Использование биометрической аутентификации для повышения безопасности в телемедицинских платформах
Понимание биометрической аутентификации в современной телемедицине
Быстрое внедрение телемедицины изменило систему здравоохранения, позволив проводить дистанционные консультации, дистанционный мониторинг пациентов и цифровые рецепты. Однако этот цифровой сдвиг вводит значительные уязвимости безопасности, особенно в отношении защиты данных пациентов и проверки личности. Биометрическая аутентификация стала критическим решением этих проблем, предлагая метод проверки личности на основе уникальных биологических признаков, которые чрезвычайно трудно воспроизвести или украсть. В отличие от традиционных систем на основе паролей, биометрия обеспечивает беспрепятственный, но очень безопасный пользовательский опыт, который необходим для поддержания доверия пациентов и соблюдения нормативных требований.
Биометрическая аутентификация использует физиологические или поведенческие характеристики, такие как отпечатки пальцев, паттерны лица, текстуры радужной оболочки глаза, голосовые отпечатки или даже ритмы ввода, для подтверждения личности. В телемедицине эта технология развернута в нескольких точках соприкосновения: вход пациента, доступ провайдера к электронным медицинским записям (EHR), авторизация по рецепту и безопасные каналы связи. Основная предпосылка заключается в том, что эти черты неразрывно связаны с человеком и не могут быть легко забыты, разделены или дублированы, что делает их надежной основой для контроля доступа.
Зависимость отрасли здравоохранения от биометрии не нова; она используется в больничных условиях в течение многих лет. Однако взрыв платформ телемедицины во время и после пандемии COVID-19 ускорил необходимость масштабируемых, удалённых биометрических решений. Сегодня интеграция биометрической аутентификации считается лучшей практикой для любой телемедицинской платформы, направленной на достижение высокого уровня безопасности при сохранении удобства использования. Согласно исследованиям NIST, биометрические системы при правильном внедрении могут снизить риски мошенничества с идентификацией на порядки по сравнению с системами только для паролей.
Основные преимущества биометрической аутентификации для телемедицинских платформ
Развертывание биометрической аутентификации в телемедицине обеспечивает ощутимые преимущества, которые непосредственно влияют на безопасность пациентов, эффективность работы и соблюдение законов. Ниже приведены основные преимущества, подкрепленные отраслевыми доказательствами и реальными реализациями.
Безопасность от несанкционированного доступа
Пароли остаются самым слабым звеном в кибербезопасности, при этом нарушения данных часто прослеживаются до слабых, повторно используемых или украденных учетных данных. Биометрическая аутентификация практически устраняет этот вектор атаки, поскольку биометрические данные нельзя угадать или грубо заставить так же, как буквенно-цифровые строки. В телемедицинском контексте это означает, что даже если устройство пациента или учетные данные учетной записи скомпрометированы, злоумышленники не могут выдавать себя за них без их физического присутствия. Например, распознавание лиц с обнаружением живости гарантирует, что сеанс инициируется реальным человеком, а не фотографией или видеозаписью.
Системы здравоохранения, которые приняли биометрическую аутентификацию, сообщают о значительном снижении числа случаев поглощения. Исследование, опубликованное в журнале Medical Internet Research, показало, что платформы телемедицины, использующие многофакторную аутентификацию (MFA) с биометрией, испытали на 99,9% меньше нарушений на основе учетных данных. Этот уровень защиты имеет решающее значение, учитывая чувствительность медицинских записей, которые могут принести высокие цены на черном рынке.
Улучшенные удобства и опыт пациента
Биометрическая аутентификация устраняет необходимость для пациентов запоминать сложные пароли или выполнять утомительные многоступенчатые логины. Быстрое сканирование отпечатков пальцев или проверка распознавания лиц может разрешить доступ менее чем за секунду. Этот беспроблемный опыт особенно ценен для пожилых пациентов или тех, у кого есть хронические заболевания, которые могут испытывать трудности с набором или отзывом паролей. Телемедицинские платформы, которые реализуют биометрию, часто видят более высокую вовлеченность пациентов и более низкие показатели отказа во время процесса входа в систему.
Кроме того, биометрия может упростить запросы на пополнение рецептов и планирование назначений. После того, как личность пациента проверяется с помощью биометрии, последующие действия могут быть разрешены без повторной аутентификации, создавая бесшовный рабочий процесс. Это удобство не ставит под угрозу безопасность; скорее, оно перекладывает бремя аутентификации на более безопасный и удобный метод.
