Аналитический обзор · Цифровое здравоохранение
Цифровое здравоохранение Москвы: как работают ИИ, телемедицина и медицинские информационные системы
От разрозненных регистратур к единому цифровому контуру: обзор технологий, подтверждённых результатов и нерешённых вызовов для руководителей медицинских организаций и ИТ-директоров клиник.
Работаем с государственными и частными медицинскими организациями Москвы и 80+ регионов России
Ключевые направления
Шесть направлений цифровой трансформации, меняющих работу клиники
Цифровизация здравоохранения — это не единое решение, а совокупность взаимосвязанных технологических направлений. Каждое из них решает конкретные операционные задачи медицинской организации: от устранения «двойного ввода» данных до автоматической поддержки врачебных решений. В московской системе здравоохранения эти направления реализованы в рамках ЕМИАС и связанных платформ.
Электронная медицинская карта
Единая ЭМК с доступом врача и пациента — основа цифрового контура здравоохранения. В московской системе накоплено более 4,2 млрд цифровых записей, ежедневно создаётся около 1,5 млн новых. Карта доступна в личном кабинете портала городских услуг.
Единая медицинская карта устраняет дублирование данных между отделениями и позволяет врачу видеть полную историю пациента до приёма.
ИИ-диагностика и СППВР
Система поддержки принятия врачебных решений (СППВР) на основе искусственного интеллекта анализирует жалобы пациента и предлагает три наиболее вероятных диагноза. Система определяет 95% распространённых заболеваний.
По данным на 2026 год, поставлено более 15 млн предварительных диагнозов через СППВР. Финальное решение всегда остаётся за врачом.
Телемедицина
Дистанционные консультации между врачами и пациентами, закрытие больничных листов без визита в клинику, онлайн-наблюдение за пациентами с хроническими заболеваниями. В московской системе телемедицина введена с периода пандемии и расширена на другие категории пациентов.
Телемедицина снижает нагрузку на поликлиники города и расширяет доступность медицинской помощи для маломобильных пациентов.
Умная онлайн-запись
Пациент указывает симптомы или цель визита, система автоматически подбирает нужного специалиста и передаёт собранные данные врачу до приёма. Алгоритм задаёт уточняющие вопросы и выявляет группы риска.
При подозрении на сердечно-сосудистые осложнения система предлагает дополнительный опрос и автоматически передаёт результат врачу поликлиники.
Аналитика и большие данные
Прогнозирование эпидемий, планирование ресурсов медицинских организаций, персонализированное лечение на основе анализа больших данных. Дистанционный мониторинг охватывает 1,2 млн пациентов с гипертензией в системе ОМС.
Аналитические платформы позволяют директорам и главным врачам отслеживать загрузку отделений, время ожидания и эффективность лечения в реальном времени.
Кибербезопасность данных
Медицинские информационные системы государственного здравоохранения Москвы регулярно проходят аттестацию по требованиям регулятора в сфере информационной безопасности. Хранение и обработка персональных данных ведутся в соответствии с требованиями 152-ФЗ.
Защита информации работает в круглосуточном режиме. Все данные пациентов хранятся на серверах в России.
Измеримые результаты
Цифровые сервисы московского здравоохранения: что показывают данные
Реальные показатели московской системы здравоохранения — ориентир для оценки потенциала цифровой трансформации в медицинских организациях России. Приводимые цифры взяты из официальных публикаций Правительства Москвы и рецензируемых научных источников.
медработников
в единой системе
ЕМИАС — единый цифровой контур здравоохранения Москвы
Единая медицинская информационно-аналитическая система объединяет более 120 000 врачей и медицинских сестёр, все городские больницы, поликлиники и службу скорой помощи Москвы. ЕМИАС начала создаваться в 2011 году в рамках городской программы «Информационный город» и стала технологическим ядром столичной медицины.
Каждое обращение пациента к врачу — от визита к терапевту в городской поликлинике до сложной операции в стационаре — фиксируется в электронном виде. Данные аккумулируются в электронной медицинской карте. Система обеспечивает прозрачность, персонализацию и удобство для медработников и горожан.
Информационные системы Правительства Москвы имеют высокий класс защиты, регулярно проходят проверку и аттестацию со стороны регулятора в сфере информационной безопасности.
