Тест по организации здравоохранения для аккредитации (ординатура)
Тема 4.
Медицинская статистика
3
ЕСЛИ ПРИ СРАВНЕНИИ УРОВНЯ ХОЛЕСТЕРИНА В ОПЫТНОЙ И КОНТРОЛЬНОЙ ГРУППАХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КРИТЕРИЯ СТЬЮДЕНТА ПОЛУЧЕНО ЗНАЧЕНИЕ P=0,01, ТО
есть статистически значимые различия между группами
нет статистически значимых различий между группами
уровень холестерина в опытной группе выше, чем в контрольной
уровень холестерина в опытной группе ниже, чем в контрольной
В ФОРМУЛЕ РАСЧЕТА ПОКАЗАТЕЛЯ ХИРУРГИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ<img src="question_resources/001082086"/>«Х» ОБОЗНАЧАЕТ ЧИСЛО _________ ПАЦИЕНТОВ
выбывших
выписанных
поступивших
умерших после операции
ПОКАЗАТЕЛЬ УКОМПЛЕКТОВАННОСТИ ДОЛЖНОСТЕЙ СРЕДНИМ МЕДИЦИНСКИМ ПЕРСОНАЛОМ ОПРЕДЕЛЯЕТСЯ КАК __________ ЧИСЛА ЗАНЯТЫХ ДОЛЖНОСТЕЙ К ЧИСЛУ ШТАТНЫХ ДОЛЖНОСТЕЙ
отношение
разность
произведение
сумма
СРЕДНЯЯ ЗАНЯТОСТЬ КОЙКИ В ГОДУ ОПРЕДЕЛЯЕТСЯ КАК ______ ЧИСЛА КОЙКО-ДНЕЙ, ПРОВЕДЕННЫХ ПАЦИЕНТАМИ В СТАЦИОНАРЕ К СРЕДНЕГОДОВОМУ ЧИСЛУ КОЕК
отношение
разность
сумма
произведение
ЕСЛИ КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ МЕЖДУ КОЛИЧЕСТВОМ ВЫКУРЕННЫХ СИГАРЕТ И ЗАБОЛЕВАЕМОСТЬЮ ПАРОДОНТОЗОМ РАВЕН 0,52, ТО СВЯЗЬ МЕЖДУ ИЗУЧАЕМЫМИ ЯВЛЕНИЯМИ
средняя и прямая
сильная и прямая
сильная и обратная
средняя и обратная
ЕСЛИ ПРИ СРАВНЕНИИ СРЕДНИХ ЗНАЧЕНИЙ УРОВНЯ СИСТОЛИЧЕСКОГО АРТЕРИАЛЬНОГО ДАВЛЕНИЯ В ОПЫТНОЙ И КОНТРОЛЬНОЙ ГРУППАХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КРИТЕРИЯ СТЬЮДЕНТА ПОЛУЧЕНО ЗНАЧЕНИЕ P=0,3, ТО
нет статистически значимых различий между группами
имеются статистически значимые между группами
уровень систолического артериального давления в опытной группе выше, чем в контрольной
уровень систолического артериального давления в опытной группе ниже, чем в контрольной
ПОКАЗАТЕЛЬ ЧАСТОТЫ ВЫЯВЛЕННЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ ПРИ ПРОФИЛАКТИЧЕСКИХ МЕДИЦИНСКИХ ОСМОТРАХ РАССЧИТЫВАЕТСЯ КАК ____________ ЧИСЛА ЗАБОЛЕВАНИЙ, ВЫЯВЛЕННЫХ ПРИ МЕДИЦИНСКИХ ОСМОТРАХ К ЧИСЛУ ОСМОТРЕННЫХ ЛИЦ
отношение
произведение
сумма
разность
РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ПОЗВОЛЯЕТ ДАТЬ ______ ОЦЕНКУ ВЗАИМОСВЯЗИ МЕЖДУ ПОКАЗАТЕЛЯМИ
количественную
качественную
достоверную
статистически значимую
ПРИ АНАЛИЗЕ СТРУКТУРЫ ПЕРВИЧНОЙ ИНВАЛИДНОСТИ ПО ВОЗРАСТУ УЧИТЫВАЕТСЯ ЧИСЛО ЛИЦ СООТВЕТСТВУЮЩЕЙ ВОЗРАСТНОЙ ГРУППЫ, ВПЕРВЫЕ ПРИЗНАННЫХ ИНВАЛИДАМИ, В РАСЧЕТЕ НА ОБЩЕЕ ЧИСЛО
лиц, впервые признанных инвалидами в течение года
инвалидов на данной территории
