Информационно-аналитическое издание о цифровой медицине
25 июня 2026 Рубрика: Медицинские системы
MedTech Обзор

Технологии · Данные · Практика здравоохранения

Врач в современной клинике Москвы работает за цифровым рабочим местом с несколькими мониторами, тёплое рассеянное освещение, профессиональная атмосфера
Аналитика · Медицинские информационные системы

Цифровое здравоохранение: от информационных систем к экосистеме искусственного интеллекта

Как медицинские информационные системы, ИИ-диагностика и телемедицина меняют организацию здравоохранения в Москве и России — опыт внедрений, доказательная база и актуальные проблемы

Автор: Анна Федорова, редактор отдела медицинских технологий · Научный редактор: к.м.н. Игорь Волков · Опубликовано: 20 июня 2026 · Обновлено: 24 июня 2026 · Время чтения: ~18 мин

Информационно-аналитический материал. Не является рекламой программных продуктов и медицинских изделий, а также медицинской рекомендацией.

Цифровизация здравоохранения в России перешла от этапа базового оснащения к глубокой интеграции интеллектуальных сервисов. Ключевым достижением стало завершение формирования Единого цифрового контура, который объединил государственные и частные клиники в рамках ЕГИСЗ.

Цифровое здравоохранение Москвы сегодня охватывает более 120 000 врачей и медицинских сестёр, работающих в единой медицинской информационной среде. Системы поддержки принятия врачебных решений, электронные медицинские карты, телемедицина и ИИ-диагностика — всё это уже не пилотные проекты, а часть повседневной практики городских поликлиник и стационаров.

Вместе с тем за фасадом цифрового города остаются нерешённые проблемы: фрагментированность данных между регионами России, двойной ввод информации, кибербезопасность медицинских систем, юридические риски применения искусственного интеллекта при постановке диагнозов. Настоящий материал анализирует технологии, данные и практику — без маркетинговых обещаний и с опорой на доступные исследования.

«Число пациентов, ожидающих приёма терапевта четыре дня и более, в московских поликлиниках сократилось до 2% — результат, который исследователи связывают с внедрением электронной регистратуры и систем управления потоками пациентов»
— Г.Г. Сизов, «Национальное здравоохранение», 2024

Цифры и факты

Цифровизация здравоохранения Москвы — в цифрах

Измеримые результаты внедрения цифровых технологий в московских медицинских организациях по данным открытых источников и научных публикаций

4,2 млрд

Электронных записей

Цифровых записей в электронных медицинских картах пациентов московского здравоохранения — крупнейшая медицинская база данных в России

15 млн+

Диагнозов СППВР

Предварительных диагнозов сформировано системой поддержки принятия врачебных решений на основе искусственного интеллекта в поликлиниках Москвы

95%

Распространённых патологий

Распространённых заболеваний охватывает СППВР Москвы по заявленным данным системы. Финальное врачебное решение при этом всегда остаётся за врачом

30%

Экономия времени

Рабочего времени персонала московских медицинских организаций освобождено от ведения бумажной документации благодаря переходу на электронные системы

75 млн

Электронных рецептов

Электронных рецептов выписано в московском здравоохранении — оформление занимает около 30 секунд вместо нескольких минут при бумажном документообороте

120 000

Медицинских работников

Врачей и медицинских сестёр объединены в едином цифровом контуре московского здравоохранения — все городские больницы, поликлиники и скорая помощь

Источники: mos.ru, 2025; Г.Г. Сизов, «Национальное здравоохранение», 2024. Данные по Москве, если не указано иное.

Направления

Шесть направлений цифровой трансформации здравоохранения

Ключевые технологические области, которые определяют развитие медицинских информационных систем в Москве, России и мире в 2025–2026 годах

Базовая инфраструктура

МИС и электронная медицинская карта

Медицинские информационные системы (МИС) — технологическое ядро современной клиники. Электронная медицинская карта объединяет историю болезни пациента, результаты исследований, назначения и выписки в единой защищённой базе данных.

Единая медицинская информационно-аналитическая система Москвы (ЕМИАС) стала образцом для других городов России. Система запущена в 2011 году и к 2026 году охватывает все городские медицинские организации.

