1. Бухтияров И.В

1. Современные наукоёмкие технологии сбережения здоровья работающего населения

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ НАУЧНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
«НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ МЕДИЦИНЫ ТРУДА
ИМЕНИ АКАДЕМИКА Н.Ф. ИЗМЕРОВА»
г. Москва, 13-15 мая 2026 г.
Всероссийский форум «Здоровье нации — основа процветания России»
Современные наукоёмкие технологии
сбережения здоровья работающего населения
И.В. Бухтияров
директор Института, главный внештатный специалист профпатолог Минздрава России,
д.м.н., профессор, академик РАН, заслуженный деятель науки РФ,
заведующий кафедрой медицины труда, авиационной, космической и водолазной медицины
Первого МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России

2. Технологии здоровьесбережения работников в реализации национальных проектов

Молекулярно-биологические
технологии
Доступное персональное
генотипирование и секвенирование
Оперативный персональный анализ
соматических мутаций
Заблаговременная оценка рисков
генетически обусловленных
заболеваний
Эпигенетические исследования
(метилирование ДНК)
Факторы риска и предрасположенности
к заболеваниям;
Стратификация пациентов
и персонализация лечения;
Фармакогеномика.
Цифровизация и технологии
искусственного интеллекта
Технологии сбережения здоровья
Технологии персонализации
Дистанционные технологии мониторинга
состояния здоровья
Превентивная медицина
Медицинский ИИ
Профилактика
Диагностика и
лечение
Проактивный подход
Прогноз и
предотвращение
Превентивный
подход
Профилактические медицинские осмотры
(предварительные, периодические),
диспансеризация и диспансерное
наблюдение
– Системы поддержки принятия врачебных решений;
– Дистанционный мониторинг состояния здоровья.
Прогнозы развития заболевания/состояния
– Математические модели организации оказания помощи;
– Анализ «больших» данных для персонализации диагностики и
лечения.
Использование машинного обучения в медицине
труда:
– Динамические данные о пациентах и учет всего комплекса
факторов риска;
– Поиск наиболее информативных переменных, лучших
математических решений, выбор оптимальных комбинаций для
получения максимально точного прогноза.
Выявление ранних признаков риска формирования профессиональной, производственно-обусловленной
и общесоматической патологии
2

3. Предварительный объем данных медико-социальной карты работника

Уникальный
идентификатор
Поведенческие
факторы риска
ХНИЗ
СНИЛС
Социально-экономический фактор
Курение и потребление новых
никотинсодержащих
продуктов
Внешняя седа
Вред для здоровья, связанный
с потреблением алкоголя
Уровень дохода
Регион проживания
Регион трудовой деятельности
Производственные факторы (СОУТ)
Детерминанты
ХНИЗ
Виды работ (СОУТ)
ФР, связанные с рабочим местом
Стаж
Неполноценное питание,
Должность
Недостаточная физическая
активность
Возраст
Возрастно-половые характеристики
Пол
Перечень медицинских противопоказаний к работам с вредными и (или) опасными производственными факторами, а также работам, при выполнении
которых проводятся обязательные предварительные и периодические медицинские осмотры (приказ Минздрава России от 28.01.2021г. Nº 29н)
N18.1, N18.9
Перечень заболеваний или состояний, при
наличии которых устанавливается диспансерное
наблюдение за взрослым населением (приказ
Минздрава России от 15.03.2022 г. № 168н;
приказ Минздрава России от 28.02.2024 г. №91н).
R73.0, R73.9
E11, E78
I20.1, I20.8, I20.9, I25.0, I25.1, I25.2, I25.5, I25.6, I25.8, I25.9, I10, I11, I12,
I13, I15, I50.0, I50.1, I50.9, I48, I47, I65.2, I69.0, i69.1, I69.2, I69.3, I69.4,
I67.8
M81.5
J41.0, J41.1, J41.8, J44.0, J44.8, J44.9, J47.0, J45.0, J45.1, J45.8, J45.9,
J12, J13, J14
B86
K20, K21, K25, K26, K29.4, K29.5, K31.7, K86
Данные о заболеваемости с ВУТ
Данные о запланированных в отношении работника профилактических мерах
Инвалидность
Данные о выполненных работником профилактических мер
Вакцинация
[Фонд социального страхования Российской Федерации, 2022]
3

