The article presents the concept of a digital pathway for medical evacuation support of earthquake victims, covering all stages from search under the rubble to hospitalization in specialized hospitals. Based on the analysis of domestic and international experience in eliminating the medical and sanitary consequences of earthquakes, key digital technologies are examined: unmanned aircraft systems, geographic information systems, telemedicine, artificial intelligence algorithms for medical triage, decision support systems, and simulation modeling of evacuation routes. It is shown that the integration of these technologies into a unified information pathway significantly reduces response time, improves triage accuracy, and justifies routing, ultimately contributing to reduced mortality among victims. Promising directions for further digital transformation of the medical support system for devastating earthquakes are identified.
earthquake, medical evacuation support, medical evacuation, digital technologies, telemedicine, artificial intelligence, unmanned aircraft systems, medical triage, simulation modeling.
Землетрясения остаются одним из наиболее разрушительных видов природных чрезвычайных ситуаций. За последние два десятилетия они унесли сотни тысяч жизней, а материальный ущерб исчисляется миллиардами долларов [1]. Катастрофическое землетрясение в Армянской ССР в декабре 1988 г., землетрясения в Турции (1999, 2023 гг.), Иране (2003 г.), Китае (2008 г.) и многие другие показали, что главными факторами, определяющими выживаемость пострадавших, являются скорость извлечения из-под завалов, своевременность и качество оказания медицинской помощи на месте и в ходе эвакуации [2, 3]. В соответствии с ГОСТ Р 22.8.15-2023, аварийно-спасательные работы при землетрясениях включают разведку, поиск пострадавших, их деблокирование, оказание первой помощи и эвакуацию в безопасное место [4]. Однако в условиях массовых санитарных потерь, разрушения медицинской инфраструктуры и транспортных путей реализация этих этапов требует принципиально новых подходов, основанных на цифровых технологиях.
Федеральный закон № 323-ФЗ «Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации» и создание Единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения создают правовую основу для внедрения телемедицины, электронных медицинских карт и информационного обмена между медицинскими организациями [5]. Применительно к землетрясениям задача цифровизации лечебно-эвакуационного обеспечения формулируется как создание единого информационного контура, который обеспечивает непрерывное наблюдение, сортировку, контроль состояния и управление потоками пострадавших от момента обнаружения под завалом до поступления в профильный стационар. Цель настоящей статьи – систематизировать существующие цифровые технологии, формирующие такой контур, и оценить их влияние на эффективность медицинской эвакуации при землетрясениях.
Первые часы после землетрясения характеризуются хаотичностью завалов, разрушением дорог и отсутствием точной информации о числе и местонахождении пострадавших. Для оперативной оценки обстановки всё шире используются геоинформационные системы (ГИС) и данные космического зондирования. ГИС позволяют накладывать на цифровую карту местности сведения о разрушенных зданиях, транспортных коридорах, местах расположения медицинских организаций и пунктов сбора поражённых, что даёт руководителю ликвидации чрезвычайной ситуации наглядную картину [6]. Беспилотные аппараты с тепловизорами и видеокамерами высокого разрешения способны быстро обследовать обширные участки разрушений, выявляя места скопления людей и подавая сигнал спасателям. Включение алгоритмов компьютерного зрения и нейронных сетей позволяет в автоматическом режиме распознавать фигуру человека в завалах, оценивать его подвижность и наличие признаков жизни, тем самым реализуя дистанционный этап медицинской сортировки [7, 8].
Опыт Воронежского областного клинического центра медицины катастроф демонстрирует, что телемедицинские консультации нейрохирургов и травматологов непосредственно с места чрезвычайной ситуации позволяют избежать необоснованных госпитализаций в непрофильные стационары. Например, только в 2020 г. нейрохирурги центра провели 630 телемедицинских консультаций, что составило 66% от всех обращений по поводу дорожно-транспортных происшествий и других ЧС [9]. Эта практика может быть масштабирована на землетрясения: врач авиамедицинской бригады, находясь в зоне бедствия, связывается по защищённому каналу с профильным специалистом областной или федеральной клиники, который по данным видеоизображения и показателей прикроватного монитора утверждает тактику лечения и эвакуации. Системное применение цифровых телемедицинских технологий при медицинском обеспечении чрезвычайных ситуаций способствует повышению оперативности и качества принимаемых решений на всех этапах лечебно-эвакуационных мероприятий [10]. Таким образом, уже на догоспитальном этапе закладывается правильная маршрутизация, исключающая лишние перевозки.