Ключевая проблема в большинстве клиник — отсутствие интеграции МИС с внешними сервисами: CRM, телефонией, ДМС, аналитическими дашбордами. Это порождает так называемый «двойной ввод» данных, когда врачи вынуждены дублировать информацию вручную в нескольких системах. Интеграция через стандарты HL7 FHIR и российские протоколы ЕГИСЗ позволяет устранить этот разрыв.

Стандарты: HL7 FHIR, ГОСТ Р ИСО 13606, приказ Минздрава России № 947н

Искусственный интеллект

ИИ-сервисы для диагностики

Системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР) на основе искусственного интеллекта анализируют клинические данные и предлагают врачу дифференциальный список вероятных диагнозов. В поликлиниках Москвы система работает во всех взрослых учреждениях города.

Применение ИИ для анализа медицинских снимков (КТ, МРТ, рентген, маммография, флюорография) значительно ускоряет лучевую диагностику. За 2024 год в Москве с помощью ИИ проанализировано около 2,5 млн лучевых исследований.

Важное разграничение: публикации разработчиков нередко заявляют о высокой точности ИИ, однако независимые систематические обзоры показывают, что доказательная база для многих клинических применений остаётся ограниченной. ИИ-системы выполняют роль ассистента — финальное решение врача является обязательным.

Регуляторный статус: медицинское изделие по 323-ФЗ; регистрация в Росздравнадзоре обязательна

Телемедицина

Телемедицина и дистанционный мониторинг

Телемедицинские консультации в России регулируются федеральным законом № 242-ФЗ от 2017 года. Закон разрешает дистанционные консультации пациентов, наблюдение и коррекцию лечения, однако первичная постановка диагноза в дистанционном формате по-прежнему запрещена.

В 2026 году планируется распространение ОМС-финансирования на телемедицинские консультации для около 1,2 млн пациентов с артериальной гипертензией — крупнейший шаг к рутинному применению дистанционного мониторинга в системе обязательного медицинского страхования.

Дистанционный мониторинг пациентов с хроническими заболеваниями (диабет, сердечно-сосудистые заболевания) с помощью носимых устройств показывает потенциал снижения числа госпитализаций, однако крупных контролируемых исследований в российских условиях пока недостаточно.

Нормативная база: 242-ФЗ, приказ Минздрава России № 965н, постановление Правительства РФ о ОМС

Большие данные

Аналитика больших данных в медицине

Предиктивная аналитика на основе накопленных медицинских данных позволяет прогнозировать нагрузку на поликлиники и стационары, выявлять пациентов из групп риска до развития острых состояний и планировать распределение ресурсов здравоохранения.

Коммерческий оборот обезличенных медицинских данных формирует растущий рынок: фармацевтические компании, страховые структуры и медицинские центры являются основными заказчиками аналитики. Регулирование оборота обезличенных данных здравоохранения в России находится в процессе формирования.

Для поликлиник и больниц практическая ценность аналитики — в управленческих решениях: оптимизация расписания врачей, снижение числа неявок пациентов, контроль качества медицинской помощи на основе данных.

Стандарты: ГОСТ Р 59407, требования Минздрава к ведению медицинской статистики

Безопасность данных

Кибербезопасность медицинских систем

Медицинские информационные системы относятся к объектам критической информационной инфраструктуры (КИИ) в соответствии с 187-ФЗ. Требования ФСТЭК России предписывают обязательную аттестацию информационных систем, обрабатывающих персональные данные пациентов.

Атаки на государственные медицинские информационные системы участились в последние годы. Наиболее распространённые векторы угроз — программы-вымогатели, фишинг медицинского персонала и атаки на цепочку поставок программного обеспечения.

152-ФЗ «О персональных данных» устанавливает требования к хранению и обработке медицинских данных пациентов. Медицинские данные относятся к специальным категориям персональных данных и требуют повышенного уровня защиты.

Нормативная база: 152-ФЗ, 187-ФЗ, приказы ФСТЭК России № 17, 21, 239

Управление организацией

Цифровое управление медицинской организацией

Комплексная цифровизация клиники выходит за рамки медицинской информационной системы. Управление расписанием, финансовый контроль, взаимодействие со страховыми организациями по ДМС, маркетинг и управление репутацией — всё это требует отдельных инструментов или глубокой интеграции с МИС.