4. Методы и объемы исследования заболеваний, связанных с временной утратой трудоспособности ЗВУТ в Забайкальском крае

ЧИСЛЕННОСТЬ НАСЕЛЕНИЯ - 984,4 тыс. человек
ЧИСЛЕННОСТЬ РАБОЧЕЙ СИЛЫ - 483,2 тыс. человек
УДЕЛЬНЫЙ ВЕС работников ВОУТ - 54,2%
Электронные листки
нетрудоспособности
(ЭЛН)
СТАТИСТИЧЕСКАЯ
ФОРМА №16-ВН
Всего случаев ВН – 94 278
Всего дней НТ – 1 430 950
Болевших людей – 60 802
Объёмы исследования
Среднесписочная численность – 254 182
Круглогодовых работников – 111 826
Видов экономической деятельности - 19
Профессиональных групп - 13
БАЗА ДАННЫХ СФР (ЕИИС «Соцстрах»)
Данные ФГИС СОУТ
1. Причины ВН по ЭЛН (коды: заболевания, травмы,...)
2. Показатели ВН по разл.причинам на 100
СВЯЗЬ С ФАКТОРАМИ
РИСКА (условия труда,
стаж, профриски по УТ,
направления на ПМО)
круглогодовых работников:
число случаев
число дней
длительность 1 случая ВН
3. Общее число болевших лиц
Доля болевших,
Число случаев
на 100 работающих
Число дней на
100 работающих
(МР 2.2.9.0375-25)
доля болевших лиц
индекс здоровья: соотношение болевших
и не болевших лиц (или процент не болевших)
часто и длительно болеющие (ЧДБ): с числом случаев ВН
4 и более за год и с числом дней 40 и более за год
5. Нозологические формы в соответствии
с МКБ-10
6. Ранговая оценка показателей по отраслям,
нозологиям, профессиям, др.
ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ МПТ В ДИНАМИКЕ 3-5 ЛЕТ
1.
2.
3.
4.
Многолетняя
динамика
Закономерности
влияния УТ и ФР на
показатели ВН
Группы риска
Прогноз
экономических
потерь
Выбор приоритетных МПТ
для отрасли, предприятия
4

5. Модель анализа ЗВУТ для здоровьесбережения региона

НА УРОВНЕ РЕГИОНА
Выявление отраслей и районов региона с наиболее высокими
уровнями временной нетрудоспособности (по частоте случаев и дней
ВН, доле болевших лиц, длительности 1 случая)
НА УРОВНЕ ОТРАСЛИ
Выявление предприятий с наиболее высокими уровнями ВН
НА УРОВНЕ ПРЕДПРИЯТИЯ
НА УРОВНЕ
ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ
ГРУПП РАБОТНИКОВ
НА УРОВНЕ РАБОТНИКА
Выявление уровней ВН по случаям, дням, доли больных, длит.1 случая, ЧДБ
– по причинам: заболевания, травмы, уход за больными и т.д
Выявление структуры (возрастная, стажевая, половая, профессиональная)
Выявление структуры нозологических форм
Выявление динамики ЗВУТ
Анализ взаимосвязи уровней ЗВУТ с условиями труда
(вредные факторы, классы УТ), оценка рисков
Выявление факторов риска влияющих на показатели ЗВУТ
(пол, возраст, стаж, индивидуальные ФР)
Таргетные мероприятия для отдельных отраслей и профессиональных групп для снижения уровней ЗВУТ
5

6. Структурированные электронные медицинские документы в Единой государственной информационной системе в сфере здравоохранения