снимков
за год
Платформа МосМедИИ — ИИ-диагностика для регионов России
В 2024 году по поручению Президента России создана платформа МосМедИИ, открывшая медицинским организациям страны доступ к апробированным ИИ-решениям московского здравоохранения. Платформа предлагает 17 сервисов искусственного интеллекта для интерпретации компьютерных томограмм, МРТ, рентгенограмм, флюорограмм и маммограмм.
Доступ к платформе имеют уже более 80% регионов России. Только за один год искусственный интеллект помог врачам проанализировать около 2,5 миллиона лучевых исследований. Столичная ИИ-платформа также помогла врачам из регионов обработать более 2,7 миллиона медицинских снимков.
Важно: искусственный интеллект выступает как инструмент поддержки врача, а не его замены. Финальное клиническое решение всегда остаётся за медицинским специалистом.
электронных
рецептов
Электронные рецепты с QR-кодом
Выписка электронного рецепта занимает около 30 секунд вместо нескольких минут при бумажном документообороте. Пациент получает рецепт в личном кабинете и предъявляет QR-код в аптеке на смартфоне. Сервис полностью интегрирован в электронную медицинскую карту пациента Москвы.
К 2026 году в московской системе здравоохранения выписано более 75 млн электронных рецептов. Это снизило административную нагрузку на врачей городских поликлиник и упростило процесс получения лекарств для пациентов.
времени
на документацию
Цифровой стационар: пациент видит ход лечения
В цифровом стационаре пациент в режиме реального времени видит этапы своего лечения. Персонал медицинской организации высвобождает до 30% рабочего времени за счёт автоматизации документирования. У врача это составляет до 2 часов в смену, у медицинской сестры — до 3 часов.
Высвобождённое время перераспределяется на непосредственную работу с пациентами. Сокращение документационной нагрузки — один из ключевых показателей эффекта внедрения МИС в городских больницах.
пациентов
под мониторингом
Дистанционный мониторинг пациентов в системе ОМС
Программа дистанционного мониторинга пациентов с артериальной гипертензией работает в системе обязательного медицинского страхования. К 2026 году под наблюдением находится 1,2 миллиона пациентов.
Носимые устройства автоматически передают показания давления врачу. При отклонениях от нормы медицинский работник получает уведомление и корректирует терапию. Программа направлена на снижение числа осложнений и смертности от сердечно-сосудистых заболеваний среди жителей Москвы.
Это исследование в реальных условиях системы здравоохранения даёт один из крупнейших в мире опытов дистанционного медицинского наблюдения в системе обязательного страхования.
«Цифровая трансформация московского здравоохранения показывает: системный подход, при котором ЭМК, телемедицина, ИИ-сервисы и аналитика выстраиваются в единый контур, — это не параллельные технологии, а взаимозависимые компоненты. Разрыв в одном звене обесценивает вложения в остальные.»
Из аналитического обзора: Г.Г. Сизов. «Цифровая трансформация первичной медико-санитарной помощи в Москве». Национальное здравоохранение, 2024, том 5, № 3, с. 41–52.
Этапы и методология
Как выстраивается цифровой контур медицинской организации
Практика московского здравоохранения и опыт крупных медицинских информационных проектов в России показывают: устойчивая цифровая трансформация требует последовательности. Хаотичное внедрение разрозненных сервисов без единой архитектуры приводит к росту «двойного ввода» данных и разочарованию персонала.
Аудит цифровой зрелости медицинской организации
Первый шаг — комплексная оценка текущего состояния информационных систем клиники. Анализируется существующая МИС, степень автоматизации ключевых процессов, точки потери данных, интеграции с внешними системами.
Типичные технологические разрывы в российских медицинских организациях: отсутствие интеграции с CRM, телефонией, системами ДМС и контроля качества; несовместимость данных между отделениями больницы или разными поликлиниками города.
Аудит определяет, какие процессы не автоматизированы и где возникает «двойной ввод» данных. Это исходная точка для принятия обоснованных решений об инвестициях в цифровые технологии.
Карта цифровых сервисов и очерёдность внедрений
На основе аудита формируется карта цифровых сервисов, необходимых медицинской организации. Каждый сервис привязывается к конкретному процессу клиники: запись, диагностика, документирование, мониторинг пациентов, расчёты с ОМС или ДМС.
