Инновации в гастроэнтерологии

Система здравоохранения непрерывно совершенствуется, в том числе путем внедрения инноваций. Мы проанализировали несколько инновационных областей исследований: искусственный интеллект, виртуальная реальность, телемедицина, микробиом, эндоскопия высокого разрешения и робототехника. Искусственный интеллект применяется для анализа данных, прогнозирования исходов заболеваний, анализа эндоскопических изображений в реальном времени и после процедуры. Позволяет улучшить диагностику, стратификацию пациентов и персонализировать лечение. Также полезен для научной работы (поиск информации, редактирование текстов). Виртуальная реальность перспективна для обучения студентов и хирургов (симуляторы), планирования операций, снижения тревожности и боли у пациентов во время процедур, а также для реабилитации (например, при нарушениях моторики желудочно- кишечного тракта). Телемедицина оптимизирует ведение пациентов, особенно с хроническими заболеваниями, улучшает приверженность лечению и обеспечивает постоянный контакт с врачом. Важность телемедицины возросла во время пандемии COVID‑19. Изучение микробиома открывает новые возможности для понимания и лечения заболеваний (например, воспалительных заболеваний кишечника и онкологической патологии), рассматриваются перспективы трансплантации фекального микробиома, использования аутопробиотиков и метабиотиков (таргетных бактериальных метаболитов) в комплексном лечении пациентов с гастроэнтерологической патологией. Внедрение эндоскопов высокого разрешения, увеличительной эндоскопии и других технических улучшений повышает точность диагностики. Роботизированные системы используются для капсульной эндоскопии с магнитной навигацией и терапевтических процедур. Внедрение инноваций в гастроэнтерологию не заменяет врача, но существенно облегчает его работу, способствует повышению качества диагностики, лечения и ухода за пациентами, а также оптимизирует медицинские процессы, может улучшить обучение врачей и пациентов, а также доступ пациентов к медицинской помощи.

1. Экономика инноваций: учебник / под ред. Иващенко Н. П. М.: Экономический факультет МГУ имени М. В. Ломоносова, 2024. ISBN 978-5-907690-72-1 [Электронный ресурс]. URL: https://books.econ.msu.ru/Economics-of-innovation/ (дата обращения: 12.10.2025).

2. Klang E, Soffer S, Tsur A, Shachar E, Lahat A. Innovation in Gastroenterology-Can We Do Better? Biomimetics (Basel). 2022 Mar 19; 7 (1): 33. DOI: 10.3390/biomimetics7010033. PMID: 35323190; PMCID: PMC 8945015.

3. Yang YJ, Bang CS. Application of artificial intelligence in gastroenterology. World J Gastroenterol. 2019 Apr 14; 25 (14): 1666–1683. DOI: 10.3748/wjg.v25.i14.1666. PMID: 31011253; PMCID: PMC 6465941.

4. Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. MIT Press; Cambridge, MA: 2016. Deep learning. ISBN: 978–0262035613.

5. Massimino L., Lamparelli L. A., Houshyar Y., D’Alessio S., Peyrin-Biroulet L., Vetrano S., Danese S., Ungaro F. The inflammatory bowel disease transcriptome and metatranscriptome meta-analysis (IBD TaMMA) framework. Nat. Comput. Sci. 2021; 1: 511–515. DOI: 10.1038/s43588-021-00114-y

6. Modos D., Thomas J. P., Korcsmaros T. A handy meta-analysis tool for IBD research. Nat. Comput. Sci. 2021; 1: 571–572. DOI: 10.1038/s43588-021-00124-w

7. Sahoo D., Swanson L., Sayed I. M., Katkar G. D., Ibeawuchi S.-R., Mittal Y., Pranadinata R. F., Tindle C., Fuller M., Stec D. L. Artificial intelligence guided discovery of a barrier-protective therapy in inflammatory bowel disease. Nat. Commun. 2021; 12: 4246. DOI: 10.1038/s41467-021-24470-5