Руководители медицинских организаций называют отсутствие интеграции между медицинской, административной и финансовой системами одной из главных операционных проблем. Это создаёт избыточную нагрузку на персонал и снижает прозрачность управленческих данных.

Коммуникационные стратегии для клиник всё активнее используют цифровые каналы — от пациентских приложений до интеграции с государственными порталами Москвы и России. Взаимодействие с регуляторами (GR) становится отдельным направлением цифровой повестки медицинских организаций.

Ориентиры: стандарты ISO 9001/27001 для медицинских организаций, требования Росздравнадзора

Методология

Как устроен процесс цифровой трансформации клиники

Типовой жизненный цикл проекта внедрения медицинских информационных систем — от диагностики технологических разрывов до поддержки после запуска

01

Аудит технологических разрывов

3 рабочих дня

На этом этапе проводится инвентаризация всех информационных систем клиники и их ключевых процессов. Задача — определить, какие функции не закрывает текущая МИС и где возникают разрывы: нет интеграции с CRM, телефонией, ДМС, аналитикой.

Аудит выявляет дублирование данных, узкие места в маршрутах пациентов, а также риски кибербезопасности. Результат — карта технологических разрывов с приоритизацией по влиянию на бизнес и пациентов.

02

Подбор и сравнение решений

5 рабочих дней

Рынок медицинских информационных систем в России насчитывает десятки решений. Критерии сравнения: наличие регистрационного удостоверения Росздравнадзора, интеграция с ЕГИСЗ, функциональная полнота, данные о реальных внедрениях в аналогичных организациях.

На этом этапе определяется очерёдность внедрений с учётом бюджета, технических ограничений и регуляторных требований. Расчёт ROI проводится до принятия решения о закупке.

03

Внедрение и интеграция

от 4 недель

Технические работы по внедрению медицинской информационной системы включают настройку, миграцию данных из устаревших систем, интеграцию с ЕГИСЗ через протоколы FHIR и HL7, подключение к региональной шине данных здравоохранения.

Критически важен этап тестирования в реальной клинической среде. Ошибки в медицинских информационных системах могут непосредственно влиять на безопасность пациентов, поэтому параллельная работа старой и новой систем в переходный период является стандартной практикой.

04

Обучение персонала и поддержка

3 месяца активной фазы

По данным московского опыта, врачи и медицинские сёстры, прошедшие обучение работе с цифровыми инструментами, в среднем высвобождают до 2 часов рабочего времени в смену у врача и до 3 часов у медицинской сестры.

Активное сопровождение в первые три месяца после запуска критично для успеха проекта. Практика показывает: именно на этом этапе происходит большинство отказов от новых систем из-за отсутствия поддержки и медленного ответа на запросы пользователей.

Экспертное сообщество

Организации и структуры цифрового здравоохранения России

Ключевые государственные, научные и отраслевые организации, формирующие повестку цифровой трансформации здравоохранения в Москве и России

Фонд Сколково

Технологический центр

RUSSOFT

Отраслевая ассоциация

Центр диагностики и телемедицины ДЗМ

Государственная структура Москвы

ВШЭ — Лаборатория биоинформатики

Научный центр

ВЦИОМ

Исследовательский центр

ФМБА России

Федеральное агентство

Минздрав России

Регулятор отрасли

Росздравнадзор

Надзорный орган

Мнения экспертов

«Пять лет применения ИИ в московском здравоохранении показали: технология наиболее эффективна там, где есть чёткий клинический процесс и высокое качество входных данных. Там, где данные фрагментированы, ИИ воспроизводит ошибки, а не исправляет их.»

Рустам Ерижоков

Руководитель отдела стандартизации, Центр диагностики и телемедицины ДЗМ

«Биоинформатика и медицинские данные в России — это огромный нереализованный потенциал. Однако для научно обоснованного применения ИИ в клинической практике необходимы стандартизированные протоколы сбора данных и независимая валидация алгоритмов.»

Мария Попцова

Заведующий Международной лабораторией биоинформатики, ВШЭ

«Юридические риски применения ИИ при постановке диагнозов остаются недостаточно урегулированными. Ответственность врача за решения с участием алгоритма требует чёткого законодательного определения — это условие для уверенного внедрения технологий в клиническую практику.»