Имитационное моделирование служит действенным инструментом планирования эвакуации при землетрясениях. Исследование, проведённое на примере массового дорожно-транспортного происшествия, показало, что создание единого информационного центра управления скорой медицинской помощью и медициной катастроф с общей диспетчерской службой сокращает среднее время эвакуации более чем вдвое [11]. При землетрясении ситуация осложняется множественными разрушениями дорожной сети. ГИС-технологии с функцией сетевого анализа позволяют в реальном времени перестраивать маршруты санитарного автотранспорта и вертолётов, учитывая пробки, повреждённые мосты и перекрытые участки [6]. Алгоритмы искусственного интеллекта на основе глубокого обучения способны предсказывать время прибытия бригад и предлагать оптимальное распределение пострадавших по стационарам с учётом их коечного фонда и профилизации [12]. Важнейшими характеристиками систем поддержки принятия решений, используемых в подобных задачах, являются оперативность, наглядность и возможность человеко-машинной оптимизации решений с учётом ограниченных ресурсов [13].
Современные мобильные медицинские комплексы, такие как «Афалина» и «Белуха», создаваемые Всероссийским центром медицины катастроф «Защита», представляют собой роботизированные модули, обеспечивающие непрерывную регистрацию жизненно важных функций, искусственную вентиляцию лёгких и автоматическую передачу данных в приёмное отделение стационара [14]. Это позволяет реаниматологу дистанционно корректировать терапию и подготовить операционную к моменту прибытия. Датчики системы EvaCopNet, изначально разработанной для пожарно-спасательных подразделений, также могут быть использованы для дистанционного наблюдения за состоянием поражённых, ожидающих эвакуации на временных площадках [15].
Цифровые платформы постепенно внедряются и в традиционные виды санитарного транспорта. Так, разрабатывается концепция «умного поезда милосердия» [16]. Оценка эффективности комплексной цифровизации эвакуации при землетрясениях пока проводится преимущественно на моделях, однако предварительные результаты обнадёживают. Так, зарубежная система поддержки принятия решений, интегрирующая данные сейсмического мониторинга, ГИС и алгоритмы прогнозирования потребности в медицинских силах, позволила в виртуальных экспериментах сократить задержки эвакуации на 30–40% [8, 17]. Внедрение аналогичных отечественных решений сдерживается пока недостаточной совместимостью программного обеспечения различных ведомств (МЧС России, Минздрав России, Минобороны России) и высокой стоимостью развёртывания сенсорной инфраструктуры. Тем не менее, отдельные элементы цифрового контура уже активно используются в практике территориальных центров медицины катастроф и станций скорой медицинской помощи, что подтверждает их жизнеспособность и востребованность.
Таким образом, цифровой контур эвакуации при землетрясении, объединяющий беспилотные системы разведки, интеллектуальную сортировку, телемедицину, геоинформационные системы и имитационное моделирование, способен кардинально повысить эффективность лечебно-эвакуационного обеспечения. Непрерывный мониторинг состояния пострадавшего и централизованное управление потоками минимизируют временные потери и гарантируют доставку пациента в профильный стационар в пределах «золотого часа». Дальнейшее развитие должно быть направлено на создание единой межведомственной цифровой платформы, стандартизацию протоколов обмена данными и масштабные полевые испытания. Лишь в этом случае технологический прорыв воплотится в реальное спасение тысяч жизней при будущих сейсмических катастрофах.
1. Gladkih, P. F. Likvidaciya mediko-sanitarnyh posledstviy zemletryaseniya v Armyanskoy SSR zimoy 1988 g. (k 30-letiyu katastrofy) / P. F. Gladkih, I. D. Kosachev, R. N. Lemeshkin // Mediko-biologicheskie i social'no-psihologicheskie problemy bezopasnosti v chrezvychaynyh situaciyah. – 2018. – № 2. – S. 5–15.
2. Igolkina, V. V. Travmy i zabolevaniya postradavshih ot zemletryaseniya, vidy pomoschi / V. V. Igolkina, K. N. Chernyak, V. V. Maslyakov // Medicinskie nauki. – 2025. – URL: [adres elektronnoy publikacii] (data obrascheniya: 05.04.2026).
3. Teryaev, V. G. Organizaciya ekstrennoy medicinskoy pomoschi postradavshim pri zemletryaseniyah / V. G. Teryaev, V. I. Potapov, L. L. Stazhadze, Sh. A. Bayramov // Neotlozhnaya medicina. – 2019. – URL: [adres elektronnoy publikacii] (data obrascheniya: 18.04.2026).
4. GOST R 22.8.15-2023. Bezopasnost' v chrezvychaynyh situaciyah. Avariyno-spasatel'nye raboty pri likvidacii posledstviy zemletryaseniy. Obschie trebovaniya. – Moskva : Rossiyskiy institut standartizacii, 2023. – 8 s.
