В Сеченовском университете разрабатывают систему искусственного интеллекта, которая будет учитывать особенности женской физиологии при контроле уровня глюкозы у пациенток с сахарным диабетом. Об этом сообщает cnews.ru со ссылкой на ТАСС: платформа объединит данные непрерывного мониторинга глюкозы, сведения о гормональном цикле, проводимой терапии и образе жизни пациентки.
Проект ведут молодые учёные Института клинической медицины имени Н.В. Склифосовского совместно со специалистами МГТУ имени Н.Э. Баумана, МТУСИ и Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения. По состоянию на июль 2026 года команда завершает доработку минимально жизнеспособного продукта (MVP); первичный прототип уже позволяет вносить и визуализировать клинические данные в едином интерфейсе.
Зачем это нужно
Как отмечает медицинский консультант проекта, врач-эндокринолог Елена Анциферова, исследования показывают: в лютеиновую фазу цикла у пациенток с сахарным диабетом 1 типа снижается время пребывания в целевом диапазоне гликемии, растёт средний уровень глюкозы и суточная потребность в инсулине. При этом алгоритмов, которые бы учитывали такие закономерности, пока не существует — большинство цифровых решений в диабетологии опирается на усреднённую модель пациента.
Разработчики рассчитывают, что связка непрерывного мониторинга, гормонального профиля и данных об образе жизни поможет выявлять индивидуальные закономерности, недоступные традиционному анализу, и перейти к персонализированному ведению пациенток.
Что это значит для отрасли
Масштаб проблемы делает подобные разработки практически значимыми. По данным директора НМИЦ эндокринологии имени И.И. Дедова Натальи Мокрышевой, в мае 2026 года в России зарегистрировано около 6 млн человек с диагнозом «сахарный диабет», а реальное число заболевших может быть вдвое выше.
- появляется отечественный прецедент учёта пола как самостоятельного клинического фактора в ИИ-алгоритмах для диабетологии;
- кооперация медицинского и трёх технических вузов формирует модель разработки, воспроизводимую для других хронических заболеваний;
- по мере валидации решение может встроиться в контур персонализированной медицины и цифровых сервисов сопровождения пациентов с СД.
Ключевой вопрос ближайших месяцев — клиническая проверка гипотез, заложенных в MVP, и готовность системы работать с данными носимых устройств в реальной практике.