Михаил Божор

Руководитель практики цифрового права

Высокотехнологичный медицинский центр в Москве, просторный современный интерьер с цифровыми панелями, дневное освещение, чистые линии архитектуры

Московское здравоохранение — один из наиболее технологически развитых примеров в мировой практике

Кейсы и исследования

Крупнейшие внедрения цифрового здравоохранения

Измеримые результаты цифровой трансформации медицинских организаций Москвы и России по данным открытых источников

ЕМИАС · Москва

ЕМИАС — единый цифровой контур московского здравоохранения

Контекст

Разрозненность данных 120 000 медицинских работников, отсутствие единой медицинской карты пациента города Москвы, дублирование процессов в поликлиниках и стационарах.

Решение

Единая медицинская информационно-аналитическая система (ЕМИАС), электронные медицинские карты, электронные рецепты, умная онлайн-запись, система поддержки принятия врачебных решений на базе искусственного интеллекта.

Результаты

  • 4,2 млрд цифровых записей в электронных медицинских картах пациентов
  • 15 млн+ диагнозов поддержано системой на базе ИИ интеллекта
  • Ожидание терапевта более 4 дней — только у 2% пациентов Москвы

Источник: Г.Г. Сизов, «Национальное здравоохранение», 2024; mos.ru, 2025

МосМедИИ · Россия

МосМедИИ — платформа ИИ-диагностики для регионов России

Контекст

Неравномерный доступ регионов России к ИИ-решениям для анализа медицинских снимков: технологический разрыв между московскими клиниками и региональными медицинскими учреждениями.

Решение

Создана по поручению Президента России в 2024 году единая платформа с 17 сервисами искусственного интеллекта для КТ, МРТ, рентгена, флюорографии и маммографии. Врачи получают «второе мнение» алгоритма при анализе снимков.

Результаты

  • Более 80% регионов России имеют доступ к платформе
  • Обработано 2,7 млн медицинских снимков (данные mos.ru, 2025)
  • Снижение нагрузки на радиологов при первичной сортировке исследований

Источник: mos.ru, 2025. Данные о снижении нагрузки — заявление оператора, независимой валидации нет

Lab4U · ИИ-лаборатория

AI-расшифровка лабораторных анализов

Контекст

Врачи первичного звена тратят значительное время на интерпретацию лабораторных данных. Пациент нередко получает результаты анализов без профессиональной расшифровки или уже после приёма.

Решение

Цифровая лаборатория Lab4U внедрила AI-сервис автоматической расшифровки анализов: результат с предварительной интерпретацией передаётся врачу до начала приёма пациента, что позволяет сосредоточиться на клиническом решении, а не на рутинной интерпретации данных.

Результаты

  • Сокращение времени интерпретации лабораторных данных на приёме
  • Снижение когнитивной нагрузки на врача первичного звена
  • Рост удовлетворённости пациентов за счёт разъяснений при получении результатов

Источник: CNews Конференция «Цифровое здравоохранение 2026». Количественные показатели по конкретным клинике не раскрывались

Проблема «двойного ввода» данных: почему она сохраняется

Несмотря на широкое внедрение МИС, медицинские организации по всей России сталкиваются с феноменом «двойного ввода»: одни и те же данные о пациенте вносятся вручную в несколько систем — медицинскую информационную систему, страховую базу, лабораторную систему, систему учёта расходных материалов.

Причина — отсутствие стандартизированных программных интерфейсов (API) и нежелание поставщиков МИС обеспечивать открытую интеграцию с конкурирующими продуктами. Кроме того, часть региональных систем не поддерживает актуальные версии протокола FHIR.

Решение — интеграционная шина данных (медицинская ESB), которая обеспечивает передачу данных между разнородными системами без необходимости их прямой интеграции. Такой подход применяется в ряде крупных московских медицинских центрах и рекомендован Минздравом России в качестве архитектурного стандарта для государственных медицинских организаций.

Неравенство цифровой инфраструктуры: Москва и регионы России

Уровень цифровой зрелости медицинских организаций в России крайне неоднороден. Московские поликлиники и крупные городские больницы оснащены значительно лучше, чем учреждения здравоохранения в малых городах и сельских районах.

Это создаёт системный разрыв в качестве медицинской помощи: пациент из регионального города имеет ограниченный доступ к ИИ-диагностике, телемедицинским консультациям специалистов высокого уровня и современным цифровым сервисам, доступным жителям Москвы в рамках системы ОМС.