инвалидов, прошедших переосвидетельствование за год
инвалидов трудоспособного возраста
ПОКАЗАТЕЛЬ БОЛЬНИЧНОЙ ЛЕТАЛЬНОСТИ РАССЧИТЫВАЕТСЯ КАК __________ ЧИСЛА УМЕРШИХ В СТАЦИОНАРЕ К ЧИСЛУ ВЫБЫВШИХ ПАЦИЕНТОВ
отношение
разность
произведение
сумма
ПОД ОПИСАТЕЛЬНОЙ СТАТИСТИКОЙ ПОНИМАЮТ
описание и представление данных
сравнение полученных данных
набор исследовательского материала
обоснование полученных результатов
ПОКАЗАТЕЛЬ ЧИСЛА ПОСЕЩЕНИЙ МЕДИЦИНСКИХ ОРГАНИЗАЦИЙ, ОКАЗЫВАЮЩИХ ПОМОЩЬ В АМБУЛАТОРНЫХ УСЛОВИЯХ НА ОДНОГО ЖИТЕЛЯ В ГОД РАССЧИТЫВАЕТСЯ КАК ______________ ЧИСЛА ВСЕХ ПОСЕЩЕНИЙ К СРЕДНЕГОДОВОЙ ЧИСЛЕННОСТИ НАСЕЛЕНИЯ
отношение
произведение
разность
сумма
ПРИ ПРОВЕДЕНИИ ВЕДОМСТВЕННОГО КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА МЕДИЦИНСКОЙ ПОМОЩИ УЧИТЫВАЮТ, ЧТО ДЛЯ ОЦЕНКИ ПРОФИЛАКТИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ВРАЧА-ПЕДИАТРА УЧАСТКОВОГО ИСПОЛЬЗУЕТСЯ ПОКАЗАТЕЛЬ ПОЛНОТЫ ОХВАТА ДЕТЕЙ
профилактическими осмотрами
диспансерным наблюдением по нозологическим формам
санаторно-курортным лечением
противорецидивным лечением
ПРИ АНАЛИЗЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КОЕЧНОГО ФОНДА НЕОБХОДИМО УЧИТЫВАТЬ, ЧТО ЕСЛИ СРЕДНЯЯ ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ПРЕБЫВАНИЯ ПАЦИЕНТА НА КОЙКЕ УМЕНЬШАЕТСЯ, ТО ОБОРОТ КОЙКИ
увеличивается
снижается
не меняется
сначала увеличивается, а затем снижается
РЕДКИМИ (ОРФАННЫМИ) ЯВЛЯЮТСЯ ЗАБОЛЕВАНИЯ, КОТОРЫЕ ИМЕЮТ РАСПРОСТРАНЕННОСТЬ НЕ БОЛЕЕ ____ СЛУЧАЕВ НА 100 000 НАСЕЛЕНИЯ
10
50
100
500
НЕОБХОДИМЫМИ ДАННЫМИ ДЛЯ РАСЧЕТА СТРУКТУРЫ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ ЯВЛЯЮТСЯ
число случаев конкретного заболевания и общее число случаев всех заболеваний
число случаев заболеваний, выявленных в данном году, и среднегодовая численность населения
число случаев по каждому виду заболеваний и среднегодовая численность населения
общее число случаев всех заболеваний, выявленных в данном году и общее число случаев, выявленных в предыдущие годы
ДЛЯ РАСЧЕТА ПОКАЗАТЕЛЯ ПЕРВИЧНОЙ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ СОЦИАЛЬНО-ЗНАЧИМЫМИ ЗАБОЛЕВАНИЯМИ НЕОБХОДИМЫ ДАННЫЕ О ЧИСЛЕ СОЦИАЛЬНО-ЗНАЧИМЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ, ЗАРЕГИСТРИРОВАННЫХ В ДАННОМ ГОДУ И
среднегодовой численности населения
числе лиц, прошедших медосмотр
заболеваний, зарегистрированных у прикрепленного населения
численности трудоспособного населения
К ПОКАЗАТЕЛЮ, ХАРАКТЕРИЗУЮЩЕМУ СМЕРТНОСТЬ ДЕТЕЙ В ПЕРИОДЕ НОВОРОЖДЕННОСТИ, ОТНОСЯТ СМЕРТНОСТЬ
неонатальную
детскую
перинатальную
младенческую
