ЕСЛИ СРЕДНЯЯ ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ПРЕБЫВАНИЯ ПАЦИЕНТА НА КОЙКЕ УВЕЛИЧИВАЕТСЯ, ТО ОБОРОТ КОЙКИ
снижается
увеличивается
не меняется
сначала увеличивается, а затем снижается
ЕСЛИ СРЕДНЯЯ ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ПРЕБЫВАНИЯ ПАЦИЕНТА НА КОЙКЕ УВЕЛИЧИВАЕТСЯ, ТО ОБОРОТ КОЙКИ
снижается
увеличивается
не меняется
сначала увеличивается, а затем снижается
РЕПРОДУКТИВНЫЙ ВОЗРАСТ ЖЕНЩИНЫ СОСТАВЛЯЕТ (В ГОДАХ)
15-49
17-49
18-55
16-55
ЕСЛИ ВСЕ ЗНАЧЕНИЯ В ГРУППЕ ВСТРЕЧАЮТСЯ ОДИНАКОВО ЧАСТО, ТО МОДА
отсутствует
равна среднему
равна медиане
принимает несколько значений
КАЖДОЕ ЧИСЛОВОЕ ЗНАЧЕНИЕ В ВАРИАЦИОННОМ РЯДУ НАЗЫВАЮТ
вариантой
случаем
показателем
характеристикой
ДИСПАНСЕРНОЕ НАБЛЮДЕНИЕ ВРАЧОМ-ТЕРАПЕВТОМ УЧАСТКОВЫМ ЗА ЛИЦАМИ С АРТЕРИАЛЬНОЙ ГИПЕРТОНИЕЙ I-III СТЕПЕНИ, ЗА ИСКЛЮЧЕНИЕМ РЕЗИСТЕНТНОЙ АРТЕРИАЛЬНОЙ ГИПЕРТОНИИ, ПРОВОДИТСЯ В ТЕЧЕНИЕ
всей жизни
одного года
пяти лет
шести месяцев
МНОЖЕСТВО МЫСЛИМЫХ ОБЪЕКТОВ ИЗУЧАЕМОГО ЯВЛЕНИЯ ПРЕДСТАВЛЯЮТ СОБОЙ
генеральную совокупность
поле деятельности исследователя
целевые группы исследования
выборочную совокупность
К ПОСЕЩЕНИЯМ ПО ПОВОДУ ЗАБОЛЕВАНИЙ ОТНОСЯТ
посещения пациентов, находящихся под диспансерным наблюдением в период ремиссии
случаи оказания медицинской помощи персоналом станций (отделений) скорой медицинской помощи
обследования в рентгеновских кабинетах, лабораториях и др. вспомогательных отделениях (кабинетах)
случаи оказания медицинской помощи на занятиях физической культурой, учебно-спортивных мероприятиях
РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ, ОБОЗНАЧАЮЩУЮ СТРУКТУРНОЕ СООТВЕТСТВИЕ ВЫБОРОЧНОЙ И ГЕНЕРАЛЬНОЙ СОВОКУПНОСТЕЙ, НАЗЫВАЮТ
качественной
количественной
детерминированной
обобщающей
В НАСТОЯЩЕЕ ВРЕМЯ В РОССИИ ДЕЙСТВУЕТ МЕЖДУНАРОДНАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ БОЛЕЗНЕЙ И ПРОБЛЕМ, СВЯЗАННЫХ СО ЗДОРОВЬЕМ, _____ ПЕРЕСМОТРА
10
11
12
9
НА ЧЕТЫРЕ РАВНЫЕ ЧАСТИ ВАРИАЦИОННЫЙ РЯД РАЗДЕЛЯЕТ
квартиль
терциль
дециль
процентиль
ВСЕМИРНАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ ПРОИЗВОДИТ ПЕРЕСМОТР МЕЖДУНАРОДНОЙ СТАТИСТИЧЕСКОЙ КЛАССИФИКАЦИЙ БОЛЕЗНЕЙ И ПРОБЛЕМ, СВЯЗАННЫХ СО ЗДОРОВЬЕМ, КАЖДЫЕ __________ ЛЕТ
10
12
5
15
НОВОРОЖДЕННЫЕ, РОДИВШИЕСЯ С МАССОЙ ТЕЛА МЕНЕЕ ______ ГРАММ, СЧИТАЮТСЯ НОВОРОЖДЕННЫМИ С ОЧЕНЬ НИЗКОЙ МАССОЙ ТЕЛА ПРИ РОЖДЕНИИ
1500
2500
1000
500
К ПОСЕЩЕНИЯМ ПО ПОВОДУ ЗАБОЛЕВАНИЙ ОТНОСЯТ
посещения пациентов по поводу диспансерного наблюдения
случаи оказания медицинской помощи персоналом станций (отделений) скорой медицинской помощи
обследования в рентгеновских кабинетах, лабораториях и др. вспомогательных отделениях (кабинетах)
посещения с профилактической и иными целями
К ЗАВИСИМЫМ ВЫБОРКАМ ОТНОСЯТ
измерение давления до и после поступления в стационар
измерение давления у мужчин и женщин трудоспособного возраста
рост жителей сельской местности и жителей города
измерения одного и того же признака у близнецов