8. Biasci D., Lee J. C., Noor N. M., Pombal D. R., Hou M., Lewis N., Ahmad T., Hart A., Parkes M., McKinney E.F. A blood-based prognostic biomarker in IBD. Gut. 2019; 68: 1386–1395. DOI: 10.1136/gutjnl-2019-318343

9. Waljee A. K., Lipson R., Wiitala W. L., Zhang Y., Liu B., Zhu J., Wallace B., Govani S. M., Stidham R. W., Hayward R. Predicting hospitalization and outpatient corticosteroid use in inflammatory bowel disease patients using machine learning. Inflamm. Bowel Dis. 2018; 24: 45–53. DOI: 10.1093/ibd/izx007

10. Waljee A. K., Sauder K., Patel A., Segar S., Liu B., Zhang Y., Zhu J., Stidham R. W., Balis U., Higgins P. D. Machine learning algorithms for objective remission and clinical outcomes with thiopurines. J. Crohn’s Colitis. 2017; 11: 801–810. DOI: 10.1093/ecco-jcc/jjx014

11. Waljee A. K., Wallace B. I., Cohen-Mekelburg S., Liu Y., Liu B., Sauder K., Stidham R. W., Zhu J., Higgins P. D. Development and validation of machine learning models in prediction of remission in patients with moderate to severe Crohn disease. JAMA Netw. Open. 2019; 2: e193721. DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2019.3721

12. Milluzzo S. M., Cesaro P., Grazioli L. M., Olivari N., Spada C. Artificial intelligence in lower gastrointestinal endoscopy: The current status and future perspective. Clin. Endosc. 2021; 54: 329. DOI: 10.5946/ce.2020.082

13. Repici A., Spadaccini M., Antonelli G., Correale L., Maselli R., Galtieri P. A., Pellegatta G., Capogreco A., Milluzzo S. M., Lollo G. Artificial intelligence and colonoscopy experience: Lessons from two randomised trials. Gut. 2022; 71: 757–765. DOI: 10.1136/gutjnl-2021-324471

14. Klang E., Barash Y., Levartovsky A., Lederer N. B., Lahat A. Differentiation Between Malignant and Benign Endoscopic Images of Gastric Ulcers Using Deep Learning. Clin. Exp. Gastroenterol. 2021; 14: 155. DOI: 10.2147/CEG.S 292857

15. Soffer S., Klang E., Shimon O., Nachmias N., Eliakim R., Ben-Horin S., Kopylov U., Barash Y. Deep learning for wireless capsule endoscopy: A systematic review and meta-analysis. Gastrointest. Endosc. 2020; 92: 831–839.e8. DOI: 10.1016/j.gie.2020.04.039

16. Klang E., Barash Y., Yehuda Margalit R., Soffer S., Shimon O., Albshesh A., Ben-Horin S., Michal Amitai M., Eliakim R., Kopylov U. Deep learning algorithms for automated detection of Crohn’s disease ulcers by video capsule endoscopy. Gastrointest. Endosc. 2020; 91: 606–613. e2. DOI: 10.1016/j.gie.2019.11.012

17. Le Berre C., Sandborn W. J., Aridhi S., Devignes M. D., Fournier L., Smail-Tabbone M., Danese S., Peyrin-Biroulet L. Application of Artificial Intelligence to Gastroenterology and Hepatology. Gastroenterology. 2020; 158: 76–94.e2. DOI: 10.1053/j.gastro.2019.08.058

18. Song M., Kim S. Y. Detecting the knowledge structure of bioinformatics by mining full-text collections. Scientometrics. 2013; 96:1 83–201. DOI: 10.1007/s11192-012-0900-9

19. Seymour N. E., Gallagher A. G., Roman S. A., O’brien M.K., Bansal V. K., Andersen D. K., Satava R. M. Virtual reality training improves operating room performance: Results of a randomized, double-blinded study. Ann. Surg. 2002; 236: 458. DOI: 10.1097/00000658-200210000-00008

20. Lewis T., Aggarwal R., Rajaretnam N., Grantcharov T., Darzi A. Training in surgical oncology –The role of VR simulation. Surg. Oncol. 2011; 20: 134–139. DOI: 10.1016/j.suronc.2011.04.005