ПОКАЗАТЕЛЬ ОТНОШЕНИЯ КОЛИЧЕСТВА ПРОВЕДЕННЫХ ПАЦИЕНТАМИ КОЙКО-ДНЕЙ В СТАЦИОНАРЕ И ЧИСЛА СРЕДНЕГОДОВЫХ КОЕК НАЗЫВАЕТСЯ
среднегодовой занятостью
оборотом койки
средней длительностью пребывания
занятостью на конец года
ПРИ АНАЛИЗЕ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ УЧИТЫВАЮТ, ЧТО ОБЩАЯ ЗАБОЛЕВАЕМОСТЬ РАССЧИТЫВАЕТСЯ НА ________ СРЕДНЕГОДОВОЙ ЧИСЛЕННОСТИ НАСЕЛЕНИЯ
1000
100
1 000 000
10 000
ПРИ АНАЛИЗЕ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СТРУКТУРНОГО ПОДРАЗДЕЛЕНИЯ ДЛЯ НАГЛЯДНОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ ЭКСТЕНСИВНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ИСПОЛЬЗУЮТ _______ ДИАГРАММУ
секторную
столбиковую
линейную
радиальную
ДЛЯ РАСЧЕТА СТАНДАРТИЗИРОВАННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СМЕРТНОСТИ ВСЛЕДСТВИЕ ЗЛОКАЧЕСТВЕННЫХ НОВООБРАЗОВАНИЙ, БОЛЕЗНЕЙ СИСТЕМЫ КРОВООБРАЩЕНИЯ В КАЧЕСТВЕ СТАНДАРТА ЦЕЛЕСООБРАЗНЕЕ ВЫБРАТЬ
используемые в мировой практике стандарты (европейский, мировой, российский)
возрастно-половую структуру населения одной из сравниваемых территорий
средний состав населения сравниваемых территорий
данные переписи населения
ПРИ АНАЛИЗЕ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СТРУКТУРНОГО ПОДРАЗДЕЛЕНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ РАСПРОСТРАНЕННОСТИ КАКОГО-ЛИБО ЯВЛЕНИЯ ИЛИ ПРИЗНАКА ИСПОЛЬЗУЮТ ПОКАЗАТЕЛИ
интенсивные
динамического ряда
экстенсивные
соотношения (соотнесения)
ИНТЕНСИВНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ХАРАКТЕРИЗУЮТ
частоту явлений в своей среде
распределение целого на части
соотношение двух разнородных совокупностей
структуру, состав явления
СМЕРТНОСТЬ ДЕТЕЙ НА ПЕРВОЙ НЕДЕЛЕ ЖИЗНИ НАЗЫВАЕТСЯ
неонатальной
постнатальной
антенатальной
интранатальной
ДЛЯ РАСЧЕТА ПОКАЗАТЕЛЯ СМЕРТНОСТИ НЕОБХОДИМЫ ДАННЫЕ О ЧИСЛЕ УМЕРШИХ И
среднегодовой численности населения
первичной и общей заболеваемости
численности трудоспособного населения
числе выписанных из стационара
ОБЕСПЕЧЕННОСТЬ КОЙКАМИ ОТНОСЯТ К ПОКАЗАТЕЛЮ
ресурсному
информационному
качественному
временному
ДЛЯ РАСЧЕТА ДИНАМИКИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПЕРВИЧНОЙ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ НЕОБХОДИМЫ ДАННЫЕ О ЧИСЛЕ
зарегистрированных заболеваний в данном году и в предыдущие годы
случаев конкретного заболевания и численности населения
заболеваний с впервые в жизни установленным диагнозом и общего числа заболеваний
заболеваний, выявленных при медосмотре, и числе лиц, прошедших медосмотр
ПОД ЭКСТЕНСИВНЫМ ПОКАЗАТЕЛЕМ ПОНИМАЮТ ПОКАЗАТЕЛЬ, КОТОРЫЙ
указывает на отношение части к целому