ПЕРВИЧНАЯ СТАТИСТИЧЕСКАЯ ИНФОРМАЦИЯ ВЫРАЖАЕТСЯ В ВИДЕ _______ ПОКАЗАТЕЛЕЙ
абсолютных
основных
средних
относительных
СУММАРНАЯ ВЕРОЯТНОСТЬ НУЛЕВОЙ (H<sub>О</sub>) И АЛЬТЕРНАТИВНОЙ (H<sub>1</sub>) ГИПОТЕЗ РАВНА
1
0
5
100
ЕДИНИЦЕЙ НАБЛЮДЕНИЯ ПРИ ИЗУЧЕНИИ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ ЯВЛЯЕТСЯ
диагноз
дата регистрации
место жительства
число посещений
ЕСЛИ ВСЕ ЗНАЧЕНИЯ В ВАРИАЦИОННОМ РЯДУ ВСТРЕЧАЮТСЯ ОДИНАКОВО ЧАСТО, СЧИТАЕТСЯ, ЧТО ЭТОТ РЯД
не имеет моды
имеет две моды
имеет одну моду
имеет три моды
МЕРТВОРОЖДЕНИЕМ ЯВЛЯЕТСЯ МОМЕНТ ОТДЕЛЕНИЯ ПЛОДА ОТ ОРГАНИЗМА МАТЕРИ ПОСРЕДСТВОМ РОДОВ ПРИ СРОКЕ БЕРЕМЕННОСТИ ________ НЕДЕЛИ И БОЛЕЕ ПРИ ОТСУТСТВИИ У НОВОРОЖДЕННОГО ПРИЗНАКОВ ЖИВОРОЖДЕНИЯ
22
21
20
18
НОВОРОЖДЕННЫЕ, РОДИВШИЕСЯ С МАССОЙ ТЕЛА МЕНЕЕ ______ ГРАММ, СЧИТАЮТСЯ НОВОРОЖДЕННЫМИ С НИЗКОЙ МАССОЙ ТЕЛА ПРИ РОЖДЕНИИ
2500
1500
1000
500
ОШИБКА ВТОРОГО РОДА В СТАТИСТИЧЕСКОМ ИССЛЕДОВАНИИ ЯВЛЯЕТСЯ РЕШЕНИЕМ
ложно отрицательным
ложно положительным
истинно отрицательным
истинно положительным
МАССОЙ ТЕЛА РЕБЕНКА ПРИ РОЖДЕНИИ СЧИТАЕТСЯ РЕЗУЛЬТАТ ВЗВЕШИВАНИЯ НОВОРОЖДЕННОГО, ПРОИЗВЕДЕННЫЙ В ТЕЧЕНИЕ ___________ ЧАСА ЕГО ЖИЗНИ
первого
второго
третьего
четвертого
РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ ВЫБОРОЧНОЙ СОВОКУПНОСТИ ПО ОТНОШЕНИЮ К ГЕНЕРАЛЬНОЙ ОБЕСПЕЧИВАЕТ
достаточный объем наблюдений
соблюдение временных границ
достаточное финансирование исследования
соблюдение пространственных границ
ЕСЛИ ИЗ ПРОНУМЕРОВАННОГО СПИСКА ПАЦИЕНТОВ В ВЫБОРКУ ВКЛЮЧАЮТСЯ ПАЦИЕНТЫ С НОМЕРАМИ, ПОЛУЧЕННЫМИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТАБЛИЦЫ СЛУЧАЙНЫХ ЧИСЕЛ, ТО ВЫБОРКУ НАЗЫВАЮТ
случайной
механической
типологической
серийной
ЕСЛИ ИЗ ПРОНУМЕРОВАННОГО СПИСКА ПАЦИЕНТОВ В ВЫБОРКУ ВКЛЮЧАЕТСЯ КАЖДЫЙ ДЕСЯТЫЙ ПАЦИЕНТ, ТО ВЫБОРКУ НАЗЫВАЮТ
механической
случайной
типологической
серийной
ПОД ВАРИАЦИЕЙ ПОНИМАЮТ
разнообразие признаков, отклонение
массовое явление
статистическую совокупность
состав совокупности
РЕЗУЛЬТАТОМ ПЕРВИЧНОГО УЧЕТА, ЗАКЛЮЧАЮЩЕГОСЯ В ПЕРВОНАЧАЛЬНОЙ РЕГИСТРАЦИИ ПРЕДМЕТОВ, СОБЫТИЙ ЯВЛЯЮТСЯ _______ ВЕЛИЧИНЫ
абсолютные
постоянные
относительные
средние
НЕПРЕДНАМЕРЕННЫЕ ОШИБКИ НАБЛЮДЕНИЯ НАЗЫВАЮТСЯ
случайными
систематическими
статистическими
логическими
ЕСЛИ ОТБОР ЕДИНИЦ ИЗ ГЕНЕРАЛЬНОЙ СОВОКУПНОСТИ В ВЫБОРОЧНУЮ СОВОКУПНОСТЬ ОСУЩЕСТВЛЯЮТ ЧЕРЕЗ РАВНЫЕ ПРОМЕЖУТКИ, ЭТОТ СПОСОБ ОТБОРА ЯВЛЯЕТСЯ
механическим
случайным
типическим
ритмическим
РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ, КОТОРАЯ ХАРАКТЕРИЗУЕТСЯ СООТВЕТСТВИЕМ ПРИЗНАКОВ ЕДИНИЦ НАБЛЮДЕНИЯ ВЫБОРОЧНОЙ И ГЕНЕРАЛЬНОЙ СОВОКУПНОСТЯМ, НАЗЫВАЮТ
качественной
количественной
детерминированной
обобщающей
ПРИ МЕТОДЕ ПРЯМОГО РАНЖИРОВАНИЯ ВАРИАНТЫ РЯДА РАСПОЛАГАЮТ В ____________ ПОРЯДКЕ
возрастающем
убывающем
интервальном
категориальном
В ФОРМУЛЕ РАСЧЕТА ПОКАЗАТЕЛЯ ПОСЛЕОПЕРАЦИОННОЙ ЛЕТАЛЬНОСТЬ<img src="question_resources/001067207"/>«Х» ОБОЗНАЧАЕТ ЧИСЛО __________ ПАЦИЕНТОВ
оперированных
поступивших