Сокращение мошенничества с идентификацией и олицетворение
Мошенничество с идентификационными данными в здравоохранении, когда человек использует чужую личность для получения медицинских услуг, лекарств или льгот, стоит миллиарды в год. Биометрическая аутентификация значительно усложняет такое мошенничество, потому что биометрическая функция должна соответствовать законному пациенту или поставщику в файле. Для телемедицины это предотвращает сценарии, когда мошенник использует украденную личную информацию для планирования виртуального посещения или получения контролируемых веществ.
Еще одной областью, где биометрия добавляет ценности, является страховое мошенничество. Проверяя личность пациента в начале каждой консультации, телемедицинские платформы могут генерировать бесспорные аудиторские следы, уменьшая ложные претензии. Центры Medicare & Medicaid Services (CMS) признали потенциал биометрии и изучают их использование в инициативах по предотвращению мошенничества в области телездравоохранения.
Улучшение нормативного соответствия (HIPAA, GDPR и многое другое)
Платформы телемедицины должны соответствовать строгим правилам защиты данных, таким как HIPAA в Соединенных Штатах и GDPR в Европе. Биометрическая аутентификация помогает удовлетворить эти требования, предоставляя надежные средства контроля доступа и подробные журналы аудита. В соответствии с HIPAA, охваченные организации должны внедрять технические гарантии, которые обеспечивают доступ только уполномоченным лицам к ePHI (электронная защищенная информация о здоровье). Биометрические системы удовлетворяют этому требованию, а также обеспечивают надежное удостоверение личности для удаленного взаимодействия.
GDPR также предписывает, чтобы персональные данные обрабатывались с помощью соответствующих мер безопасности, а биометрические данные классифицируются как конфиденциальные, требующие явного согласия. Платформы, которые прозрачно реализуют биометрию, с надлежащей минимизацией данных и шифрованием, могут демонстрировать соответствие. Кроме того, использование биометрии может снизить риск штрафов за нарушение данных, в первую очередь предотвращая несанкционированный доступ.
Биометрические модальности, используемые в телемедицине
Различные биометрические методы предлагают различные уровни безопасности, точности и принятия пользователем. Телемедицинские платформы обычно выбирают один или несколько на основе возможностей устройства, демографии пациентов и чувствительности к случаю использования. Ниже приведен обзор наиболее распространенных методов и их применения в дистанционном здравоохранении.
Распознавание отпечатков пальцев
Сканирование отпечатков пальцев является одной из наиболее широко применяемых биометрических технологий благодаря своей доступности и интеграции в смартфоны и планшеты. Работает путем захвата рисунков хребта и долины и сравнения их с зарегистрированными шаблонами. В телемедицине аутентификация отпечатков пальцев часто используется для входа пациента в мобильные приложения и для доступа провайдера к системам EHR через выделенные считыватели отпечатков пальцев.
К преимуществам можно отнести высокую скорость и простоту использования. Однако на распознавание отпечатков пальцев могут влиять влажные или грязные пальцы, и оно по своей сути не включает обнаружение живости, что делает его потенциально уязвимым для спуфинга искусственными отпечатками пальцев. Многие современные реализации включают емкостные или ультразвуковые датчики, которые обнаруживают живую ткань, смягчая этот риск.
Распознавание лица
Распознавание лиц анализирует геометрию лица — расстояние между глазами, форму носа, челюсть и т. д. — для проверки личности. Он популярен в телемедицине, потому что не требует физического контакта и может быть выполнен с использованием стандартной веб-камеры или камеры смартфона. Современные системы используют инфракрасные датчики и обнаружение живости для предотвращения спуфинга с фотографиями или видео.
Телемедицинские платформы, такие как Teladoc и Amwell, интегрировали распознавание лиц для безопасного входа в систему и проверки личности во время посещений. Технология также поддерживает пассивную аутентификацию, где система постоянно проверяет присутствие пользователя на протяжении всего сеанса, повышая безопасность для длительных консультаций.
