Министерство обороны РФ объявило закрытый тендер на разработку многофункциональных роботизированных медицинских систем для эвакуации раненых и пораженных.
Программа проводится под шифром «Эвакуация-Р». С победителем тендера министерство готово заключить контракт почти на 250 млн рублей. Итоги тендера планируют подвести 5 августа, предложения от участников тендера принимают до 17 июля. Предлагается, что исполнитель представит заказчику результаты своей работы по проекту в ноябре 2022 года.
Как известно, в 2016 году Министерство обороны объявляло открытый тендер на создание данных медицинских систем. «В современном мире, когда все больше делается упор на уменьшение человеческого фактора в ходе вооруженных конфликтов, создание медицинских робототехнических комплексов становится очередным этапом перспективного развития военно-медицинской техники. Данное направление уже приобретает большое значение в армиях иностранных государств в медицинском обеспечении войск (сил) и при оказании помощи пострадавшим в чрезвычайных ситуациях», - отмечалось в техническом задании к тендеру.
Тогда целью тендера являлось определение технического облика и тактики использования многофункциональных медицинских роботов в системе «лечебно-эвакуационных мероприятий Вооруженных сил».На официальном сайте исследовательского центра в области робототехники ГНЦ РФ ЦНИИ РТК есть информация о создании по заказу Минобороны РФ многофункциональной роботизированной медицинской системы «Спасатель». «Она представляет собой роботизированную капсулу, которая позволяет в условиях дефицита квалифицированного сопровождающего медицинского персонала определять тяжесть состояния, проводить интенсивную терапию и сердечно-лёгочную реанимацию в полуавтоматическом и автоматическом режимах работы в процессе транспортировки, а также передавать данные о текущем состоянии пациента на удалённый медицинский пункт или госпиталь», - отмечается на сайте.
В 2018 году были проведены доклинические испытания медицинского модуля системы «Спасатель» по оценке работы экспертной системы синдромальной диагностики неотложных состояний, основанной на применении технологии машинного обучения.