выписанных
умерших
УЧЕТНАЯ ФОРМА «ИСТОРИЯ РАЗВИТИЯ РЕБЕНКА» ВЕДЕТСЯ НА ДЕТЕЙ В ВОЗРАСТЕ (В ГОДАХ)
0-17
0-14
0-7
0-3
ДЕЙСТВУЮЩАЯ В НАСТОЯЩЕЕ ВРЕМЯ МЕЖДУНАРОДНАЯ СТАТИСТИЧЕСКАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ БОЛЕЗНЕЙ И ПРОБЛЕМ, СВЯЗАННЫХ СО ЗДОРОВЬЕМ, СОСТОИТ ИЗ _____ КЛАССОВ
22
18
25
30
ПЕРВИЧНОЙ ФОРМОЙ ВЫРАЖЕНИЯ СТАТИСТИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЯВЛЯЮТСЯ ____________ ВЕЛИЧИНЫ
абсолютные
числовые
интенсивные
экстенсивные
ПОКАЗАТЕЛЬ ЧИСЛА ПОЛЬЗОВАННЫХ ПАЦИЕНТОВ РАССЧИТЫВАЕТСЯ КАК ПОЛОВИНА СУММЫ ЧИСЛА ПОСТУПИВШИХ И ______ ПАЦИЕНТОВ
выбывших
умерших
переведенных
выписанных
ПРИ ИЗУЧЕНИИ ПЕРВИЧНОЙ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ САХАРНЫМ ДИАБЕТОМ ЗА ЕДИНИЦУ НАБЛЮДЕНИЯ ПРИНИМАЮТ
каждый случай, зарегистрированный в данном году, впервые в жизни пациента
каждое обращение пациента в медицинскую организацию с данным диагнозом
все посещения пациента в медицинские организации с основным и сопутствующими диагнозами
все случаи, зарегистрированные в данном году в поликлинике и в стационаре
НОВОРОЖДЕННЫЕ, РОДИВШИЕСЯ С МАССОЙ ТЕЛА МЕНЕЕ ______ ГРАММ, СЧИТАЮТСЯ НОВОРОЖДЕННЫМИ С ЭКСТРЕМАЛЬНО НИЗКОЙ МАССОЙ ТЕЛА ПРИ РОЖДЕНИИ
1000
2500
1500
1300
ПРИ ГОСПИТАЛИЗАЦИИ ПАЦИЕНТА В МЕДИЦИНСКУЮ ОРГАНИЗАЦИЮ, ОКАЗЫВАЮЩУЮ ПОМОЩЬ В СТАЦИОНАРНЫХ УСЛОВИЯХ, ОФОРМЛЯЮТ УЧЕТНУЮ ФОРМУ
№003/у «Медицинская карта пациента, получающего медицинскую помощь в стационарных условиях, в условиях дневного стационара»
№007/у «Лист ежедневного учета движения пациентов и коечного фонда медицинской организации, оказывающей медицинскую помощь в стационарных условиях, в условиях дневного стационара»
№ 027/у «Выписка из медицинской карты амбулаторного, стационарного больного»
№016/у «Сводная ведомость учета движения пациентов и коечного фонда медицинской организации, оказывающей медицинскую помощь в стационарных условиях, в условиях дневного стационара»
К НЕЗАВИСИМЫМ ВЫБОРКАМ ОТНОСЯТ
значения веса студентов разных специальностей
частоту сердечных сокращений до и после нагрузочной пробы
значения веса студентов до и после каникул
отношение студентов к предмету до и после экзамена
ПОСЕЩЕНИЕ ВРАЧА КАК СТАТИСТИЧЕСКАЯ ЕДИНИЦА УЧЕТА УЧИТЫВАЕТСЯ В СЛУЧАЕ
получения справки о болезни ребенка
оказания медицинской помощи бригадой скорой медицинской помощи
обследования в рентгеновском кабинете, лаборатории
оказания медицинской помощи на занятиях физической культурой
ОТЧЕТНАЯ ФОРМА №14 «СВЕДЕНИЯ О ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПОДРАЗДЕЛЕНИЙ МЕДИЦИНСКОЙ ОРГАНИЗАЦИИ, ОКАЗЫВАЮЩИХ МЕДИЦИНСКУЮ ПОМОЩЬ В СТАЦИОНАРНЫХ УСЛОВИЯХ» ЗАПОЛНЯЕТСЯ НА ОСНОВАНИИ УЧЕТНОЙ ФОРМЫ №
066/у
025/у
044/у
004/у
ОБОБЩЕННОЙ ХАРАКТЕРИСТИКОЙ ВАРИАЦИОННОГО РЯДА ЯВЛЯЕТСЯ
средняя величина
каждая наблюдаемая единица
сумма наблюдений
варианта, стоящая в начале ранжированного ряда
ПАЦИЕНТ ДВА РАЗА ВЫЗЫВАЛ ВРАЧА НА ДОМ, ТРИ РАЗА БЫЛ В ПОЛИКЛИНИКЕ ПО ПОВОДУ ОСТРОГО РЕСПИРАТОРНОГО ЗАБОЛЕВАНИЯ, ТО ЕСТЬ ВЫПОЛНИЛ _____ ОБРАЩЕНИЕ
