Современные вызовы в сфере здравоохранения требуют применения интеллектуальных технологий для управления данными и поддержки клинических решений. Цифровая трансформация, инициированная в Москве, направлена на создание целостной информационной среды, где каждый элемент выполняет конкретную задачу по улучшению медицинского обслуживания. В этом контексте особое значение приобретают решения для динамического наблюдения за группами пациентов, требующих повышенного внимания, – беременных женщин и лиц с хроническими заболеваниями. Новые сервисы ЕМИАС представляют собой логическое развитие инфраструктуры, обеспечивающее врачей актуальной и структурированной информацией.
Инновационные инструменты
Для предиктивной аналитики и управления пациентопотоком
По словам заместителя мэра Москвы по вопросам социального развития Анастасии Раковой, внедряемые цифровые решения позволяют медицинским работникам минимизировать временные затраты на поиск необходимых сведений, увеличить время непосредственного взаимодействия с пациентами и проактивно реагировать на потенциальные угрозы их здоровью.
«Персонализированный подход, который мы последовательно расширяем, теперь реализован и в сфере охраны женского здоровья. Вся ключевая информация, связанная с диспансерным наблюдением и ведением беременности, автоматически агрегируется в новых цифровых сервисах. В результате москвички получают медицинское сопровождение нового уровня, что также способствует снижению психоэмоциональной нагрузки. “Регистр беременных” помогает врачам идентифицировать возможные риски в процессе гестации, которые рассчитываются алгоритмами ЕМИАС на основе анамнеза, результатов лабораторных и инструментальных исследований. В свою очередь, сервис “Диспансерное наблюдение” предоставляет специалистам доступ к данным о состоянии пациенток, обновляющимся в реальном времени. Это позволяет врачам женских консультаций и центров женского здоровья проводить более глубокий анализ индивидуальной ситуации каждой пациентки и принимать обоснованные клинические решения», – прокомментировала Анастасия Ракова.
Сервис "Диспансерное наблюдение"
Архитектура и функциональные возможности
Данный модуль представляет собой централизованную платформу для управления пациентками, которые требуют динамического контроля или были сняты с него в учреждениях первичного звена. Для систематизации данных в инструменте реализована трехуровневая структура регистров: «Обратить внимание», «На наблюдении» и «Сняты с наблюдения». По каждому разделу формируется количественный показатель, что обеспечивает наглядность для планирования нагрузки и распределения ресурсов. Сервис предоставляет возможность детализированного ознакомления с диагнозом каждой пациентки и формирования целевых списков с применением гибких фильтров. Информация о наличии патологии, требующей диспансерного учета, поступает в систему автоматически из электронной медицинской карты. Источниками данных служат протоколы осмотров врачей-акушеров-гинекологов и специалистов иного профиля, выписные эпикризы из стационарных отделений и иная медицинская документация.
На основе имеющихся сведений или диагноза, установленного в протоколе текущего приема, участковый акушер-гинеколог принимает решение о постановке женщины на диспансерный учет. При недостаточности информации для принятия такого решения врач может инициировать направление на дополнительное обследование. Этот процесс исключает дублирование назначений и потерю данных, обеспечивая преемственность между различными этапами оказания медицинской помощи.

Сервис "Регистр беременных"
Повышение безопасности ведения беременности
Этот цифровой инструмент сконструирован для заблаговременного выявления потенциальных рисков в период беременности. Он автоматически аккумулирует для врачей женских консультаций и центров женского здоровья критически важные клинические параметры: точный срок и триместр беременности, дату последнего визита к акушеру-гинекологу, сведения о госпитализациях, факты обращений за скорой медицинской помощью за последние 72 часа и другие значимые показатели. Центральным элементом сервиса является модуль предиктивной аналитики, который визуализирует индивидуальные риски, способные привести к осложнениям гестации. Расчет производится алгоритмами ЕМИАС на основе комплексного анализа анамнеза пациентки, возрастной категории, результатов лабораторных и инструментальных исследований и ряда других клинико-статистических факторов. Это позволяет трансформировать большие данные в конкретные рекомендации для врача.
Система обеспечивает оперативную коммуникацию между специалистами. Если факт беременности был зафиксирован врачом иного профиля (например, терапевтом или врачом общей практики), эти сведения мгновенно отображаются участковому акушеру-гинекологу в системе. Благодаря этому врач имеет возможность без задержек пригласить пациентку на первичный прием и начать программу наблюдения, минимизируя риски, связанные с поздней постановкой на учет.
Экономическая эффективность
И организационные преимущества
С точки зрения управления здравоохранением, ключевым преимуществом новых сервисов является рост операционной эффективности. Автоматизация рутинных процессов, таких как формирование отчетности и отслеживание явки пациенток, высвобождает до 20% рабочего времени медицинского персонала. Это время перераспределяется в пользу непосредственной работы с пациентами, повышая удовлетворенность как медицинских работников, так и получателей медицинских услуг. Снижение объема бумажного документооборота и минимизация дублирования диагностических процедур также приводят к прямой экономии материальных ресурсов. Интеграция сервисов в существующую IT-инфраструктуру ЕМИАС обеспечивает синергетический эффект, усиливая ценность каждого компонента системы. Врач получает единую точку входа для доступа ко всей релевантной информации о пациентке, что ускоряет процесс принятия решений в критических ситуациях.
Внедрение специализированных цифровых сервисов «Регистр беременных» и «Диспансерное наблюдение» в практику столичного здравоохранения знаменует переход на новый качественный уровень оказания медицинской помощи женщинам. Данные решения являются наглядным примером того, как технологии работают на конкретные клинические и управленческие задачи: от персонифицированного прогнозирования рисков до оптимизации работы с диспансерной группой пациентов.

Кардиология
Инфектология
Онкология
Фертильность
Нефрология
Эндокринология