указывает во сколько раз или на сколько процентов произошло увеличение или уменьшение сравниваемых величин
указывает на частоту изучаемого явления в среде
характеризует отношение между двумя не связанными друг с другом совокупностями
ДЛЯ РАСЧЕТА СТРУКТУРЫ СМЕРТНОСТИ НЕОБХОДИМЫ ДАННЫЕ О ЧИСЛЕ СЛУЧАЕВ СМЕРТИ ОТ КОНКРЕТНОГО ЗАБОЛЕВАНИЯ И
числе всех умерших
среднегодовой численности населения
численности прикрепленного населения
первичной заболеваемости
ДЛЯ РАСЧЕТА ДИНАМИКИ ПОКАЗАТЕЛЯ ОБЩЕЙ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ НЕОБХОДИМЫ ДАННЫЕ О ЧИСЛЕ
зарегистрированных заболеваний в данном году и в предыдущие годы
случаев конкретного заболевания и численности населения
заболеваний с впервые в жизни установленным диагнозом и населения
заболеваний, выявленных при медосмотре, и числе лиц, прошедших медосмотр
ПРИ АНАЛИЗЕ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ В КАЧЕСТВЕ ИСТОЧНИКА ИНФОРМАЦИИ ИСПОЛЬЗУЮТ ФОРМУ ФЕДЕРАЛЬНОГО СТАТИСТИЧЕСКОГО НАБЛЮДЕНИЯ «СВЕДЕНИЯ О ЗЛОКАЧЕСТВЕННЫХ НОВООБРАЗОВАНИЯХ» №
7
30
32
47
ПРИ АНАЛИЗЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КОЕЧНОГО ФОНДА НЕОБХОДИМО УЧИТЫВАТЬ, ЧТО ЕСЛИ СРЕДНЯЯ ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ПРЕБЫВАНИЯ ПАЦИЕНТА НА КОЙКЕ УВЕЛИЧИВАЕТСЯ, ТО ОБОРОТ КОЙКИ
снижается
увеличивается
не меняется
сначала увеличивается, а затем снижается
ПРИ АНАЛИЗЕ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ В КАЧЕСТВЕ ИСТОЧНИКА ИНФОРМАЦИИ ИСПОЛЬЗУЮТ ФОРМУ ФЕДЕРАЛЬНОГО СТАТИСТИЧЕСКОГО НАБЛЮДЕНИЯ «СВЕДЕНИЯ О ЗАБОЛЕВАНИЯХ НАРКОЛОГИЧЕСКИМИ РАССТРОЙСТВАМИ» №
11
47
57
30
ПРИ ПРОГНОЗИРОВАНИИ ДЕМОГРАФИЧЕСКОЙ СИТУАЦИИ В РАЙОНЕ ОБСЛУЖИВАНИЯ ПОЛИКЛИНИКИ В ПЕРВУЮ ОЧЕРЕДЬ НЕОБХОДИМО УЧИТЫВАТЬ
показатель общей смертности населения
индекс здоровья детей
удельный вес семейно-ориентированных родов
общее число обратившихся за скорой медицинской помощью
ПРИ АНАЛИЗЕ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ В КАЧЕСТВЕ ИСТОЧНИКА ИНФОРМАЦИИ ИСПОЛЬЗУЮТ ФОРМУ ФЕДЕРАЛЬНОГО СТАТИСТИЧЕСКОГО НАБЛЮДЕНИЯ «СВЕДЕНИЯ О ЗАБОЛЕВАНИЯХ ИНФЕКЦИЯМИ, ПЕРЕДАВАЕМЫМИ ПОЛОВЫМ ПУТЕМ И ЗАРАЗНЫМИ КОЖНЫМИ БОЛЕЗНЯМИ» №
9
30
47
57
ДЛЯ РАСЧЕТА ПОКАЗАТЕЛЯ СМЕРТНОСТИ В ТРУДОСПОСОБНОМ ВОЗРАСТЕ НЕОБХОДИМЫ ДАННЫЕ О ЧИСЛЕ УМЕРШИХ В ТРУДОСПОСОБНОМ ВОЗРАСТЕ И
среднегодовой численности населения соответствующего возраста
числе лиц трудоспособного возраста, прошедших медосмотр
заболеваний, зарегистрированных у прикрепленного населения
численности трудоспособного населения на начало отчетного года
ДЛЯ РАСЧЕТА ДИНАМИКИ ОБРАЩАЕМОСТИ В ПОЛИКЛИНИКУ НЕОБХОДИМЫ ДАННЫЕ О ЧИСЛЕ ___________ В ДАННОМ ГОДУ И В ПРЕДЫДУЩИЕ ГОДЫ