Определяется очерёдность внедрений: какие задачи критичны и дают быстрый эффект, какие требуют предварительной подготовки инфраструктуры. Без этого шага клиники нередко закупают системы хаотично, что порождает новые разрывы.
Московский опыт показывает: технологическое ядро системы (ЭМК и онлайн-запись) нужно развернуть раньше надстроечных сервисов (ИИ-диагностики, телемедицины, аналитики).
Выбор и интеграция медицинских информационных решений
Выбор медицинской информационной системы (МИС) определяется масштабом организации, типом медицинской деятельности (стационар, поликлиника, многопрофильная сеть), необходимостью интеграции с ЕГИСЗ и региональными системами здравоохранения.
Ключевые критерии: совместимость с требованиями Минздрава России и ЕГИСЗ; поддержка стандартов обмена данными (HL7 FHIR, DICOM); возможность подключения ИИ-сервисов и телемедицинских модулей; наличие API для интеграции с CRM, телефонией и системами ДМС.
Интеграция — технически наиболее сложный этап. Ошибки на этом уровне приводят к нарушению обмена данными между системами и сохранению «двойного ввода».
Обучение персонала: от базовой грамотности до работы с ИИ
Нехватка ИТ-компетенций в медицинских организациях и недостаточная цифровая грамотность персонала — один из наиболее распространённых барьеров при внедрении новых технологий. Это фиксируется как в государственных больницах России, так и в частных клиниках.
Эффективная модель обучения — поэтапная: базовая работа с МИС и ЭМК → умная запись и документирование → работа с ИИ-ассистентом СППВР → телемедицинские консультации. Московский опыт показывает: после завершения обучения врачи экономят до 2 часов в смену.
Для медицинского директора и ИТ-директора клиники важно предусмотреть ресурсы на сопровождение изменений: не только технических, но и организационных.
Запуск, мониторинг KPI и развитие цифрового контура
После запуска системы здравоохранения необходим мониторинг ключевых показателей эффективности: среднее время ожидания приёма в поликлинике, доля пациентов, ожидающих более 4 дней, нагрузка на персонал, точность диагнозов при использовании СППВР.
Московская система здравоохранения использует следующие ориентиры: доля пациентов с ожиданием приёма терапевта 4+ дня сократилась до 2%; время оформления электронного рецепта — около 30 секунд; охват дистанционного мониторинга — 1,2 млн пациентов в ОМС к 2026 году.
Цифровой контур — не проект с фиксированным сроком завершения, а непрерывно развивающаяся экосистема. После базового запуска добавляются новые сервисы: предиктивная аналитика, интеграция с носимыми устройствами, расширение телемедицины.
Результаты в практике
Цифровая трансформация здравоохранения: задокументированные результаты
Ниже представлены три примера цифровой трансформации с измеримыми показателями. Данные взяты из официальных публикаций Правительства Москвы и рецензируемых научных работ. Редакция разграничивает подтверждённые результаты и пилотные наблюдения.
Московское здравоохранение: единый цифровой контур
Источник: Департамент здравоохранения г. Москвы, научная публикация в журнале «Национальное здравоохранение» (2024)
Исходная проблема
Разрозненность данных между 120 000+ медработниками, отсутствие единой карты пациента, длительное ожидание у терапевта в городских поликлиниках Москвы.
Что внедрено
ЕМИАС, ЭМК, СППВР на базе ИИ-интеллекта, умная онлайн-запись, телемедицина, ИИ-саммаризация данных карты для врача.
Задокументированный результат
Доля ожидающих приёма 4+ дня сократилась до 2%. Поставлено 15+ млн предварительных диагнозов через СППВР.
МосМедИИ: масштабирование ИИ-диагностики на регионы России
Источник: официальная публикация Правительства Москвы, июль 2025
Исходная проблема
Нехватка радиологов в регионах России, низкая скорость интерпретации КТ и МРТ, отсутствие доступа к передовым ИИ-решениям за пределами Москвы.
Что внедрено
Платформа МосМедИИ с 17 ИИ-сервисами для анализа медицинских изображений, открытый доступ для региональных медорганизаций 80%+ регионов.
Задокументированный результат
2,7 млн медицинских снимков обработано врачами из регионов. Повышена скорость и точность диагностики (пилотные данные).
