Медицинская Россия
Канал для врачей и организаторов здравоохранения. Мнения экспертов. Новости медицины и здравоохранения издания: medrussia.org #G84RY По рекламе/релизам/новостям: @Igor_zl УВЕДОМЛЕНИЕ О РЕГИСТРАЦИИ В РКН № 028632 https://knd.gov.ru/license?id=679
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Медицинская Россия
Channel Медицинская Россия (@mediamedics) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 142 901 subscribers, ranking 61 in the Medicine category and 3 384 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 142 901 subscribers.
According to the latest data from 08 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -129 over the last 30 days and by -44 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 10.35%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 7.86% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 14 795 views. Within the first day, a publication typically gains 11 226 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 204.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as пациентка, минздрав, взятка, здравоохранение, ведомство.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Канал для врачей и организаторов здравоохранения. Мнения экспертов. Новости медицины и здравоохранения издания: medrussia.org #G84RY
По рекламе/релизам/новостям: @Igor_zl
УВЕДОМЛЕНИЕ О РЕГИСТРАЦИИ В РКН № 028632 https://knd.gov.ru/license?id=679”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 09 November, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Medicine category.
RU», представитель перинатального центра в суде заявил, что пациентка «злоупотребляет правом», так как необходимые для суда анализы она сделала в частном медцентре и потребовала компенсировать расходы на них.
Суд признал Брум виновной в причинении тяжкого вреда здоровью и приговорил ее к двум годам ограничения свободы. Кроме того, врача лишили права заниматься лечебной работой по профилю «акушерство и гинекология» сроком на два года.
Также перинатальный центр и департамент государственного имущества региона обязали выплатить пострадавшей два миллиона рублей. Для Брум это не первое судебное разбирательство. В 2012 году врача признали виновной в том, что ребенок родился с тяжелой инвалидностью из-за несвоевременного проведения роженице кесарева сечения.
В 2017-м принятые Брум роды закончились гибелью новорожденного ребенка от гипоксии. В 2017–2020 годах она не назначила пациентке антибиотики, неверно оценила состояние, что привело к развитию у нее сепсиса.
Прислать новость ➡️ @mediamedics_bot
Подписаться на «Медицинскую Россию» ➡️ МАХ«Про ошибки интерпретации — тут очень много вопросов. Лично в моём опыте искусственный интеллект на рентгене органов грудной клетки не видит более сложные случаи. Он видит, например, очаг, затемнение в правом или левом лёгочном поле, но может не увидеть более сложные вещи: изменение контура средостения, когда образование — в прикорневых отделах лёгкого или когда образование находится в средостении. Есть и проблема укладок: если анатомия на рентгенограмме изменена, или, например, реанимационный пациент, когда невозможно сделать идеально рентген органов грудной клетки, — искусственный интеллект тоже может выдать ошибку. На практике его, конечно, постоянно улучшают и учат, но он всё равно время от времени что-то не учтёт. У врача всё-таки работает медицинская логика: он может понять, где патология, а где норма».Замятина затронула нюанс с разграничением ответственности: кто подписывает заключение и отвечает за пропущенное, если первичное чтение за ИИ:
«Мы не можем повесить ответственность за ошибку на искусственный интеллект, на разработчиков нейросети или тех, кто его обучал. Юридически ответственность всё равно должен нести врач. Может быть, как-то этот вопрос ещё решат, но если никто не будет нести за это ответственности — это будет катастрофа. Поэтому врач должен хотя бы перепроверять искусственный интеллект и подписывать заключение — и, соответственно, врач будет отвечать за пропущенное. Искусственный интеллект сейчас выступает в основном как помощник, дополнительный метод, который помогает ничего не пропустить. Даже те самые ошибки, что у врача, что у нейросети, — правильнее сравнивать иначе. Не отдельно врача и отдельно ИИ, а сравнить работу врачей с ИИ и без ИИ. Если работа врачей с ИИ становится точнее и ошибок меньше — это здорово, классный помощник! Но полностью поставить ИИ на поток пациентов без врача, на мой взгляд, очень рискованно. Тем более что нейросети бывают очень разные. Мы не знаем, как они себя поведут: генеративные нейросети могут мутировать — самообучаться, придумывать лишнее. За нейросетью обязательно должен быть контроль».По предположению рентгенолога Ксении Замятиной, и при интерпретации КТ и МРТ от врача не откажутся — опять же из-за юридической части. ФЛГ как скрининговый метод — метод ограниченный, он намного лучше показывает грубую патологию. Для проверки исследования подошли бы системы из нескольких разных нейросетей, а все нетипичные случаи, ошибки, несоответствия могли бы перепроверять только компетентные специалисты. Выделять и измерять простое — размер органа или диаметр сосуда — ИИ уже умеет: значения сразу попадают в протокол, и врач не тратит на это время. Дальше, как допускает эксперт, протоколы будут приходить готовыми: предварительно патология и норма описаны, врачу останется отредактировать. Это помогло бы ускорить работу, но всё же не приведёт к замене врача. Есть и редкие заболевания: чтобы идеально обучить нейросеть, нужна большая выборка таких пациентов, а по некоторым болезням её не собрать. Поэтому в КТ, МРТ и тем более в сложных случаях ИИ, по её оценке, точно не конкурент. При этом отдельной темой является построение диагноза, добавляет эксперт.
«Есть текстурный анализ: ИИ анализирует пиксели срезов компьютерной томографии, например, образования, и создаётся предварительный диагноз, до биопсии. Грубо говоря, это виртуальная биопсия. Методику уже потихоньку начинают использовать. Она действительно может помогать врачу вместе с ИИ, но опять же это не замена, и биопсию она не заменяет».Прислать новость ➡️ @mediamedics_bot Подписаться на «Медицинскую Россию» ➡️ МАХ