21. Yeung A. W.K., Tosevska A., Klager E., Eibensteiner F., Laxar D., Stoyanov J., Glisic M., Zeiner S., Kulnik S. T., Crutzen R. Virtual and augmented reality applications in medicine: Analysis of the scientific literature. J. Med. Internet Res. 2021; 23: e25499. DOI: 10.2196/25499

22. Spiegel B. M. Virtual medicine: How virtual reality is easing pain, calming nerves and improving health. Med. J. Aust. 2018; 209: 245–247. DOI: 10.5694/mja17.00540

23. Gupta A., Scott K., Dukewich M. Innovative technology using virtual reality in the treatment of pain: Does it reduce pain via distraction, or is there more to it? Pain Med. 2018; 19: 151–159. DOI: 10.1093/pm/pnx109

24. Pozeg P., Palluel E., Ronchi R., Solcà M., Al-Khodairy A.-W., Jordan X., Kassouha A., Blanke O. Virtual reality improves embodiment and neuropathic pain caused by spinal cord injury. Neurology. 2017; 89: 1894–1903. DOI: 10.1212/WNL.0000000000004585

25. Cross R. K., Langenberg P., Regueiro M., Schwartz D. A., Tracy J. K., Collins J. F., Katz J., Ghazi L., Patil S. A., Quezada S. M. A randomized controlled trial of TELEmedicine for patients with inflammatory bowel disease (TELE-IBD) Off. J. Am. Coll. Gastroenterol. ACG. 2019; 114: 472–482. DOI: 10.1038/s41395-018-0272-8

26. Su G. L., Glass L., Tapper E. B., Van T., Waljee A. K., Sales A. E. Virtual Consultations Through the V eterans A dministration SCAN-ECHO Project Improves Survival for Veterans with Liver Disease. Hepatology. 2018; 68: 2317–2324. DOI: 10.1002/hep.30074

27. Lahat A., Shatz Z. Telemedicine in clinical gastroenterology practice: What do patients prefer? Ther. Adv. Gastroenterol. 2021; 14: 1756284821989178. DOI: 10.1177/1756284821989178

28. Shah E. D., Amann S. T., Karlitz J. J. The time is now: A guide to sustainable telemedicine during COVID-19 and beyond. Am. J. Gastroenterol. 2020; 115: 1371–1375. DOI: 10.14309/ajg.0000000000000767

29. Scott Kruse C., Karem P., Shifflett K., Vegi L., Ravi K., Brooks M. Evaluating barriers to adopting telemedicine worldwide: A systematic review. J. Telemed. Telecare. 2018; 24: 4–12. DOI: 10.1177/1357633X16674087

30. Kontos E., Blake K. D., Chou W.-Y.S., Prestin A. Predictors of eHealth usage: Insights on the digital divide from the Health Information National Trends Survey 2012. J. Med. Internet Res. 2014; 16: e3117. DOI: 10.2196/jmir.3117

31. Schirmer M., Garner A., Vlamakis H., Xavier R. J. Microbial genes and pathways in inflammatory bowel disease. Nat. Rev. Microbiol. 2019; 17: 497–511. DOI: 10.1038/s41579-019-0213-6

32. Lee M., Chang E. B. Inflammatory bowel diseases (IBD) and the microbiome – Searching the crime scene for clues. Gastroenterology. 2021; 160: 524–537. DOI: 10.1053/j.gastro.2020.09.056

33. Smet A., Kupcinskas J., Link A., Hold G. L., Bornschein J. The role of microbiota in gastrointestinal cancer and cancer treatment–chance or curse? Cell. Mol. Gastroenterol. Hepatol. 2022; 13: 857–874. DOI: 10.1016/j.jcmgh.2021.08.013

34. Baruch E. N., Youngster I., Ben-Betzalel G., Ortenberg R., Lahat A., Katz L., Adler K., Dick-Necula D., Raskin S., Bloch N. Fecal microbiota transplant promotes response in immunotherapy-refractory melanoma patients. Science. 2021; 371: 602–609. DOI: 10.1126/science.abb5920

35. Материалы круглого стола «Микробиом и метаболическое здоровье человека», проведенного 24.09.2025 в рамках XII Российского форума технологий OPENBIO [Электронный ресурс]. URL: https://program.openbio.ru/#!/tab/1303017111–2 (дата обращения: 05.10.2025).