1
4
2
5
В ОСНОВЕ СТРУКТУРЫ ДЕЙСТВУЮЩЕЙ В НАСТОЯЩЕЕ ВРЕМЯ МЕЖДУНАРОДНОЙ СТАТИСТИЧЕСКОЙ КЛАССИФИКАЦИИ БОЛЕЗНЕЙ И ПРОБЛЕМ, СВЯЗАННЫХ СО ЗДОРОВЬЕМ, НАХОДИТСЯ ________ АЛФАВИТНО-ЦИФРОВАЯ СИСТЕМА КОДИРОВАНИЯ РУБРИК
трехзначная
пятизначная
семизначная
девятизначная
ВЕЛИЧИНА СТАНДАРТНОЙ ОШИБКИ ОБРАТНО ПРОПОРЦИОНАЛЬНА
числу наблюдений
показателю разнообразия
ошибке репрезентативности
величине изучаемого признака
КОЛИЧЕСТВЕННАЯ РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ ВЫБОРОЧНОЙ СОВОКУПНОСТИ ОБЕСПЕЧИВАЕТСЯ ЗА СЧЕТ
объема выборки, рассчитанного по специальным формулам
десятипроцентной выборки из генеральной совокупности
пятидесятипроцентной выборки из генеральной совокупности
выборочной совокупности, состоящей из более чем 100 наблюдений
АНАЛИЗ КОЛИЧЕСТВА ОТКАЗОВ В ГОСПИТАЛИЗАЦИИ В СТАЦИОНАР ПРОВОДЯТ ПО ДАННЫМ УЧЕТНОЙ ФОРМЫ
№ 001/у
№ 066/у
№ 007/у
№ 016/у
ЖИВОРОЖДЕНИЕМ ЯВЛЯЕТСЯ МОМЕНТ ОТДЕЛЕНИЯ ПЛОДА ОТ ОРГАНИЗМА МАТЕРИ ПОСРЕДСТВОМ РОДОВ ПРИ СРОКЕ БЕРЕМЕННОСТИ ________ НЕДЕЛИ И БОЛЕЕ ПРИ НАЛИЧИИ У НОВОРОЖДЕННОГО ПРИЗНАКОВ ЖИВОРОЖДЕНИЯ
22
21
20
18
ПЕРВЫЙ ТОМ МКБ-10 СОДЕРЖИТ
полный перечень четырёхзначных подрубрик
основные сведения и правила пользования МКБ-10
алфавитный указатель болезней, травм и внешних причин
таблицу лекарственных средств и химических веществ
Вы когда-нибудь ловили себя на мысли, что старость — это какая-то несправедливая шутка природы? Кожа теряет упругость, суставы скрипят, память иногда подводит, а энергия уходит, будто кто-то медленно выключает свет в комнате. Десятилетиями врачи пожимали плечами: «Это естественный процесс, время берет свое». Но сейчас эта фраза уже звучит как старая пластинка — потому что ученые научились переписывать саму «программу» старения на уровне клеток. Не с помощью кремов, БАДов или диет, а через настоящую генную терапию и частичное эпигенетическое репрограммирование.
Это когда клетки, накопившие за годы «шум» в регуляции генов, заставляют «забыть» возрастные метки и вернуться к молодому состоянию. Восстанавливается зрение у слепых от возраста животных, ткани мозга молодеют, мышцы набирают силу — и все это уже не только в пробирке или на мышах. В последние годы несколько компаний показали, что технология работает на приматах: слепые обезьяны снова начали видеть четко. А теперь первые люди стоят на пороге инъекций. Это не фантастика из кино — это планы компаний вроде Life Biosciences, YouthBio Therapeutics и многих других, подкрепленные публикациями в ведущих журналах вроде Nature и Cell, а также прямыми заявлениями ученых и регуляторов.
Но за восторгом сразу приходит тяжелая волна вопросов. Если мы действительно научимся радикально продлевать здоровую жизнь, кто получит это первым? Как изменится общество, если богатые будут жить на десятилетия дольше и здоровее остальных? Что станет со смыслом существования, когда смерть перестанет быть неизбежной точкой? Давайте разберемся подробнее.