Платформа МосМедИИ является одним из инструментов выравнивания этого разрыва: передача проверенных ИИ-решений Москвы в регионы России снижает барьер технологического доступа. Тем не менее проблема инфраструктурного неравенства — каналы связи, оборудование, ИТ-кадры — остаётся актуальной задачей для здравоохранения страны.

Медицинская сестра в поликлинике Москвы за рабочим столом с компьютером, спокойная рабочая атмосфера, дневной свет из окна, профессиональная медицинская обстановка

Контекст

Цифровые инструменты освобождают до 2 часов в смену у врача и до 3 часов у медицинской сестры — по данным московского опыта внедрения

Вопрос-ответ

Часто задаваемые вопросы о цифровом здравоохранении

Ответы на ключевые вопросы руководителей медицинских организаций, ИТ-директоров и врачей о цифровой трансформации здравоохранения

Большинство медицинских информационных систем не интегрированы с внешними сервисами: CRM, телефонией, ДМС, аналитическими дашбордами. Данные приходится вводить повторно вручную в каждой из систем.

Технически проблема решается через интеграционную шину данных: единый слой, который автоматически передаёт информацию между разными системами по стандартным протоколам FHIR/HL7. Такой подход устраняет дублирование без замены всех систем.

Другая причина — отсутствие открытых API у отдельных поставщиков МИС. При выборе или обновлении системы необходимо проверять наличие открытой интеграционной документации и опыт подключения к региональным контурам здравоохранения.

Медицинские данные пациентов относятся к специальным категориям персональных данных по 152-ФЗ и требуют повышенного уровня защиты. Государственные медицинские информационные системы города Москвы проходят регулярную аттестацию со стороны регулятора в сфере информационной безопасности — ФСТЭК России.

Для медицинских организаций, работающих с ЕГИСЗ, требования к защите информации определены приказами ФСТЭК № 17 и № 21, а также отраслевыми рекомендациями Минздрава. Ключевые меры: сегрегация сетей, многофакторная аутентификация для врачей, резервное копирование данных в изолированном контуре.

Наиболее распространённый вектор атак на медицинские организации — фишинг: сотрудники кликают по вредоносным ссылкам. Регулярное обучение персонала основам информационной безопасности снижает этот риск значительнее, чем большинство технических мер.

Первый шаг — не выбор системы, а аудит технологических разрывов: инвентаризация текущих процессов клиники, выявление функций, которых не хватает в существующих системах, и их приоритизация по влиянию на пациентов и бизнес.

Критерии сравнения МИС: регистрационное удостоверение медицинского изделия Росздравнадзора (обязательно), интеграция с ЕГИСЗ и региональными системами, наличие открытой документации API, реальная практика внедрений в клиниках аналогичного профиля и размера.

Самая распространённая ошибка — выбор системы по демонстрации функциональности без проверки качества интеграции с существующей инфраструктурой. Необходимо тестировать реальный обмен данными с ЕГИСЗ и лабораторными системами ещё на этапе выбора.

Это одна из наиболее распространённых проблем при внедрении медицинских информационных систем. По данным московского опыта, после адаптационного периода врачи называют цифровые инструменты значимым фактором снижения административной нагрузки.

Ключевые факторы успеха: активное вовлечение «медицинских чемпионов» — авторитетных врачей, освоивших систему раньше других и помогающих коллегам; упрощённые пошаговые инструкции для конкретных рабочих сценариев; доступность поддержки в первые месяцы работы.

Не менее важен дизайн самой системы: интерфейсы МИС нередко спроектированы для разработчиков, а не для врачей. Оценка удобства использования (UX-аудит) системы с участием реальных медицинских работников — важный критерий при выборе.

Ключевое правило: ИИ-системы в медицинской практике России выполняют функцию ассистента — «второго мнения». Финальное диагностическое и лечебное решение по-прежнему принимает врач, и именно врач несёт юридическую ответственность за него. ИИ не является субъектом права.

С регуляторной точки зрения ИИ-системы для диагностики классифицируются как медицинские изделия по Федеральному закону № 323-ФЗ и подлежат обязательной государственной регистрации в Росздравнадзоре. Применение незарегистрированного ИИ-изделия в клинической практике является нарушением законодательства.