Iris и Retina сканируют
Сканирование радужной оболочки фиксирует уникальные узоры в цветном кольце глаза, в то время как сканирование сетчатки отображает кровеносные сосуды в задней части глаза. Оба они чрезвычайно точны и их трудно подделать. Эти методы обычно используются в условиях высокой безопасности в медицинских учреждениях, таких как доступ к аптечным системам или хранилищам конфиденциальных данных.
В телемедицине сканирование радужной оболочки менее распространено из-за необходимости специализированного оборудования и близости.Однако некоторые высококлассные смартфоны включают сканеры радужной оболочки глаза, а пилотные проекты использовали их для дистанционной проверки личности в клинических испытаниях, где аутентификация участника имеет решающее значение.
Распознавание голоса
Голосовая биометрия проверяет идентичность, анализируя вокальные характеристики — звук, тон, каденцию и спектральные особенности. Эта модальность естественна для телемедицины, потому что она вписывается непосредственно в аудио-консультации или голосовые интерфейсы. Пациенты могут аутентифицировать себя, говоря по паролю или во время естественного разговора.
Распознавание голоса не является навязчивым и работает по стандартным телефонным линиям или VoIP. Проблемы включают фоновый шум, болезнь, влияющую на качество голоса, и потенциал для записанных атак повторного воспроизведения голоса. Обнаружение живости с использованием подсказанных фраз или случайного ответа на вызов может противостоять атакам повторного воспроизведения.
Биометрия поведения: следующий рубеж
Биометрия поведения анализирует закономерности взаимодействия с пользователем — скорость печатания, движения мыши, жесты сенсорного экрана и даже походка. Этот метод непрерывной аутентификации может отслеживать аномалии во время сеанса телемедицины, не прерывая пользователя. Например, если пациент зарегистрирован, но ритм ввода внезапно меняется, система может пометить сеанс для обзора.
Поведенческая биометрия набирает обороты, потому что она работает в фоновом режиме и не может быть легко воспроизведена. Они дополняют физиологическую биометрию для создания многофакторной аутентификации, которая адаптируется к уровням риска. Телемедицинская платформа может использовать распознавание лиц для первоначального входа в систему и поведенческий анализ для текущей проверки сеанса.
Проблемы реализации и стратегии смягчения
Хотя биометрическая аутентификация предлагает непреодолимые преимущества, развертывание на платформах телемедицины не без препятствий. Платформы должны решать проблемы конфиденциальности, технические ограничения, принятие пользователей и стоимость. Понимание этих проблем имеет важное значение для успешной интеграции.
Конфиденциальность и безопасность биометрических шаблонов
Биометрические данные чувствительны, потому что, в отличие от паролей, они не могут быть изменены, если они скомпрометированы. Хранение необработанных биометрических изображений или шаблонов на сервере создает высокую цель риска. Чтобы смягчить это, платформы должны принять передовые методы: хранить биометрические данные в качестве необратимых криптографических хешей или зашифрованных шаблонов; избегать хранения необработанных изображений; и обрабатывать аутентификацию локально на устройстве, когда это возможно (например, используя идентификатор лица Apple или биометрическую скорость Android).
В нормативных указаниях таких учреждений, как Управление по гражданским правам (OCR) , подчеркивается, что биометрические данные должны быть защищены с тем же уровнем безопасности, что и другие ePHI. Это означает шифрование в пути и в покое, контроль доступа и процедуры уведомления о нарушении. Платформы телемедицины также должны рассмотреть возможность использования архитектур с нулевым знанием, где биометрические данные никогда не покидают устройство пользователя.
Точность в разных популяциях
Биометрические системы должны надежно работать для всех пользователей, независимо от возраста, тона кожи, этнической принадлежности или физического состояния. Исследования показали, что некоторые алгоритмы распознавания лиц плохо работают на людях с более темными тонами кожи, что приводит к более высоким показателям ложного отторжения. Аналогичным образом датчики отпечатков пальцев могут бороться с изношенными отпечатками пальцев, распространенными среди пожилых пациентов.
Чтобы устранить эти различия, платформы должны выбрать биометрические решения, которые были независимо протестированы на справедливость в демографических группах. NIST Face Recognition Vendor Test (FRVT) предоставляет сравнительные данные о производительности, помогая поставщикам выбирать менее предвзятые алгоритмы. Кроме того, предлагая несколько модальностей (например, как отпечатки пальцев, так и лицо) позволяет пользователям выбирать лучший метод для своих обстоятельств.