36. Wang S, Xu M, Wang W, Cao X, Piao M, Khan S, Yan F, Cao H, Wang B. Systematic Review: Adverse Events of Fecal Microbiota Transplantation. PLoS One. 2016 Aug 16; 11 (8): e0161174. DOI: 10.1371/journal.pone.0161174. PMID: 27529553; PMCID: PMC 4986962.

37. Suvorov A, Karaseva A, Kotyleva M. et al. Autoprobiotics as an approach for restoration of personalised microbiota. Front. Microbiol. 2018; 9: 1869. DOI: 10.3389/fmicb.2018.01869

38. Zeidan A., Do D., Kang D., Ikuta M., Ryu J., Tearney G. J. High-Resolution, Wide-Field, Forward-Viewing Spectrally Encoded Endoscope. Lasers Surg. Med. 2019; 51: 808–814. DOI: 10.1002/lsm.23102

39. Kwon R. S., Adler D. G., Chand B., Conway J. D., Diehl D. L., Kantsevoy S. V., Mamula P., Rodriguez S. A., Shah R. J., Song L. M.W.K. High-resolution and high-magnification endoscopes. Gastrointest. Endosc. 2009; 69: 399–407. DOI: 10.1016/j.gie.2008.12.049

40. Louie J. S., Richards-Kortum R., Anandasabapathy S. Applications and advancements in the use of high-resolution microendoscopy for detection of gastrointestinal neoplasia. Clin. Gastroenterol. Hepatol. 2014; 12: 1789–1792. DOI: 10.1016/j.cgh.2014.08.004

41. Doyama H., Nakanishi H., Yao K. Image-enhanced endoscopy and its corresponding histopathology in the stomach. Gut Liver. 2021; 15: 329. DOI: 10.5009/gnl19392

42. Gross S. A., Gerson L. B., Lewis B. S., Ganz R. A. A novel device for improving visualization in an inadequately prepared colon. Gastrointest. Endosc. 2018; 87: 883–888. DOI: 10.1016/j.gie.2017.10.028

43. van Keulen K. E., Neumann H., Schattenberg J. M., van Esch A. A., Kievit W., Spaander M. C., Siersema P. D. A novel device for intracolonoscopy cleansing of inadequately prepared colonoscopy patients: A feasibility study. Endoscopy. 2019; 51: 85–92. DOI: 10.1055/a-0632-1927

44. Ho SH, Chiu PW. Robotic endoscopy in gastroenterology: Has it come of age? JGH Open. 2020 Oct 21; 4 (5): 782–783. DOI: 10.1002/jgh3.12413. PMID: 33102744; PMCID: PMC 7578321

45. Буданов В. М., Козорезов Ю. Ю., Мартыненко Ю. Г., Перов Ю. Л., Соколов М. Э., Фрлета М. Возможность использования тактильного телехирургического робототехнического комплекса при обследовании верхних отделов желудочно-кишечного тракта. Вестник новых медицинских технологий. 2006; ХIII (1): 126–128

46. Kaan HL, Ho KY. Clinical adoption of robotics in endoscopy: Challenges and solutions. JGH Open. 2020 Sep 9; 4 (5): 790–794. DOI: 10.1002/jgh3.12412. PMID: 33102746; PMCID: PMC 7578317.

47. Потапов П. А., Тимошенко Д. С., Армашов В. П., Матвеев Н. Л., Белоусов А. М. Роботическая хирургия: вчера, сегодня, завтра. Хирургия. Журнал им. Н. И. Пирогова. 2022; (11): 29–35.

48. Хитарьян А. Г., Матвеев Н. Л., Велиев К. С. и др. Первый клинический опыт использования новой телеуправляемой роботизированной системы Senhance в общей хирургии в России. Хирургия. Журнал им. Н. И. Пирогова. 2022; (9): 5–13.