Дистанционный мониторинг пациентов в системе ОМС
Источник: данные Правительства Москвы, 2026
Исходная проблема
Пациенты с артериальной гипертензией не получают своевременной коррекции терапии между визитами в поликлинику, что повышает риск осложнений.
Что внедрено
Программа дистанционного мониторинга с носимыми устройствами, автоматическими уведомлениями врача при отклонениях показателей.
Данные 2026 года
1,2 млн пациентов под наблюдением в ОМС. Снижение числа осложнений от ССЗ (наблюдение продолжается).
Медицинские организации Москвы — участники единого цифрового контура здравоохранения города.
Отраслевой контекст
Организации и ассоциации, формирующие повестку цифрового здравоохранения
Ключевые институциональные игроки российского рынка цифровой медицины
Фонд «Сколково»
Инновационный центр
РУССОФТ
Отраслевая ассоциация
НБМЗ
Медицинские знания
Центр диагностики и телемедицины ДЗМ
Государственная структура
Высшая школа экономики
Научные исследования
Вопрос-ответ
Частые вопросы о цифровизации медицинских организаций
Редакционный формат: ответы основаны на публичных данных систем здравоохранения Москвы, научных публикациях и нормативной документации. Конкретные технологические решения упоминаются только как примеры из практики, без продвижения.
МИС редко закрывает все задачи медицинской организации. Вокруг неё появляются внешние сервисы: ИИ-диагностика, аналитические дашборды, интеграционные платформы, решения для ДМС. Важно провести аудит технологических разрывов: какие процессы МИС не автоматизирует — маркетинг, ДМС, контакт-центр, контроль качества.
Следующий шаг — составить карту цифровых сервисов и определить очерёдность внедрений. Без такой карты медицинские организации нередко закупают решения хаотично, что порождает новые разрывы вместо их устранения.
Директорам по ИТ рекомендуется сначала устранить проблему «двойного ввода» данных как наиболее очевидный источник потерь времени и ошибок.
Медицинские информационные системы государственного здравоохранения Москвы регулярно проходят аттестацию по требованиям ФСТЭК — регулятора в сфере информационной безопасности России. Хранение и обработка персональных данных пациентов ведутся строго по 152-ФЗ.
Ключевые принципы безопасности медицинских систем: хранение данных на серверах в России; ролевая модель доступа для сотрудников клиники; шифрование данных при передаче; регулярный аудит систем безопасности; многофакторная аутентификация врачей и медицинского персонала.
Кибератаки на медицинские организации — общемировая тенденция. Руководителям клиник необходимо включать вопросы кибербезопасности в стратегию цифровой трансформации с первых этапов.
«Двойной ввод» данных возникает из-за отсутствия интеграции между информационными системами медицинской организации. Например, данные из МИС не передаются автоматически в систему ДМС, лабораторную информационную систему или аптеку.
Решение — единый цифровой контур с интеграционной шиной: данные вводятся один раз и автоматически передаются во все связанные системы. Технически это реализуется через API-интеграции с использованием стандартов HL7 FHIR и DICOM.
В московской системе здравоохранения проблема решена через ЕМИАС как единое ядро: данные пациента из поликлиники автоматически доступны в стационаре, лаборатории, аптеке города.
Нехватка ИТ-компетенций у медицинского персонала — один из наиболее устойчивых барьеров при внедрении цифровых технологий. Это характерно как для государственных поликлиник и больниц, так и для частных клиник России.
Эффективная модель — поэтапное обучение: от базовой работы с ЭМК до работы с ИИ-ассистентом СППВР. Московский опыт показывает: после завершения обучения врачи экономят до 2 часов рабочего времени в смену, медицинские сёстры — до 3 часов за счёт автоматизации документирования.
Для главных врачей и директоров медицинских организаций важно: обучение персонала нужно планировать как полноценный проектный этап с выделением ресурсов, а не как опциональный компонент.
Сроки зависят от масштаба медицинской организации, текущего состояния ИТ-инфраструктуры и выбранных решений. Ориентировочные временные рамки по опыту реализованных проектов в российских клиниках:
- Аудит цифровой зрелости — 2–3 недели.
- Разработка карты сервисов и архитектуры — 2–4 недели.
