Том 31 (2026): 2S
Том 31 (2026): 2S
Аннотация
Глубокоуважаемые коллеги!
Представляем вашему вниманию специальный выпуск журнала, посвященный одному из приоритетных и быстроразвивающихся направлений современной медицинской науки и клинической практики — применению технологий искусственного интеллекта (ИИ) и методов машинного обучения в кардиологии. Сегодня ИИ уже не просто научная концепция, а реальный инструмент, позволяющий существенно повысить точность диагностики, эффективность прогнозирования осложнений, оптимизировать алгоритмы лечения сердечно-сосудистых заболеваний, облегчить работу врача и дать врачу больше времени на общение с пациентами.
В условиях стремительной цифровой трансформации здравоохранения ИИ становится важнейшим помощником кардиолога, способствуя ускорению диагностики, индивидуализации терапии и повышению эффективности медицинской помощи.
В этом номере собраны оригинальные исследования, систематизированные обзоры литературы и экспертные мнения по внедрению ИИ в клиническую практику, образование и научную деятельность. Отдельное внимание уделяется обсуждению вопросов надежности и интерпретируемости алгоритмических моделей, их юридическому регулированию, нормативному обеспечению и этическим проблемам использования технологий ИИ.
Материалы выпуска адресованы широкому кругу специалистов: врачам-кардиологам, исследователям, разработчикам медицинских информационных систем, преподавателям и студентам медицинских вузов. Мы уверены, что представленные публикации будут полезны каждому специалисту, заинтересованному в развитии современного подхода к диагностике и лечению сердечно-сосудистых заболеваний, а также всем, кому небезразлична судьба российского здравоохранения и будущее отечественной кардиологической науки и клинической практики.
Надеемся, что этот выпуск станет для вас источником новых знаний, идей и вдохновения для профессионального роста и внедрения инноваций в повседневную практику.
Президент Российского кардиологического общества
академик РАН
Шляхто Евгений Владимирович
Уважаемые читатели,
перед вами специальный выпуск 2026г, посвященный искусственному интеллекту (ИИ) в здравоохранении — одному из ключевых направлений трансформации современной медицины. Технологии машинного обучения, анализа больших данных и интеллектуальных систем уже сегодня меняют подходы к диагностике, прогнозированию и организации медицинской помощи, формируя новую научную и клиническую парадигму, основанную на принципах дата-центричности и алгоритмической поддержки принятия решений.
Мы продолжаем следовать нашей миссии — представлять научному сообществу материалы, отражающие достижения на стыке медицины и цифровых технологий. Искренне благодарим авторов, рецензентов и читателей за профессионализм, доверие и постоянную поддержку, способствующие развитию научного дискурса и укреплению доказательной базы современной медицины.
Структура номера отражает многоплановый характер внедрения ИИ в здравоохранение и включает оригинальные исследования, обзорные статьи, а также экспертные и дискуссионные материалы, демонстрируя мультидисциплинарность и трансляционный характер данной области.
Раздел «Машинное обучение в клинической практике» объединяет оригинальные исследования, посвященные разработке и валидации прогностических моделей на основе алгоритмов машинного обучения. В работах рассматриваются задачи фенотипирования пациентов, оценки риска неблагоприятных исходов, прогнозирования коронарных событий и поддержки принятия врачебных решений. Особое внимание уделено применению методов глубокого обучения в анализе электрокардиографических данных, а также интеграции разнородной информации — от клинических и инструментальных показателей до геномных и гемодинамических параметров, что отражает переход к мультимодальным моделям и прецизионной стратификации риска.
Раздел «Обзоры и технологии искусственного интеллекта в кардиологии» представляет систематические и аналитические обзоры, посвященные современному состоянию и перспективам применения ИИ — от управления артериальной гипертензией и кардиохирургии до неинвазивной оценки коронарной гемодинамики, цифровой аускультации и мультидисциплинарной диагностики. Отдельные публикации посвящены методологическим аспектам оценки моделей машинного обучения и их внедрению в клиническую практику.
Раздел «Образование, наука и регуляция искусственного интеллекта» посвящен вопросам трансформации научной и образовательной среды. Обсуждаются вызовы, связанные с использованием ИИ в научных публикациях, изменением требований к подготовке специалистов и формированием новых профессиональных компетенций врача, включая развитие цифровой грамотности и алгоритмического мышления.
В разделе «Экспертные мнения и дискуссии» представлены материалы, отражающие актуальные направления научной дискуссии. Рассматриваются вопросы применения машинного обучения в прогнозировании осложнений, потенциал нейроинтерфейсов, переосмысление диагностических подходов при инфаркте миокарда, а также роль ИИ в амбулаторной практике и стратегические перспективы развития кардиологии в условиях цифровой трансформации здравоохранения.
Таким образом, представленный выпуск демонстрирует поступательное развитие технологий ИИ и их интеграцию в клиническую практику, научные исследования и систему медицинского образования, формируя основу для предиктивной, персонализированной и превентивной медицины.
И многое другое о современных подходах и перспективах применения ИИ — на страницах этого номера.
Приятного чтения,
ответственный редактор, д.м.н.
Вошев Дмитрий Васильевич
Чтобы читать статью войдите с логином и паролем от scardio.ru
Статьи
Ключевые слова
Для цитирования
Российский кардиологический журнал. 2026;31(2S)
Скопировать