врачебных посещений
обращений в диагностические подразделения
лиц, прошедших медосмотр
прикрепленного населения
ДЛЯ РАСЧЕТА ДИНАМИКИ ПОКАЗАТЕЛЯ СМЕРТНОСТИ НЕОБХОДИМЫ ДАННЫЕ О
смертности в данном году и в предыдущие годы
числе умерших от конкретного заболевания и среднегодовой численности населения
первичной и общей заболеваемости
числе умерших в зависимости от пола
ПРОЦЕНТ УМЕРШИХ ОТ ЗЛОКАЧЕСТВЕННЫХ НОВООБРАЗОВАНИЙ ЯВЛЯЕТСЯ
экстенсивным показателем
интенсивным показателем
абсолютной величиной
показателем соотношения
ОБЩИЙ КОЭФФИЦИЕНТ СМЕРТНОСТИ РАССЧИТЫВАЕТСЯ ПО ФОРМУЛЕ: (ОБЩЕЕ ЧИСЛО УМЕРШИХ ЗА ГОД) × _________/ (СРЕДНЕГОДОВАЯ ЧИСЛЕННОСТЬ НАСЕЛЕНИЯ)
1000
10
100
100000
СТАНДАРТИЗИРОВАННЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ МОГУТ БЫТЬ ИСПОЛЬЗОВАНЫ ТОЛЬКО С ЦЕЛЬЮ
сравнения изучаемых показателей
использования в других формулах
отображения в отчете медицинской организации
использования в учетных документах
К ПОКАЗАТЕЛЮ, ХАРАКТЕРИЗУЮЩЕМУ СМЕРТНОСТЬ ДЕТЕЙ В ВОЗРАСТЕ ДО 17 ЛЕТ, ОТНОСЯТ СМЕРТНОСТЬ
детскую
младенческую
перинатальную
неонатальную
РЕДКИМИ (ОРФАННЫМИ) ЗАБОЛЕВАНИЯМИ ЯВЛЯЮТСЯ ЗАБОЛЕВАНИЯ, КОТОРЫЕ ИМЕЮТ РАСПРОСТРАНЕННОСТЬ НЕ БОЛЕЕ ___ СЛУЧАЕВ ЗАБОЛЕВАНИЯ НА 100 ТЫСЯЧ НАСЕЛЕНИЯ
10
15
20
30
ИНТЕНСИВНЫЙ ПОКАЗАТЕЛЬ ОТРАЖАЕТ
распространенность какого-либо явления в среде, непосредственно связанной с данным показателем
изменение явления во времени
характеристику явления в среде, непосредственно с ним не связанной
распределение целого по составляющим его частям
К ОСНОВНЫМ ПОКАЗАТЕЛЯМ ОБЩЕСТВЕННОГО ЗДОРОВЬЯ НЕ ОТНОСИТСЯ
процент выздоровления
рождаемость
смертность
заболеваемость
ОБЕСПЕЧЕННОСТЬ НАСЕЛЕНИЯ ВРАЧАМИ ВЫЧИСЛЯЕТСЯ ПО ФОРМУЛЕ: (ЧИСЛО ВРАЧЕЙ) /
(численность населения на конец года)× 10000
(численность населения на 01 января текущего года) × 10000
(среднегодовая численность коек)
(среднегодовая численность медицинских организаций)
ПРИ АНАЛИЗЕ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ В КАЧЕСТВЕ ИСТОЧНИКА ИНФОРМАЦИИ ИСПОЛЬЗУЮТ ФОРМУ ФЕДЕРАЛЬНОГО СТАТИСТИЧЕСКОГО НАБЛЮДЕНИЯ «СВЕДЕНИЯ О ЗАБОЛЕВАНИЯХ ПСИХИЧЕСКИМИ РАССТРОЙСТВАМИ И РАССТРОЙСТВАМИ ПОВЕДЕНИЯ (КРОМЕ ЗАБОЛЕВАНИЙ, СВЯЗАННЫХ С УПОТРЕБЛЕНИЕМ ПСИХОАКТИВНЫХ ВЕЩЕСТВ)» №
10
47
57
30
К ОСНОВНЫМ ПОКАЗАТЕЛЯМ ЕСТЕСТВЕННОГО ДВИЖЕНИЯ НАСЕЛЕНИЯ ОТНОСИТСЯ
смертность
заболеваемость
инвалидность
эмиграция
К ОСНОВНЫМ ПОКАЗАТЕЛЯМ ЕСТЕСТВЕННОГО ДВИЖЕНИЯ НАСЕЛЕНИЯ ОТНОСИТСЯ
Иллюстрация эпигенетического репрограммирования клеток
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.