Представьте ДНК как огромную книгу инструкций по строительству и работе всего организма. Сам текст книги — последовательность генов — почти не меняется с годами. Но сверху на ней лежит слой «пометы»: химические метки, которые говорят клетке, какие главы читать громко, а какие приглушить. Это и есть эпигенетика. С возрастом эти метки стираются, путаются, покрываются хаотичным шумом — как будто кто-то взял карандаш и начал без разбора зачеркивать важные строчки.
В итоге гены, отвечающие за ремонт тканей, регенерацию, борьбу с воспалением, работают все хуже. А те, что запускают разрушение, хроническое воспаление и накопление «мусора» в клетках, включаются слишком сильно. Получается замкнутый круг: инфламейджинг (возрастное воспаление), потеря эластичности тканей, сенесцентные «зомби-клетки», которые отравляют соседей токсинами. Всё это — следствие именно эпигенетического шума, а не поломок в самой ДНК.
Дэвид Синклер из Гарварда и его команда доказали это в серии экспериментов. Они искусственно «поцарапали» эпигеном мышей — создали контролируемые повреждения ДНК — и животные начали стареть ускоренно. А потом ввели три фактора Яманаки (OCT4, SOX2, KLF4 — без опасного MYC, чтобы минимизировать риск рака) — и часы повернулись назад. Зрение у старых мышей с глаукомой восстановилось полностью, ткани мозга и мышц омолодились, эпигенетические часы (биологические маркеры возраста) упали на годы.
Это открытие перевернуло всё: старение — не столько случайные поломки, сколько накопленный шум в регуляции генов. И этот шум можно стереть, не меняя саму последовательность ДНК. Главное — делать это частично, временно, контролируемо, чтобы клетка не потеряла идентичность и не превратилась в раковую.
Вот что уже подтверждено в десятках исследований на животных и человеческих клетках в лаборатории:
Именно поэтому последние годы стали переломными: от мышей и обезьян мы наконец переходим к первым людям.
Как всё развивалось - от бактерий в 2012-м до первых людей в ближайшее время —
CRISPR как инструмент точного редактирования генов открыли в 2012 году — это была адаптация древней бактериальной иммунной системы. К 2020-му CRISPR уже лечил людей с редкими болезнями крови. А дальше он стал основой для борьбы со старением через эпигенетику.
Параллельно развивалось частичное репрограммирование с использованием факторов Яманаки (OSK или OSKM). В 2020-м Синклер вернул зрение старым мышам с глаукомой. В 2023-м — повторили эксперимент на пожилых обезьянах. В 2025-м Life Biosciences опубликовала данные: их терапия ER-100 полностью восстановила зрение у приматов с моделью NAION (неартериальная передняя ишемическая оптическая нейропатия) и глаукомы. Клетки сетчатки омолодились, нейроны регенерировали, эпигенетические часы повернулись назад.
Другие компании тоже двигаются быстро:
Параллельно идут работы по активации теломеразы (TERT), APOE2 для защиты мозга, CAR-T против сенесцентных клеток. Но лидер по скорости выхода в клинику — именно частичное эпигенетическое репрограммирование.
Пока системное омоложение всего организма — это ближайшее будущее, отдельные генетические вмешательства уже спасают жизни тысяч людей и помогают бороться с заболеваниями, которые особенно обостряются с возрастом. Эти терапии используют CRISPR и другие инструменты для точного редактирования генов, исправляя дефекты на молекулярном уровне. Они не позиционируются как "анти-стареющие" средства, но их влияние на возрастные процессы огромно: они восстанавливают функции тканей, снижают хронические воспаления и предотвращают прогрессирование болезней, которые традиционная медицина могла только замедлить.
Разбор ключевых примеров, основанный на одобренных регуляторами методах, которые уже применяются в клиниках США, Европы и других регионов:
Эти методы не заявлены как «против старения» напрямую, но они лечат болезни, которые резко прогрессируют с возрастом, и показывают: генная терапия у людей работает, побочки под контролем, эффективность доказана в многолетних наблюдениях. Общий тренд — переход от симптоматического лечения к корректировке причин, что открывает двери для более широкого применения в анти-эйджинге.
Ближайшие месяцы войдут в историю как момент, когда частичное репрограммирование выйдет из лабораторий в тела людей. Это не просто тесты — это целенаправленные клинические испытания, где технологии, проверенные на животных, адаптируют для человека. Life Biosciences нацелена на первую инъекцию ER-100 пациентам с глаукомой и NAION. Терапия использует AAV-вектор для доставки факторов OSK в клетки сетчатки, омолаживая их эпигеном. Доклинические данные показывают полное восстановление зрения у приматов, с эффектом на годы. Если безопасность подтвердится в фазе I (планируется 20–30 пациентов), это будет первый случай применения эпигенетического репрограммирования человеку для возрастной патологии, с ожидаемым расширением на другие органы.
YouthBio идет на мозг и Альцгеймер — подготовка к IND идет полным ходом после положительного отзыва FDA. Их YB002 — генная терапия, доставляющая факторы репрограммирования в нейроны, чтобы снизить тау-белки и амилоидные бляшки. Доклинические модели на мышах с Альцгеймером демонстрируют улучшение памяти на 40–60%, с минимальным риском воспаления. План: фаза I/II с 50 пациентами, фокус на ранние стадии заболевания, с мониторингом через МРТ и когнитивные тесты. Ожидания — замедление прогресса на 2–3 года уже после одной дозы.
