Электронные медицинские карты стали ключевым инструментом современной городской медицины. В них предоставляется полная история здоровья пациентов. Сегодня их насчитывается около 10 млн. Сервис позволяет хранить все медицинские данные в цифровом формате и упрощает взаимодействие между врачом и пациентом. Об этом сообщает ИА StolicaMedia со ссылкой на Telegram-канал мэра Москвы Сергея Собянина.
В электронной медкарте собрана вся важная информация о здоровье пациента — от результатов анализов до назначений врачей. Цифровой формат обеспечивает постоянный доступ к данным и помогает врачам быстрее ставить диагнозы.
Сервис продолжает развиваться и предлагает пользователям новые полезные функции. Пациенты могут вести "Дневник здоровья", добавляя показатели разными способами — голосом, фото или вручную. Также появилась удобная функция заказа питания на молочной кухне.
Особое внимание уделяется развитию ИИ-ассистента, который помогает пользователям вносить медицинские данные. Технологии искусственного интеллекта значительно упрощают процесс фиксации важных показателей здоровья, включая данные о пульсе, давлении, уровне сахара в крови и других параметрах.
Для родителей маленьких детей доступна уникальная функция видеонаблюдения. Мамы могут получить доступ к онлайн-трансляции за новорожденными в отделениях реанимации, обратившись к лечащему врачу. При необходимости можно предоставить временный доступ близким родственникам.
За пять лет существования сервис стал одним из самых востребованных цифровых решений в московском здравоохранении. Популярность электронных медкарт продолжает стремительно расти среди жителей столицы, увеличившись в 15 раз за последние четыре года.
Ранее ИА StolicaMedia писало, что чем больше группа студентов, тем эффективнее она работает с искусственным интеллектом (ИИ). К такому выводу пришли исследователи Института образования и факультета экономических наук НИУ ВШЭ. Ученые изучили, как размер и уровень знаний группы влияют на качество выполнения заданий с использованием ИИ. В эксперименте участвовали 196 студентов второго курса бакалавриата. Их разделили на команды от пяти до восьми человек. Сначала они решали задачи по макроэкономике самостоятельно, а затем — с помощью ChatGPT 3.5, но не копируя ответы нейросети, а анализируя их и применяя экономические модели.