Почему старение — это не случайный износ, а исправимая «системная ошибка» в программе клетки
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:
Частичное репрограммирование восстанавливает молодые паттерны экспрессии генов без превращения клетки в плюрипотентную стволовую.
Улучшает зрение, когнитивные функции, силу мышц, иммунитет — причем системно, по всему организму.
Снижает маркеры воспаления и сенесценции.
Работает в комбинации с сенолитиками (препараты, убивающие зомби-клетки), бустерами NAD+ и сиртуинов, даже с химическими коктейлями, имитирующими эффект факторов Яманаки без генной доставки.
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:
YouthBio Therapeutics получила положительный фидбек от FDA по YB002 — генной терапии для Альцгеймера на основе частичного репрограммирования мозга. Регуляторы согласились: доклинические данные подтверждают биологическую активность, путь в клинику открыт. Теперь готовят IND-пакет, токсикологию и CMC — клинические испытания планируют через пару лет.
Turn Bio фокусируется на коже и остеоартрите, использует мРНК (как в вакцинах от COVID) для временной доставки факторов — это считается безопаснее, потому что изменения не постоянные. Клинические испытания на подходе.
Altos Labs (поддержка Джеффа Безоса), Calico (Google), Retro Biosciences (финансирование Сэма Альтмана) вкладывают миллиарды в комбинации репрограммирования, сенолитиков и иммуноомоложения.
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.
Что уже реально лечит возрастные болезни у людей?
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:
CRISPR-терапии Casgevy и Lyfgenia для серповидноклеточной анемии и бета-талассемии — одобрены в США и Европе. Эти заболевания вызывают хроническую анемию и накопление поврежденных эритроцитов, что с возрастом приводит к осложнениям вроде сердечных проблем и ослабления иммунитета. Терапия работает так: клетки пациента извлекают, редактируют ген BCL11A с помощью CRISPR, чтобы активировать производство фетального гемоглобина, который компенсирует дефект. Затем клетки возвращают в организм. Пациенты, которым раньше нужна была пожизненная трансфузия крови (до 40 раз в год), теперь производят здоровые эритроциты самостоятельно.
Генные терапии для мышечных дистрофий, такие как Elevidys (delandistrogene moxeparvovec) для Дюшенна — блокируют ингибиторы роста мышц, возвращают силу и мобильность. Мышечная дистрофия Дюшенна ускоряет ослабление мышц с возрастом, приводя к инвалидности и проблемам с дыханием. Терапия использует адено-ассоциированный вирус (AAV) для доставки мини-версии гена дистрофина в мышечные клетки, где он восстанавливает структуру мышц. Одобрено для детей, но расширяется на взрослых: пациенты показывают улучшение в тестах на ходьбу и силу, с эффектом, сохраняющимся до 4 лет.
Восстановление сосудов сердца через генные терапии, такие как RGX-314 или аналогичные для сердечно-сосудистых заболеваний — вводят гены роста новых капилляров, снижая риск инфарктов у пожилых. Возрастные изменения в сосудах приводят к атеросклерозу и ишемии, где ткани не получают достаточно кислорода. Терапия доставляет гены VEGF (фактор роста эндотелия сосудов) с помощью AAV-векторов прямо в сердце или артерии, стимулируя ангиогенез — рост новых сосудов.