Turn Bio — на кожу и суставы, используя мРНК для временной доставки факторов — это считается безопаснее, потому что изменения не постоянные, а длятся недели, но достаточно для омоложения. Их подход для остеоартрита включает репрограммирование хондроцитов, восстанавливая хрящ. Доклинические данные: улучшение подвижности у собак с артритом на 70%. Клинические испытания планируют на 100 пациентов, с инъекциями в суставы, ожидая снижения боли и воспаления в первые месяцы.
Десятки пре-клинических проектов по сенолитикам, комбинациям с иммунотерапией и даже химическим коктейлям, имитирующим репрограммирование без генов. Например, Junevity объявило о peer-reviewed исследовании, где репрессия четырех транскрипционных факторов (например, через CRISPR) репрограммирует фибробласты, снижая возрастные маркеры на 20–30%. План: IND для кожных приложений, с расширением на системные. Unlimited Bio фокусируется на анти-эйджинг генной терапии, с обновлениями о клинических триалах для регенерации тканей.
Эксперты прогнозируют: к середине следующего десятилетия могут появиться первые системные терапии, омолаживающие несколько органов сразу. Синклер говорит о таблетке, которая запускает частичное репрограммирование по всему телу — три раза в неделю в течение месяца, и биологический возраст падает на десятилетия. В ARDD-конференциях обсуждают комбинации: репрограммирование + сенолитики для сердца и мозга. Ожидания от Cure: 9 стартапов, включая epigenetic reprogramming, войдут в фазу II к концу десятилетия. Риски — иммунный ответ на векторы, но новые AAV снижают их до 5–10%. Это не "вечная молодость" сразу, но шаги к ней, с фокусом на безопасность и эффективность.
Теперь самое тяжелое и многогранное — этические аспекты, которые заставляют даже энтузиастов паузу. Если технологии сработают, они будут стоить на старте миллионы долларов за курс — как нынешние ген-терапии. Кто получит первым? Те, у кого есть деньги. Уже сейчас такие лечения доступны только в богатых странах и для тех, кто может оплатить, усугубляя глобальное неравенство в здравоохранении.
Представьте через 10–20 лет: элита живет здоровыми до 120–140 лет, сохраняя ясный ум и физическую форму, а остальные — по-старому, до 80–90 с букетом хронических болезней. Социальный разрыв станет генетическим и необратимым. Богатые будут работать дольше, накапливать больше капитала, влиять на политику дольше — это новая форма наследственной элиты, где долголетие становится товаром, а не правом. Эксперты вроде тех из Guardian отмечают, что такие терапии поднимают вопросы справедливости: почему только богатые получат "вторую жизнь"?
Международные комитеты уже требуют глобальных правил и этических стандартов. Но пока их нет — риск хаоса огромен, от "медицинского туризма" в страны с слабым регулированием до черного рынка ген-терапий.
Обратного пути уже нет. Вопрос только в том, сумеем ли мы сделать этот путь человечным, справедливым и доступным для всех, а не только для тех, кто может заплатить миллионы. Нужно инвестировать в субсидии, международные стандарты и образование, чтобы технологии служили человечеству, а не разделяли его. В конечном итоге, это не только о науке — это о выборе, каким будет наше будущее: инклюзивным или элитарным? А вы готовы к миру, где 100 лет — это только середина жизни? И готовы ли вы к тому, что этот мир может оказаться разделенным сильнее, чем когда-либо?
Задумайтесь на миг: вы жалуетесь на головную боль в приложении, а оно не просто советует аспирин, а лезет в вашу генетику, историю визитов, последние анализы и свежие исследования, выдавая: «Это мигрень с генетическим уклоном — вот препарат, который именно под тебя работает лучше всего, плюс план на неделю, чтобы приступы стали реже». Фантазия? Уже нет. ИИ в медицине делает это в реальной жизни, сканирует МРТ точнее уставшего радиолога и шьёт терапию как дорогой костюм на заказ.
Но вот самый большой подвох современного здравоохранения: с 1950-х годов, когда Алан Тьюринг зажёг первую искру идей о думающих машинах, человечество влило в медицину триллионы долларов, построило миллионы аппаратов МРТ и КТ, обучило миллионы врачей — а люди всё равно массово умирают от болезней, которые можно было поймать на годы раньше. Почему так происходит? Почему ИИ в последние годы стал объективно лучше многих врачей хотя бы в отдельных задачах? И сколько ещё ждать, пока он реально вырвет миллионы из лап смерти, а не останется красивой презентацией на медицинских конференциях?
Давайте нырнём в эту историю по-честному, шаг за шагом, без воды, без хайпа, опираясь только на то, что реально происходит на данный момент.
ИИ в здравоохранении — это не фантастический робот с лазерными глазами. Это сеть алгоритмов, которая жрёт огромные объёмы данных и выдаёт выводы, которые обычный человек в суете рабочего дня просто пропустит.