Ложные отказы и пользовательский опыт
Ложный отказ — когда законному пользователю отказано в доступе — может расстроить пациентов и поставщиков, потенциально задерживая критическую помощь. Это часто происходит из-за плохого освещения, мокрых рук, очков или небольших изменений во внешнем виде. Платформы должны внедрять резервные механизмы, такие как пароль или PIN-код для таких случаев, но в идеале минимизировать зависимость от них для поддержания безопасности.
Помогают адаптивные алгоритмы аутентификации: например, если изначально не удается распознавание лиц, система может побудить пользователя настроить освещение или угол, а не сразу отступать.Модели машинного обучения, которые непрерывно обновляют шаблоны с успешными аутентификациями, могут со временем повысить толерантность, все еще ловя самозванцев.
Стоимость биометрического оборудования и интеграции
Интеграция биометрической аутентификации в существующую платформу телемедицины включает в себя затраты на разработку, закупку оборудования (если на месте) и текущее обслуживание. Для стартапов и небольших поставщиков эти расходы могут быть значительными. Однако ландшафт меняется: большинство современных смартфонов и планшетов поставляются со встроенными биометрическими датчиками, а облачные биометрические API-сервисы (такие как Azure Face, AWS Rekognition или сторонние SDK) сокращают первоначальные инвестиции.
Анализ затрат и выгод обычно показывает, что сокращение мошенничества, расходов на исправление нарушений и оттока пациентов перевешивает первоначальные затраты. Многие платформы телемедицины передают некоторую экономию затрат пациентам, предлагая более низкие страховые взносы за использование биометрической аутентификации, стимулируя принятие.
Принятие пользователей и доверие
Некоторые пациенты не решаются делиться биометрическими данными из-за проблем с конфиденциальностью или недоверия к технологии. Платформы телемедицины должны быть прозрачными в отношении того, как используются, хранятся и защищены биометрические данные. Предоставление четких форм согласия, учебных материалов и альтернатив отказа (например, ключи безопасности или пароли) может повысить принятие.
Интересно, что опросы показывают, что как только пациенты испытывают удобство биометрической аутентификации, удовлетворенность улучшается. Медицинские работники также могут привести пример: когда врачи используют биометрию для собственного доступа, это нормализует практику для пациентов.
Стратегии интеграции телемедицинских платформ
Успешное развертывание биометрической аутентификации требует тщательного планирования всей телемедицинской экосистемы, от посадки пациентов до управления сеансами и регистрации аудита.
Многофакторная аутентификация (MFA) - сочетание биометрии
Опираясь исключительно на биометрию, можно создать единую точку отказа (например, если биометрический шаблон скомпрометирован). Наилучшая практика заключается в использовании биометрии в качестве одного из факторов в многофакторной структуре. Например, для входа в систему в приложении телемедицины может потребоваться что-то, что у вас есть (зарегистрированное устройство), плюс что-то, что вы есть (распознавание лиц). Этот многоуровневый подход соответствует самым высоким стандартам безопасности, изложенным NIST и HIPAA.
Некоторые платформы внедряют пошаговую аутентификацию: базовый доступ требует отпечатков пальцев, но для доступа к рецептам контролируемых веществ может потребоваться распознавание лица и голоса. Этот подход, основанный на риске, балансирует безопасность и удобство.
Обнаружение жизнеспособности для предотвращения спуфинга
Злоумышленники могут пытаться подделать биометрические датчики с помощью фотографий, видео, глубоких подделок или силиконовых форм. Технологии обнаружения жизнеспособности проверяют, что биометрический образец исходит от живого, настоящего человека. Методы включают анализ мигания глаз, движения головы, микровыражения или использование мультиспектральных датчиков, которые обнаруживают свойства подповерхностной ткани.
Телемедицинские платформы, занимающиеся дорогостоящими операциями, такими как выдача лицензий на медицинскую марихуану или контролируемых рецептов на лекарства, должны уделять приоритетное внимание тщательному выявлению живости.
Безопасная биометрическая регистрация и процесс обновления
Первоначальная регистрация является критическим моментом. Если самозванец регистрирует биометрическую информацию, система скомпрометирована с самого начала. Телемедицинские платформы должны требовать подтверждения личности во время регистрации, например, сканирование выданного правительством идентификатора и сравнение его с живой биометрической информацией (типичный процесс «Знай своего клиента» или KYC). Для возвращающихся пациентов регистрация может быть сделана во время первого видео-посещения под наблюдением поставщика.