Лечение возрастной макулярной дегенерации (AMD) — редактирование сетчатки для восстановления зрения, как в Luxturna или новых подходах вроде CTx001 от Complement Therapeutics. AMD — ведущая причина слепоты у пожилых, где центральное зрение теряется из-за дегенерации макулы. Терапия использует AAV для доставки гена RPE65 (в Luxturna) или комплемент-ингибиторов (в CTx001 для geographic atrophy), чтобы остановить воспаление и восстановить клетки сетчатки. Одобрено FDA с Fast Track для CTx001, где пациенты показывают стабилизацию зрения и замедление прогресса на 50–70% в фазе I/II.
Дополнительные примеры. Терапии для редких возрастных нарушений, такие как tividenofusp alfa или atacicept для аутоиммунных расстройств, которые обостряются с возрастом. Одобрены или на финальной стадии, они модулируют иммунный ответ, снижая воспаление в суставах и органах.
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.
Что стартует в ближайшее время - первые люди получат «молодые» клетки
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.
Этические ловушки: бессмертие для элиты — это новая форма апартеида?
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"?
Ключевые моральные проблемы:
Неравенство доступа — технологии только для богатых создадут «генетический классовый барьер» и усилят глобальное расслоение. Boomset подчеркивает: в развивающихся странах такие терапии останутся мечтой, усугубляя разрыв между Севером и Югом.
Риск злоупотреблений — от «дизайнерских детей» с улучшенным интеллектом до государственного контроля над населением. NPR отмечает: если ген-editing станет нормой, кто запретит "улучшения" для элиты, создавая сверхлюдей?
Перегрузка планеты — больше долгожителей = больше потребления ресурсов, еды, энергии, жилья. Ethical frameworks от CGTLive предупреждают: продление жизни без контроля рождаемости приведет к экологическому коллапсу.
Психологические последствия — жизнь без естественного финала может потерять ценность, привести к депрессии и экзистенциальному кризису. Wiley обсуждает: бесконечная жизнь может сделать людей апатичными, без стимула к инновациям.
Граница между лечением и улучшением — где заканчивается медицина и начинается «усиление» человека? Critical Debates отмечают: CRISPR для longevity может стереть грань, приводя к этическим дилеммам о "человечности".
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.
Что такое ИИ в медицине простыми словами
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:
видит то, что человеческий глаз часто пропускает на фоне усталости или рутины;
помнит и мгновенно сравнивает миллионы похожих случаев;
не устаёт после 12-часовой смены;
не имеет любимчиков и антипатий к пациентам;
работает 24/7 и может охватывать регионы, где врачей катастрофически мало.
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.
История ИИ в медицине — от робких попыток до сегодняшнего дня
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.
Масштаб вложений — почему деньги льются рекой
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.
Почему всё ещё тормозит — главные враги ИИ в медицине
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:
Данные — грязные, неполные, разрозненные. ИИ требует очень качественных баз, а в медицине это пока редкость.
Приватность и безопасность. Никто не хочет, чтобы генетические данные пациентов утекли в сеть.
Доверие врачей. Большинство докторов до сих пор смотрят на ИИ как на «чёрный ящик» — непонятно, почему он так решил, и страшно доверять.
Регуляторы. FDA, EMA и национальные органы боятся ошибок, поэтому сертификация каждого нового алгоритма занимает годы.
Интеграция в реальную работу клиник. Самое сложное — вписать ИИ в существующие процессы, чтобы он не мешал, а помогал. Это требует переобучения тысяч людей и перестройки всей системы.
Этика и предвзятость. Если данные для обучения были собраны в основном с белого населения, ИИ может хуже работать с другими расами.
Деньги на внедрение. Для маленькой больницы в регионе внедрение даже одного хорошего ИИ-инструмента — это огромные затраты.
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.
Что происходит прямо сейчас, в 2026 году
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.
Что сломается в здравоохранении — переворот уже начался
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.
Когда ждать настоящего перелома
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:
Аккредитация СПО для тестов по аккредитации выпускников среднего профессионального образования
Аккредитация ВО для тестов по аккредитации выпускников высшего образования (бакалавриат, специалитет)
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.
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.