Вопросы ответственности при ошибке алгоритма остаются недостаточно проработанными в российском законодательстве. Рекомендуется фиксировать в медицинской документации факт использования ИИ-ассистента и самостоятельное принятие врачом итогового решения.

Интеграция с Единой государственной информационной системой в сфере здравоохранения (ЕГИСЗ) является обязательным требованием для медицинских организаций, участвующих в системе ОМС. Для частных клиник, работающих по ДМС и платным услугам, подключение добровольное, но открывает доступ к электронным медицинским картам пациентов из других организаций.

Технически интеграция реализуется через протоколы FHIR R4 и HL7 v2/v3, поддерживаемые ЕГИСЗ. Для Москвы дополнительно действуют требования к подключению к городскому контуру ЕМИАС через региональный шлюз данных Департамента здравоохранения.

Практические шаги: заявка в региональный Минздрав или ДЗМ на подключение, технический аудит совместимости МИС, заключение соглашения об обработке персональных данных, настройка шифрования канала передачи данных. Типовые сроки — от 3 до 8 недель.

Стоимость проектов внедрения медицинских информационных систем варьируется в широких пределах в зависимости от нескольких факторов: масштаб организации (число рабочих мест врачей и медицинских сестёр, количество подразделений), глубина интеграции с внешними системами, объём и качество исторических данных, требующих миграции.

Дополнительные статьи затрат, которые часто не учитываются при первичной оценке: обучение персонала и поддержка в период адаптации, доработка интерфейсов под специфику медицинских специальностей, обновление серверной инфраструктуры и каналов связи, аттестация по требованиям ФСТЭК.

Оценка совокупной стоимости владения (TCO) за 3–5 лет позволяет корректно сравнивать предложения разных поставщиков: нередко более дешёвая система при первичной закупке оказывается дороже в эксплуатации из-за высокой стоимости поддержки и ограниченных возможностей интеграции.

Научная база

Источники и литература

1.

Сизов Г.Г. Цифровая трансформация первичной медико-санитарной помощи в Москве. Национальное здравоохранение. 2024;5(3):41–52. DOI: 10.47093/2713-069X.2024.5.3.41-52

2.

Официальный портал Мэра и Правительства Москвы. Московское здравоохранение — одно из самых технологичных в мире. Июль 2025. Материалы заседания Президиума Правительства Москвы по цифровым сервисам в здравоохранении.

3.

CNews Conferences. Программа конференции «Цифровое здравоохранение 2026». 26 февраля 2026, Москва. Материалы докладов спикеров: доступны на сайте cnconf.ru.

4.

Федеральный закон от 21.11.2011 № 323-ФЗ «Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации» (с изм. и доп.). Статья 36.2 о телемедицинских технологиях.

5.

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».

6.

Федеральный закон от 27.07.2006 № 152-ФЗ «О персональных данных». Требования к обработке специальных категорий персональных данных в медицинских организациях.

7.

Приказ Минздрава России от 07.09.2020 № 947н «Об утверждении Порядка организации системы документооборота в сфере охраны здоровья в части ведения медицинской документации в форме электронных документов».

8.

Приказы ФСТЭК России № 17 (2013), № 21 (2013), № 239 (2017). Требования к защите информации в государственных информационных системах, включая системы класса защищённости здравоохранения.

9.

Постановление Правительства Москвы от 20.01.2015 № 16-ПП «Об автоматизированной информационной системе города Москвы "Единая медицинская информационно-аналитическая система города Москвы"».

10.

HL7 International. FHIR R4 Specification. Fast Healthcare Interoperability Resources — международный стандарт обмена медицинскими данными, рекомендованный Минздравом России для интеграции с ЕГИСЗ.

11.

McKinsey Global Institute. Telehealth: A quarter-trillion-dollar post-COVID-19 reality? 2021. Систематический обзор данных о рынке телемедицинских услуг в мире и факторах его роста.

12.

US Food and Drug Administration. Digital Health Center of Excellence. Device Software Functions Including Mobile Medical Applications — руководство по регулированию ПО медицинского назначения, включая ИИ-решения для диагностики.

Примечание редакции: Информационно-аналитический материал. Не является рекламой программных продуктов и медицинских изделий, а также медицинской рекомендацией. Статистические данные приводятся по открытым источникам; данные с пометкой «заявление производителя / оператора» не имеют независимой научной верификации на момент публикации.