В диагностике ИИ сравнивает ваш снимок МРТ или КТ с миллионами других случаев и ловит опухоль, кровоизлияние или перелом так, как снайпер ловит цель — без усталости, без эмоций, без предрассудков. В персонализированной медицине он разбирает ваш геном, сопутствующие болезни, аллергии, образ жизни и предлагает не стандартную таблетку «для всех», а именно тот вариант, который с наибольшей вероятностью сработает именно у вас и с наименьшими побочными эффектами.
Почему это кажется почти идеальным? Потому что ИИ решает сразу несколько самых болезненных проблем здравоохранения:
Эти преимущества уже не просто в лабораториях — они внедряются в ведущих клиниках мира. Но, конечно, всё не так радужно: технология требует очень чистых данных, огромных вычислительных мощностей и доверия, которого пока ещё не хватает у большинства врачей. А в чём главная изюминка: когда ИИ стабилизируется и перестанет «шуметь» на плохих данных, он начинает творить вещи, которые раньше казались невозможными. Чтобы понять, как мы до этого дошли, давайте вернёмся к истокам — история получилась драматичной, с кучей разочарований и внезапных взлётов.
Всё началось в 1950-е, когда человечество, ещё не отошедшее от ужасов войны, начало мечтать о машинах, которые могут думать. Алан Тьюринг в 1950 году задал знаменитый вопрос: сможет ли когда-нибудь машина обмануть человека, притворившись им? Это зажгло искру.
Первые реальные пробы в медицине случились уже в 1960-е — программа Dendral довольно неплохо разбиралась в структуре молекул и подсказывала химикам, как их анализировать. В 1970-е появился MYCIN — первая система, которая диагностировала тяжёлые инфекции крови лучше, чем молодые врачи. Но компьютеры были слишком слабые, и проект заглох.
В 1980–1990-е годы началась эра машинного обучения: алгоритмы учились на данных и потихоньку начинали разбирать медицинские изображения. Но без мощных видеокарт и больших объёмов данных это оставалось скорее теорией.
2000-е дали надежду: IBM Watson в 2011 году громко заявил, что перевернёт онкологию. Обещали, что он будет подбирать лечение лучше ведущих онкологов мира. Реальность оказалась жёстче: система захлебнулась в неструктурированных, грязных медицинских данных. Это был очень важный урок — ИИ не прощает мусора на входе.
Настоящий взрыв случился в 2010-е благодаря глубокому обучению. В 2016 году Google DeepMind уже побеждал врачей в диагностике заболеваний глаз по фотографиям сетчатки. В 2018–2019 годах ИИ начал стабильно обходить радиологов в выявлении рака лёгких на КТ и рака молочной железы на маммографии.
Пандемия COVID-19 в 2020-е стала турбонаддувом: ИИ помогал проектировать вакцины, анализировать КТ лёгких при ковиде, прогнозировать вспышки и загруженность больниц. К 2025 году Microsoft представил MAI-DxO, который в очень сложных недиагностированных случаях показывал результаты лучше, чем панель опытных врачей. В 2026 году мы уже видим эру так называемых агентных ИИ — систем, которые не просто дают один ответ, а координируют весь процесс: смотрят снимки, читают историю болезни, предлагают план обследования и даже сами записывают пациента на приём.
Сегодня это уже не монополия гигантов. Сотни стартапов по всему миру строят узкоспециализированные решения: кто-то делает ИИ для МРТ, кто-то для патологии, кто-то для генетики. Это как если бы в 1950-е вместо одной лаборатории вдруг вырос целый лес компаний. И всё это подпитывается огромными деньгами, которые хлынули в последние годы.
Если ИИ в медицине — это марафон, то инвестиции — это топливо, причём очень дорогое и очень качественное.
В последние годы в здравоохранение с ИИ вливают суммы, сравнимые с космическими программами. Государства, корпорации, венчурные фонды и даже крупные клиники соревнуются, кто больше вложит.
Государства выступают как тяжёлый якорь: США через NIH и другие агентства, Евросоюз через Horizon и национальные программы, Китай через государственные фонды — все видят в ИИ шанс закрыть огромные дыры в системе здравоохранения.
Корпорации-гиганты — Google, Microsoft, Amazon, NVIDIA — вкладывают сотни миллионов в стартапы и свои внутренние проекты, потому что понимают: кто первым сделает ИИ-медицину массовой, тот заберёт огромный кусок будущего рынка.
Венчурные фонды — вообще отдельная песня. Они видят, что ИИ — это сейчас самая горячая тема в healthtech, и деньги текут рекой.
Крупные клиники тоже не стоят в стороне: ведущие медицинские центры США и Европы тратят на ИИ-проекты суммы, которые раньше уходили на строительство новых корпусов.
Фармацевтические гиганты вроде Pfizer, Novartis, Roche используют ИИ для ускорения поиска новых молекул — раньше на это уходили 10–15 лет и миллиарды долларов, теперь сроки и затраты сокращаются в разы.
Все эти деньги работают: нанимают тысячи специалистов, строят дата-центры, создают огромные базы данных, проводят клинические испытания. Но почти все жалуются на одно и то же — нужно ещё больше денег и времени на то, чтобы вывести технологии из лабораторий в обычные больницы. Это как строить космический корабль: каждый болт стоит целое состояние, но без него не взлетишь. Зато те, кто уже прошёл этот путь, получают плоды: новые алгоритмы, контракты с клиниками, первые миллиарды в выручке.