5. Federal'nyy zakon ot 21.11.2011 № 323-FZ «Ob osnovah ohrany zdorov'ya grazhdan v Rossiyskoy Federacii». Stat'ya 41.
6. Yanickov, I. M. Primenenie GIS-tehnologiy v oblasti analiza riska chrezvychaynyh situaciy prirodnogo i tehnogennogo haraktera territoriy / I. M. Yanickov, I. A. Latypova, M. V. Telegina // Intellektual'nye sistemy v proizvodstve. – 2016. – № 2 (29). – S. 81–84.
7. Muzhikov, M. A. Sovremennye tehnologii v medicine katastrof: ispol'zovanie dronov i telemediciny v zonah chrezvychaynyh situaciy / M. A. Muzhikov // Sbornik materialov konferencii. – Voenno-medicinskaya akademiya im. S. M. Kirova, 2025. – S. 3–5.
8. Zhang, W. Research on Camouflaged Human Target Detection Based on Deep Learning / W. Zhang, Q. Zhou, R. Li, F. Niu // Computational Intelligence and Neuroscience. – 2022. – Vol. 2022. – P. 7703444.
9. Mehant'eva, L. E. Opyt primeneniya telemedicinskih tehnologiy v rabote Voronezhskogo oblastnogo klinicheskogo centra mediciny katastrof / L. E. Mehant'eva, A. N. Artemov, V. P. Il'ichev // Medicina katastrof. – 2021. – № 4. – S. 17–22.
10. Primenenie cifrovyh telemedicinskih tehnologiy pri osuschestvlenii meropriyatiy po medicinskomu obespecheniyu chrezvychaynyh situaciy na territorii Voronezhskoy oblasti / L. E. Mehant'eva, V. P. Il'ichev, T. P. Sklyarova, G. I. Sapronov // Bezopasnost' – 2022 : materialy VI Mezhregional'noy nauchno-prakticheskoy konferencii. – Volgograd, 2022. – S. 54–59.
11. Imitacionnoe modelirovanie likvidacii mediko-sanitarnyh posledstviy massovogo dorozhno-transportnogo proisshestviya, na primere Belgorodskoy oblasti / S. A. Grigor'ev, V. M. Teplov, E. A. Cebrovskaya [i dr.] // Medicina katastrof. – 2025. – № 2. – S. 66–70.
12. Seliverstov, P. A. Vozmozhnosti primeneniya tehnologiy iskusstvennogo intellekta dlya okazaniya dogospital'noy pomoschi pri travmah / P. A. Seliverstov, Yu. G. Shapkin, N. Yu. Stekol'nikov // Zhurnal im. N. V. Sklifosovskogo «Neotlozhnaya medicinskaya pomosch'». – 2025. – T. 14, № 3. – S. 609–618.
13. Osobennosti organizacii sistem podderzhki prinyatiya resheniy v chrezvychaynyh situaciyah / O. P. Peregudova, A. V. Petrova, L. E. Mehant'eva [i dr.] // Osobennosti okazaniya medicinskoy pomoschi pri ChS megapolisa : sbornik nauchnyh trudov. – Voronezh, 2018. – S. 3–7.
14. Koncepciya rekonfiguriruemogo izoliruemogo robotizirovannogo medicinskogo modulya dlya evakuacii bol'nyh i postradavshih / S. F. Goncharov, M. E. Sokolov, N. N. Baranova [i dr.] // Mediko-biologicheskie i social'no-psihologicheskie problemy bezopasnosti v chrezvychaynyh situaciyah. – 2020. – № 3. – S. 14–23.
15. Ciuka-Witrylak, M. Nowoczesne rozwiązania w zakresie segregacji medycznej na przykładzie systemu EvaCopNet / M. Ciuka-Witrylak, K. Jarosławska-Kolman, R. Grosset // Bezpieczeństwo i Technika Pożarnicza. – 2018. – Vol. 50, Iss. 2. – P. 74–89.
16. Voprosy organizacii «umnogo poezda miloserdiya» / A. V. Tatarenko, E. V. Kazakevich, A. A. Privalov, S. A. Lopatin // Izvestiya Peterburgskogo universiteta putey soobscheniya. – 2024. – T. 21, vyp. 2. – S. 525–536.
17. Li, Y. Development and Validation of a Simplified Prehospital Triage Model Using Neural Network to Predict Mortality in Trauma Patients: The CAPSO Model / Y. Li, L. Wang, Y. Liu [et al.] // Frontiers in Medicine. – 2021. – Vol. 8. – P. 810195.
