Доктор мед. наук, директор ФБУН «СЗНЦ гигиены и общественного здоровья», 191036, Санкт-Петербург, Россия
DSc (Medicine), director, North-West Public Health Research Center, Saint Petersburg, 191036, Russian Federation
Канд. техн. наук, вед. науч. сотр., руководитель отд. социально-гигиенического анализа и мониторинга ФБУН «СЗНЦ гигиены и общественного здоровья», 191036, Санкт-Петербург, Россия
e-mail: j.novikova@s-znc.ru
PhD (Engineering), leading researcher, head, Department of social and hygienic analysis and monitoring, North-West Public Health Research Center, Saint Petersburg, 191036, Russian Federation
e-mail: j.novikova@s-znc.ru
Канд. мед. наук, вед. науч. сотр. отд. социально-гигиенического анализа и мониторинга ФБУН «СЗНЦ гигиены и общественного здоровья», 191036, Санкт-Петербург, Россия
PhD (Medicine), leading researcher, Department of social and hygienic analysis and monitoring, North-West Public Health Research Center, Saint Petersburg, 191036, Russian Federation
Науч. сотр. отд. социально-гигиенического анализа и мониторинга ФБУН «СЗНЦ гигиены и общественного здоровья», 191036, Санкт-Петербург, Россия
Researcher, Department of social and hygienic analysis and monitoring, North-West Public Health Research Center, Saint Petersburg, 191036, Russian Federation
Ст. науч. сотр. отд. социально-гигиенического анализа и мониторинга ФБУН «СЗНЦ гигиены и общественного здоровья», 191036, Санкт-Петербург, Россия
Senior researcher, Department of social and hygienic analysis and monitoring, North-West Public Health Research Center, Saint Petersburg, 191036, Russian Federation
Введение. В рамках цифровизации профилактической медицины и оценки санитарно-эпидемиологической обстановки в последние годы были созданы различные информационно-аналитические системы, позволяющие упростить и автоматизировать сбор и анализ данных, эффективнее проводить риск-ориентированный надзор, прогнозировать эпидемиологические процессы в популяции, а также оценивать влияние факторов окружающей среды на здоровье населения. Единая информационно-аналитическая система Роспотребнадзора призвана объединить отдельные системы, при этом качественный переход на новый уровень автоматизации процессов невозможен без широкого внедрения алгоритмов искусственного интеллекта.
Цель исследования – создание информационно-аналитических систем в области обеспечения санитарно-эпидемиологического благополучия с применением геоинформационных технологий и алгоритмов искусственного интеллекта.
Материалы и методы. Контент-анализ, методы построения и анализа баз данных, визуализация пространственных данных с применением ГИС.
Результаты. Критическим местом, снижающим возможности большинства информационных систем Роспотребнадзора, является ограниченный набор аналитических инструментов. Интеграция искусственного интеллекта позволит устранить эту проблему, сохранив высокую автоматизацию процесса информационного взаимодействия, а также реализовать возможности многофакторного анализа больших данных на основе специализированных моделей машинного обучения.
Ограничение исследования. Анализировали информационные системы Роспотребнадзора без оценки систем других ведомств.
Заключение. Созданные информационные системы Роспотребнадзора показали преимущества цифровых сервисов при сборе, анализе и визуализации данных. Дальнейшее их развитие и объединение в Единую информационно-аналитическую систему невозможно без интеграции с искусственным интеллектом, что позволит по-новому решать задачи комплексной оценки санитарно-эпидемиологического благополучия с учётом многофакторного анализа.
Соблюдение этических стандартов. Исследование не требует представления заключения комитета по биомедицинской этике или иных документов.
Вклад авторов: Бузинов Р.В. – концепция и дизайн исследования; Новикова Ю.А. – сбор и обработка материала, ответственность за целостность и пропорциональность всех частей статьи; Мясников И.О. – анализ данных, корректировка дизайна исследования, редактирование текста статьи; Склизкова Н.А. – анализ данных, редактирование текста статьи; Федоров В.Н. – анализ данных, интерпретация результатов, редактирование текста статьи. Все соавторы – утверждение окончательного варианта статьи, ответственность за целостность всех её частей.
Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов в связи с публикацией данной статьи.
Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки.
Поступила: 31.10.2025 / Принята к печати: 02.12.2025 / Опубликована: 10.02.2026
Introduction. Digitalization in preventive medicine and assessing the sanitary and epidemiological well-being of the population primarily affect on risk-based surveillance, forecasting epidemiological processes, and assessing the impact of environmental factors on public health. Information and analytical systems have been created to simplify and automate data collection and analysis. Unified information provided by the Federal Service for Supervision in Protection of the Rights of Consumer and Man Wellbeing and analytical system are intended to integrate individual systems in the future, but a qualitative transition to a new level of process automation is impossible without the widespread implementation of artificial intelligence algorithms.
The purpose of the study is an analysis of modern approaches to the application of geoinformation technologies and artificial intelligence algorithms in the creation of information and analytical systems in the field of ensuring sanitary and epidemiological well-being.
Materials and methods. Content analysis, statistical methods for processing the collected information, methods for constructing and analyzing databases, and methods for visualizing spatial data using GIS.
Results. The critical point of most the Federal Service for Supervision in Protection of the Rights of Consumer and Man Wellbeing information systems is the limited by the set of analytical tools, which reduces their capabilities. The integration of artificial intelligence will address this issue while maintaining a high degree of automation in the information exchange process and realizing the potential of multivariate big data analysis based on specialized machine learning models.
Limitations. The information systems of the Federal Service for Supervision in Protection of the Rights of Consumer and Man Wellbeing were analyzed without assessing systems of other departmental affiliations.
Conclusion. The newly developed by Federal Service for Supervision in Protection of the Rights of Consumer and Man Wellbeing information systems have demonstrated the advantages of digital services for collecting, analyzing, and visualizing data. Their further development and unification into a Unified Information and Analytical System is impossible without integration with artificial intelligence, which will allow for a new approaching to the problem of comprehensive assessment of sanitary and epidemiological well-being; taking into account multivariate analysis.
Compliance with ethical standards. The study does not require the submission of a biomedical ethics committee opinion or other documents.
Contribution: Buzinov R.V. – concept and design of the study; Novikova Yu.A. – collection and processing of material, responsibility for the integrity and proportionality of all parts of the article; Myasnikov I.O. – data analysis, study design adjustments, editing of the article text; Sklizkova N.A. – data analysis, editing of article text; Fedorov V.N. – data analysis, interpretation of results, editing of the article text. All authors are responsible for the integrity of all parts of the manuscript and approval of the manuscript final version.
Conflict of interest. The authors declare no conflict of interest.
Funding. The study had no sponsorship.
Received: October 31, 2025 / Accepted: December 2, 2025 / Published: February 10, 2026
The authors declare that there are no conflicts of interest present.