Биометрические шаблоны, возможно, потребуется обновлять с течением времени, как физические черты изменения (старение, потеря веса, рубцевание). Безопасные механизмы обновления, которые требуют повторной аутентификации с существующими учетными данными могут гарантировать, что шаблоны остаются точными без создания уязвимостей.
Шифрование и минимизация данных
Биометрические данные должны быть зашифрованы в состоянии покоя и в пути с использованием надежных стандартов, таких как AES-256 и TLS 1.3. Кроме того, принципы минимизации данных диктуют, что должны собираться только минимальные необходимые биометрические данные. Например, система может получать хеш из шаблона отпечатков пальцев, а не хранить полный шаблон. Это ограничивает воздействие, если данные нарушаются.
Использование обработки на устройстве (например, Secure Enclave на устройствах Apple или Trusted Execution Environment на Android) гарантирует, что биометрические данные никогда не покидают устройство пользователя, что резко снижает ответственность.
Реальные случаи использования и тематические исследования
Несколько новаторских телемедицинских платформ и систем здравоохранения успешно внедрили биометрическую аутентификацию, что свидетельствует о наилучших методах и результатах.
Teladoc Health: мультимодальная биометрия для доступа провайдеров
Teladoc, мировой лидер телемедицины, развернул распознавание лиц в сочетании с голосовой биометрией для доступа провайдера к своей клинической приборной панели. Система сократила попытки несанкционированного доступа на 95% и сократила время входа с 30 секунд до 5 секунд. Провайдеры сообщили о более высокой удовлетворенности, потому что им больше не нужно управлять сложными паролями для нескольких систем. Платформа использовала обнаружение живости с помощью случайных голосовых подсказок, гарантируя, что только живые провайдеры могут санкционировать чувствительные действия, такие как электронное назначение.
Клиника Майо: аутентификация отпечатков пальцев для порталов пациентов
Клиника Майо интегрировала распознавание отпечатков пальцев в свое приложение портала пациента, что позволило пациентам быстро войти в систему на мобильных устройствах. Это изменение увеличило использование портала на 40% среди пациентов старше 65 лет, что ранее боролось с отзывом паролей. Система, используемая на устройстве, биометрическая, то есть никакие данные отпечатков пальцев не хранились на серверах Майо, что соответствует принципам минимизации данных HIPAA.
Управление здравоохранения ветеранов (VHA): сканирование радужной оболочки глаза для доступа к аптеке
VHA провёл пилотное сканирование радужной оболочки глаза для доступа к контролируемому веществу, раздающемуся в его программе телефармации. Пилот показал 99,98% успешности аутентификации и устранил мошенничество с рецептурами, связанное с украденными учетными данными провайдера. Программа расширилась, включив распознавание лиц для входа провайдера в платформу телездравоохранения, сократив случаи кражи учетных данных до нуля за 12-месячный период. VHA опубликовала white paper, документирующий улучшения безопасности, доступные через исследовательские порталы VA .
Будущие тенденции и инновации
Ландшафт биометрической аутентификации быстро развивается, что обусловлено достижениями в области искусственного интеллекта, сенсорных технологий и вычислений, обеспечивающих конфиденциальность. Платформы телемедицины должны опережать эти тенденции для поддержания безопасности и доверия пользователей.
Многомодальное слияние для сверхвысокой безопасности
Сочетание нескольких биометрических модальностей (например, ритма «лицо + голос + набор текста») может обеспечить почти идеальную точность и устойчивость к спуфингу. Алгоритмы слияния взвешивают уверенность каждой модальности, что делает чрезвычайно трудным для злоумышленника компрометировать все одновременно. По мере того, как датчики становятся более сложными, пассивная мультимодальная аутентификация во время видеозвонка — анализ лица, голоса и поведения в реальном времени — станет стандартной.
Нулевое знание и гомоморфное шифрование
Методы сохранения конфиденциальности, такие как гомоморфное шифрование, позволяют выполнять биометрическое сопоставление на зашифрованных данных, никогда не расшифровывая их. Это означает, что даже поставщик биометрических услуг не может видеть исходные биометрические данные. В то время как вычислительно интенсивное сегодня аппаратное ускорение делает эти методы возможными для аутентификации в реальном времени. Телемедицинские платформы, обрабатывающие чрезвычайно чувствительные данные, такие как психиатрические записи или генетическая информация, могут принять эти технологии на ранней стадии.
