных программ.

При этом искусственный интеллект рассматривается не как замена медицинским работникам, а как инструмент поддержки принятия решений. Его задача – быстро анализировать большие объемы данных и помогать определять приоритетность вызовов, особенно в ситуациях, где счет идет на минуты.

«ИИ станет системой поддержки принятия решений, на которую можно опираться. Но решение все равно будет приниматься человеком», – подчеркнул Константин Сидоров.

Отдельное направление связано с анализом телефонных обращений. Современные речевые модели способны работать с аудиозаписями вызовов, выявлять конфликтные ситуации, анализировать эмоциональное состояние собеседников и помогать в контроле качества работы диспетчерских служб. В перспективе такие технологии смогут учитывать дополнительные параметры разговора – особенности речи, дыхания или другие признаки, которые могут указывать на тяжесть состояния пациента.

Кроме того, ИИ может существенно сократить время на оформление медицинской документации. После завершения вызова система сможет автоматически формировать часть карты вызова на основе зафиксированных данных, оставляя специалисту функцию проверки и подтверждения информации.

Доверие к технологиям и человеческий фактор

Внедрение цифровых инструментов практически всегда сопровождается осторожным отношением со стороны сотрудников. По словам Константина Сидорова, это естественная реакция на изменения:

«Сначала есть некоторое сопротивление, а потом человек уже не замечает, насколько интегрировался с новыми технологиями. А когда приходится вернуться к старому способу работы, возникает вопрос: почему это стало настолько неудобно?».

Кирилл Алыкин считает, что специфика здравоохранения накладывает на этот процесс особый отпечаток:

«В случае доставки пиццы ценой ошибки будет слегка остывшая пицца. В нашем случае ценой ошибки может быть человеческая жизнь».

Именно поэтому медицинские работники внимательно относятся к любым изменениям рабочих процессов и хотят быть уверены, что новые инструменты не ухудшат существующую систему оказания помощи. При этом для любых критических ситуаций сохраняются резервные сценарии работы.

Даже сегодня у диспетчеров остаются бумажные контрольные талоны, которые могут использоваться в случае недоступности информационных систем.

«Есть целый регламент, как работать без интернета, без электричества и на бумаге», – подчеркивает Алексей Клонцак.

Что ждет скорую помощь в обозримом будущем

Дальнейшее развитие скорой помощи связано прежде всего с расширением возможностей диагностики непосредственно на месте вызова. Одним из перспективных направлений считаются носимые устройства, которые смогут автоматически передавать жизненно важные показатели пациента в медицинские системы.

Обсуждается и развитие мобильной диагностики.

«Если мобильная диагностика переедет в скорую и станет способна выполнять больше исследований непосредственно на месте, возможности фельдшера существенно расширятся», – отмечает Алексей Клонцак.

Также рассматриваются возможности использования беспилотных технологий для мониторинга обстановки при крупных происшествиях и дорожно-транспортных авариях. Такие решения могут помочь быстрее оценивать масштаб происшествия и принимать решения о количестве необходимых сил и средств.

Отдельное внимание уделяется развитию телемедицины. Уже сегодня проводятся телемедицинские консультации через отечественную платформу MAX, а в дальнейшем рассматриваются дополнительные сценарии дистанционного взаимодействия между пациентами и медицинскими специалистами.

Еще одним возможным направлением называют использование видеосвязи при обращении за экстренной помощью. Такой формат способен дать диспетчеру дополнительную информацию о состоянии пациента еще до прибытия бригады.

История скорой помощи показывает, что технологии постоянно меняются, но их назначение остается прежним – помогать медикам быстрее принимать решения и эффективнее оказывать помощь пациентам. Сегодня эту задачу решают современные цифровые платформы, которые поддерживают работу диспетчерских служб, выездных бригад и взаимодействие с другими элементами системы здравоохранения.

Но главным элементом любой системы по-прежнему остаются люди, которые ежедневно используют технологии для одной цели – успеть оказать экстренную помощь в «золотые минуты».