Теперь к самой горькой правде. Несмотря на деньги, мозги и громкие заголовки, ИИ пока не везде в медицине. И это не заговор, не лень и не отсталость врачей. Это суровая реальность.
Представьте, что вы пытаетесь удержать горсть мокрого песка в сильный ураган — примерно так сейчас ведут себя данные и алгоритмы. Вот главные барьеры, которые реально тормозят прогресс:
Эти проблемы — не глухая стена, а скорее крутая лестница. Каждый год кто-то преодолевает новую ступеньку: появляются объяснимые модели ИИ, новые стандарты сертификации, открытые базы данных. Прогресс идёт, просто медленнее, чем хотелось бы.
Хорошие новости всё-таки перевешивают. В 2026 году мы уже видим переход от экспериментов к реальной рутине.
Ведущие клиники мира имеют по 5–15 сертифицированных ИИ-инструментов, которые работают каждый день: кто-то ловит инсульты на КТ, кто-то подсказывает оптимальную химиотерапию, кто-то предсказывает сепсис за несколько часов до первых симптомов.
Государственные программы в США, Европе, Китае, Японии активно финансируют интеграцию ИИ в национальные системы здравоохранения.
Частные компании — настоящие моторы прогресса. Aidoc, Viz.ai, PathAI, Tempus, Insilico Medicine, Recursion — это уже не стартапы, а серьёзные игроки с многомиллиардными оценками и тысячами внедрений.
Всё больше появляется агентных систем — ИИ, которые не просто дают один ответ, а координируют весь процесс лечения: смотрят снимки, читают историю, предлагают план, напоминают о приёмах. Это уже не будущее — это начало 2026 года.
ИИ не уволит врачей. Он сделает кое-что гораздо более важное — перестроит всю систему здравоохранения.
Диагностика станет быстрее и точнее — особенно в онкологии, неврологии, кардиологии. Лечение станет персонализированным — не «всем одно и то же», а именно то, что подходит именно этому человеку. Профилактика выйдет на новый уровень — болезни будут ловить за годы до первых симптомов. В регионах без врачей ИИ заполнит огромный пробел — миллиарды людей получат доступ хотя бы к базовой качественной диагностике. Клинические исследования ускорятся в разы — новые лекарства будут появляться быстрее и дешевле.
Это уже не прогнозы футурологов. Это то, что происходит прямо сейчас в лучших клиниках мира.
Большинство серьёзных экспертов сходятся в одном: 2028–2032 годы станут точкой невозврата.
К концу 2020-х ведущие клиники будут иметь десятки ИИ-инструментов в повседневной работе. К началу 2030-х ИИ станет стандартом де-факто в радиологии, патологии, онкологии и кардиологии. После 2030 года начнётся переход к настоящей proactive медицине — когда болезнь ловят и предотвращают задолго до того, как она проявится.
Риски есть: задержки из-за регуляторов, этические скандалы, недостаток данных — всё это может сдвинуть сроки на несколько лет. Но даже в самом консервативном сценарии к середине 2030-х ИИ станет обыденностью, как сегодня рентген или УЗИ.
ИИ в медицине — это не про «роботы заменят врачей». Это про то, как человечество наконец-то научится использовать свои же изобретения, чтобы спасать больше жизней, чем когда-либо раньше.
Миллиарды, которые сейчас вливают в эту технологию, не пропадут зря. Они строят мост в мир, где диагнозы ставят как молния, лечение подбирают как идеальную перчатку, а большинство болезней ловят задолго до того, как они успеют убить.
Пока мы ждём — давайте ценить каждый шаг. Потому что эти шаги освещают путь.
А вы уже готовы к тому утру, когда ваш будильник скажет не «вставай», а «сегодня нужно срочно проверить сердце — я заметил кое-что странное»?
Это уже не вопрос «если». Это вопрос «когда». И ответ ближе, чем кажется большинству.
Дорогие друзья! Рад сообщить, что на сайте появились новые, актуальные аккредитационные тесты — свежие, обновлённые и полностью соответствующие современным требованиям!
Чтобы вам было удобнее ориентироваться, теперь на GeeTest есть две отдельные категории тестов по аккредитации:
Полный список актуальных аккредитационных тестов собран на отдельной странице:
аккредитационные тестыСейчас добавлено 8 тестов в разделе среднего профессионального образования и 5 тестов в разделе высшего образования. В списке тестов после названия указан код специальности согласно центру аккредитации.
Чтобы вы не запутались, у устаревших тестов теперь есть заметка и ссылка на обновлённый вариант — так вы всегда сможете пройти именно актуальную версию.
Желаю вам продуктивной подготовки и лёгкой сдачи аккредитации!
С уважением,
Сергей, разработчик GeeTest 💙
Дорогие друзья! На сайт и в приложение добавлены аккредитационные тесты по специальности Сестринское дело.
Вы можете ознакомиться со списком вопросов и ответов на них, потренироваться сдавать тесты и самостоятельно пройти тестирование. В тесте 1989 вопросов, каждый из которых имеет только один верный ответ.
С уважением, Сергей.
Разработчик