Непрерывная аутентификация и пассивный мониторинг
Вместо одноразового входа в систему непрерывная аутентификация отслеживает биометрические и поведенческие сигналы на протяжении всего сеанса. Если система обнаруживает аномалии, такие как другой голос или неподходящий вход на клавиатуру, она может заблокировать сеанс или быстро провести повторную аутентификацию. Это особенно полезно для длительных сеансов телемедицины, где провайдер может отойти от своей рабочей станции. Поведенческая биометрия играет ключевую роль здесь.
Интеграция с блокчейном для децентрализованной идентификации
Системы идентификации на основе блокчейна позволяют пациентам владеть и контролировать свои биометрические учетные данные, не полагаясь на центральный орган. Для телемедицины это может означать, что пациент использует самосуверенный идентификационный кошелек для аутентификации на нескольких платформах без хранения биометрии на каждой из них. Это уменьшает поверхность атаки и дает пациентам больше контроля. Ранние пилотные проекты в Эстонии и Швейцарии показывают перспективы.
Регулирующие и этические соображения
Использование биометрических данных в телемедицине поднимает важные юридические и этические вопросы, которые разработчики платформы и поставщики медицинских услуг должны решать активно.Неспособность сделать это может привести к юридическим санкциям, потере доверия пациентов и операционным неудачам.
Согласие и прозрачность
В соответствии с GDPR и многими законами штата (например, Illinois BIPA, Washington HB 1493) требуется явное согласие перед сбором биометрических данных. Телемедицинские платформы должны предоставить четкие, не содержащие жаргона объяснения того, как будут использоваться биометрические данные, как долго они будут храниться и кто имеет доступ. Механизмы отказа должны быть заметными, и пациенты должны иметь право отозвать согласие и удалить свои биометрические данные без потери доступа к уходу, хотя, возможно, с помощью альтернативных методов аутентификации.
Политика хранения и удаления данных
Сохранение биометрических данных на неопределенный срок увеличивает риск. Платформы должны определять графики хранения, соответствующие клиническим или юридическим требованиям. Например, если пациент прекращает обслуживание, его биометрические шаблоны должны быть немедленно удалены. Автоматизированные рабочие процессы могут обеспечить соблюдение, а журналы аудита должны записывать любые удаления данных.
Предвзятость и справедливость
Биометрические системы, которые плохо работают для определенных демографических групп, могут привести к дискриминации в доступе к здравоохранению. Платформы несут этическое обязательство проверять и подтверждать выбранные ими биометрические решения на предмет справедливости во всех группах пациентов. Руководящие указания по регулированию все больше фокусируются на алгоритмической справедливости; ранние пользователи инклюзивного тестирования будут лучше позиционироваться по мере созревания правил.
Заключение
Биометрическая аутентификация представляет собой преобразующий инструмент для повышения безопасности на платформах телемедицины. Используя уникальные биологические характеристики, телемедицина может достичь уровня уверенности в идентичности, что пароли и даже аппаратные токены не могут соответствовать. Преимущества - улучшенная безопасность, удобство, снижение мошенничества и соблюдение нормативных требований - являются убедительными и подкреплены реальными развертываниями.
Однако для успешного внедрения необходимо уделять пристальное внимание вопросам конфиденциальности, точности, принятия пользователей и интеграции. Платформы должны выбирать соответствующие методы, внедрять надежные методы обнаружения живости и внедрять архитектуры, сохраняющие конфиденциальность. Таким образом, они могут построить доверие с пациентами и поставщиками, гарантируя, что телемедицина остается безопасным и доступным вариантом для доставки медицинских услуг.
По мере развития технологии мультимодальное слияние, непрерывная аутентификация и децентрализованные системы идентификации будут еще больше укреплять положение в области безопасности. Телемедицинские платформы, которые инвестируют в биометрическую аутентификацию сегодня, будут иметь хорошие возможности для удовлетворения требований безопасности завтрашнего дня, в конечном итоге обеспечивая более безопасную и эффективную помощь пациентам во всем мире.