СЭМД (103)
Медицинское заключение по результатам предварительного (периодического) медицинского осмотра
(обследования). Редакция 1
СЭМД (194)
Медицинское заключение по результатам предварительного (периодического) медицинского осмотра
(обследования). Редакция 2 (функционировал с 31.07.2023 г. и выведен из эксплуатации 30.06.2024г.)
СЭМД (306)
Медицинское заключение по результатам предварительного (периодического) медицинского осмотра
(обследования) Редакция 3
СЭМД (230)
Медицинское заключение по результатам медицинского осмотра работника для предоставления в
подсистему ЭЛМК. Редакция 1
СЭМД (204)
Медицинское заключение. Редакция 1
(используется в том числе для оформления медицинского заключения по результатам прохождения
предсменного, предрейсового медицинского осмотра)
СЭМД (313) «Медицинское заключение о пригодности или непригодности к выполнению отдельных видов работ». Редакция 1
СЭМД (314) «Медицинское заключение о наличии или об отсутствии профессионального заболевания». Редакция 1
6

7. Апробация и внедрение методики формирования групп риска (при реализации ПП РФ от 01.02.2023 N 134)

ЭФФЕКТЫ ОТ ПРИМЕНЕНИЯ
ПОЛУЧЕННЫЕ ЭФФЕКТЫ
-
Проведена комплексная профилактика у 2560 работников
с начальными признаками ПЗ и ХНИЗ;
Предложено 14 показателей цифрового профиля риска
и 2 показателя оценки эффективности профилактики ПЗ,
дано обоснование её применимости.
УСПР (баллы)
14
13,6
13
13
13,3
12,8
12,6
12
11,6
11
10
радикулопатия
УСПР до
ВБ
НСТ
УСПР после
МАСШТАБИРОВАНИЕ
(трансляция) РЕЗУЛЬТАТОВ
ДИНАМИКА ПРОФИЛЯ РИСКА ПОСЛЕ ПРОФИЛАКТИКИ
нейросенсорная
тугоухость
15,16
79,68
62,5
вибрационная болезнь
радикулопатия
37,5
33,33
ухудшение
66,67
улучшение
1. Снижение лиц с коморбидностью в различных
профессиях (до 20%), ранняя диагностика и
прогнозирование начальных признаков ПЗ (до
10%), ХНИЗ (до 25%).
2. Выявление лиц с высокими стажевыми
экспозициями (причин ПЗ и ПН) до 15%.
3. На основе технологий ИИ и машинного обучения составление цифровых профилей риска и
разработки персонифицированных модульных
программ для более, чем 20% работников
предприятий.
4. Повышение эффективности профилактики на 15%.
без изменений
1. Применяется в медицинских
организациях ОА «РЖД-медицина»,
ООО УК «Металлоинвест», АО «СУЭК».
2. Распространение на все медицинские
организации, проводящие ПМО
и диспансеризацию.
Методические рекомендации по формированию групп риска развития профессиональных заболеваний на основе результатов предварительных и периодических медицинских осмотров
7

8. Медико-профилактическая технология по формированию групп риска развития профессиональных заболеваний

МЕДИКО-БИОЛОГИЧЕСКИЕ
КРИТЕРИИ
ГИГИЕНИЧЕСКИЕ
КРИТЕРИИ
1.
2.
1.
2.
3.
Класс условий труда
Стаж работника в ВУТ
4.
Ранние признаки ПЗ
Наличие ХНИЗ (коморбидность)
Факторы риска (ФР), повышающие
вероятность развития заболевания
Медицинский прогноз
ВЫПОЛНЕНИЕ
ПРОФИЛАКТИЧЕСКИХ
МЕРОПРИЯТИЙ
1.
2.
Мероприятия медицинской профилактики
Общие (гигиенические)
мероприятия по снижению риска
ОЧЕНЬ
ВЫСОКИЙ
УСРЕДНЁННЫЙ
ИНДИВИДУАЛЬНЫЙ
СУММАРНЫЙ РИСК (ИСПР) СУММАРНЫЙ РИСК (УСПР)
ВЫСОКИЙ
ГРУППОВОЙ РИСК
СРЕДНИЙ
ИСПР = ෍ ГРКР