- Пилотное внедрение первого сервиса (например, ЭМК или онлайн-записи) — от 30 дней.
- Полная трансформация клиники среднего масштаба — 3–6 месяцев.
- Развёртывание в крупной многопрофильной медицинской сети — 12–24 месяца.
Цифровой контур — не финальный проект, а непрерывно развивающаяся экосистема.
Московский опыт широко тиражируется на регионы России. Платформа МосМедИИ доступна в более чем 80% регионов страны. Ряд компонентов ЕМИАС используется как методологическая основа для региональных медицинских информационных систем.
При этом важно учитывать разницу контекстов: московская система здравоохранения располагает значительно большими ресурсами и инфраструктурой, чем большинство региональных медицинских организаций. Прямой перенос решений без адаптации к местным условиям города или региона неэффективен.
Наиболее применимые универсально компоненты: ЭМК, онлайн-запись, СППВР и телемедицина — масштабируются с минимальными адаптационными затратами.
СППВР анализирует жалобы и анамнез пациента и предлагает врачу три наиболее вероятных диагноза. По данным московского здравоохранения, система определяет 95% распространённых заболеваний. Через СППВР поставлено более 15 млн предварительных диагнозов в московских поликлиниках.
ИИ-саммаризация ЭМК готовит сжатую сводку по истории пациента до приёма, экономя время врача. ИИ-анализ медицинских изображений (КТ, МРТ, рентгенограммы) на платформе МосМедИИ ускоряет интерпретацию снимков.
Важная оговорка: приводимые показатели (95% распознавания) относятся к конкретной реализации СППВР московской системы здравоохранения. Исследования по другим СППВР дают широкий разброс результатов. Финальное клиническое решение всегда остаётся за врачом.
Научная база
Источники и литература
Материал основан на публичных данных, научных публикациях и нормативных документах. Редакция разграничивает задокументированные результаты и пилотные наблюдения.
- Сизов Г.Г. Цифровая трансформация первичной медико-санитарной помощи в Москве. Национальное здравоохранение (Россия). 2024;5(3):41–52. DOI: 10.47093/2713-069X.2024.5.3.41-52.
- Официальная публикация Правительства Москвы «Московское здравоохранение — одно из самых технологичных в мире». Портал мэра и Правительства Москвы, 17 июля 2025. Раздел «Здравоохранение».
- Государственная программа города Москвы «Развитие здравоохранения города Москвы (Столичное здравоохранение)». Постановление Правительства Москвы № 646-ПП (с изменениями).
- Постановление Правительства Москвы от 20.01.2015 № 16-ПП «Об автоматизированной информационной системе города Москвы "Единая медицинская информационно-аналитическая система города Москвы"».
- Национальный проект «Здравоохранение». Федеральный проект «Развитие сети национальных медицинских исследовательских центров и внедрение инновационных медицинских технологий». Министерство здравоохранения Российской Федерации, 2024–2030.
- Федеральный закон от 29.07.2017 № 242-ФЗ «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации по вопросам применения информационных технологий в сфере охраны здоровья» (телемедицина).
- Федеральный закон от 27.07.2006 № 152-ФЗ «О персональных данных». Требования к обработке и хранению персональных данных пациентов в медицинских информационных системах.
- Требования к аттестации медицинских информационных систем. ФСТЭК России, руководящие документы по защите информации в государственных информационных системах (ГИС).
- Пахуридзе М.Д. Об опыте Телемедицинского центра города Москвы // Аспекты применения телемедицинских технологий в городе Москве: Сборник научных статей и экспертных мнений. М.: ГБУ НИИ ОЗММ ДЗМ, 2023. С. 30–36. EDN: FKUDVQ.
- Конференция CNews «Цифровое здравоохранение 2026». Программа и материалы доклада, Москва, 26 февраля 2026. Опубликовано на портале CNews.
Дисклеймер редакции: Информационно-аналитический материал. Не является рекламой программных продуктов, медицинских изделий или конкретных организаций, а также медицинской рекомендацией. Все упоминаемые количественные показатели взяты из публичных официальных источников или рецензируемых научных публикаций. Редакция разграничивает подтверждённые результаты и предварительные данные. При использовании материалов ссылка на издание МедТех Обзор обязательна.
