Архив EN
Приложение к дайджесту научного управления РУДН · 2026 · Август

НАУКОМЕТРИЧЕСКИЙ
РАКУРС

АНАЛИТИЧЕСКИЙ ДАШБОРД
Раздел 1 · Глобальная наукометрия

Биомедицина и Фармация

Биомедицинский кластер переживает технологический бум. По данным Scopus, инвестиционный вектор смещается в сторону Глобального Юга, где государственные фонды КНР обходят США по объемам финансирования медицинских исследований. На мировом фронтире доминируют технологии искусственного интеллекта в диагностике, изучение ферроптоза в онкологии и мРНК-технологии.

3.28 Рекордный FWCI
(ИИ в диагностике)
2.57 Средний FWCI
(Ферроптоз и Онкология)
3.45 млн Новых патентных заявок
(Lens.org)

Грантовые потоки
(ТОП ФОНДОВ МИРА)

Анализ глобального финансирования на основе данных SciVal демонстрирует жесткую конкуренцию. Крупнейшим спонсором мировых медицинских исследований выступает Национальный фонд естественных наук Китая (NSFC). На потоковой диаграмме ниже представлен объем поддержанных исследований: потоки отражают количество опубликованных научных статей, профинансированных соответствующей организацией.

Мировой фронтир: Горячие темы
(ТОП-1% ПО АКТУАЛЬНОСТИ PROMINENCE)

Пузырьковая диаграмма, построенная по метрикам SciVal, визуализирует самые актуальные направления биомедицины (Top-1% Prominence). Размер элементов пропорционален общему количеству публикаций в Scopus, а положение на оси Y отражает цитируемость работ (FWCI). Индустрию возглавляют алгоритмы машинного обучения, технологии геномного редактирования и иммунотерапия.

География патентования
(ТОП-5 ЮРИСДИКЦИЙ)

В отличие от публикаций, на рынке интеллектуальной собственности, по данным Lens.org, США уверенно сохраняют абсолютное лидерство (857 тыс. документов), опережая Китай.

* WIPO (Мир) — Всемирная организация интеллектуальной собственности (международные заявки по системе PCT).
* Европа (ЕПВ) — Европейское патентное ведомство (региональные патенты).

Лидеры-разработчики
(ТОП-5 КОРПОРАЦИЙ)

Глобальный патентный рынок, согласно данным Lens.org, монополизирован транснациональной "Big Pharma". В число лидеров входит L'Oreal, Novartis и Hoffmann-La Roche.

Раздел 2 · Глобальные рейтинги и бенчмаркинг

Оценка глобальной конкурентоспособности

Медицинский кластер университета демонстрирует стабильные результаты на национальном уровне, однако сталкивается с вызовами в международном поле. Декомпозиция метрик фиксирует рост показателей трансфера технологий (Industry) и расширение международной сети (IRN), несмотря на коррекцию академической репутации. Независимый наукометрический бенчмаркинг (SciVal) определяет вектор для стратегического развития: фокус на высокорейтинговые журналы (Топ-10%) и повышение нормализованной цитируемости (FWCI).

RAEX
Медицина 2026

8 место ▲ +1 позиция
Медицинский институт демонстрирует уверенную положительную динамику в национальном предметном рейтинге RAEX, поднявшись с 9-го (2024 г.) на 8-е место (2026 г.), подтверждая высокий уровень подготовки кадров.

THE WUR
Clinical and Health 2026

801-1000 = Удержание позиций
По данным THE World University Rankings by Subject, стабильность позиции обеспечена системным ростом индикатора Research Quality (с 19.7 до 23.4) и Industry (с 22.6 до 25.6) за последние три года.

QS
Medicine 2026

551-600 ▼ Снижение позиций
В QS World University Rankings by Subject наблюдается коррекция позиций вследствие падения наукометрического ядра. Точкой роста выступает метрика International Research Network (IRN), выросшая с 44.1 до 54.4.

QS
Pharmacy & Pharmacology 2025

301-350 = Удержание позиций
Удержание позиций в 2025 году обеспечено стабильным индексом Хирша (67.1) и цитируемостью (61.7). В 2026 году направление не вошло в рейтинг из-за изменений в учете академической репутации.

Бенчмаркинг: Журналы
(ДОЛЯ СТАТЕЙ В ЖУРНАЛАХ ТОП-10% МИРА)

Согласно SciVal, доля статей в высокорейтинговых журналах (3.3%) превосходит показатель РНИМУ им. Н.И. Пирогова (2.8%), отражая фокус на качество.

Бенчмаркинг: Импакт (FWCI)
(ЗОНА СТРАТЕГИЧЕСКОГО РОСТА)

По данным SciVal, текущий уровень FWCI указывает на необходимость усиления международных коллабораций для преодоления разрыва с лидерами.

Раздел 3 · Внутренняя аналитика

Кадровый потенциал и клиническая специализация

Развитие биомедицинской науки в университете базируется на сильных научных коллективах, специализирующихся на хирургии, акушерстве и онкологии. Приоритетом выступает публикационная модель открытого доступа (Open Access) и точечный, но высокоимпактный трансфер технологий в индустрию.

Лидеры кластера

Жанна Кобалава

Кардиология
h-index: 39 FWCI: до 1.67

Ведущий исследователь в области кардиологии. Демонстрирует высокий уровень коллаборации с корпоративным сектором (почти 10% публикаций).

Альберт Суфианов

Нейрохирургия
h-index: 24 FWCI: до 1.30

Специалист в области клинической неврологии и нейрохирургии. Показывает феноменальный уровень международного сотрудничества (71.2% публикаций).

Мекан Оразов

Акушерство и Гинекология
h-index: 13 FWCI: 0.40

Специалист в области гинекологии, эндокринологии и репродуктивной медицины. Регулярно публикует исследования, интегрирующие различные аспекты женского здоровья.

Трансформация открытости
(OPEN ACCESS vs CLOSED)

По данным Scopus, за пять лет объем статей открытого доступа (Gold OA) вырос с 316 до 511, стабильно превышая долю публикаций закрытого типа.

Клиническая специализация
(СТРУКТУРА КЛАСТЕРА В SCOPUS)

Анализ суб-направлений в SciVal показывает доминирование прикладных клинических дисциплин: хирургии, онкологии, акушерства и инфекционных болезней.

Сотрудничество с индустрией (Трансфер технологий)

По данным SciVal, доля совместных публикаций с корпоративным сектором (фармацевтическими компаниями) составляет 1.2% (49 статей). Однако их уровень цитируемости (FWCI 6.91) почти в 7 раз превышает среднемировой показатель, что подтверждает высочайшее качество и востребованность прикладных медицинских исследований.

49
Публикаций
6.91
Импакт (FWCI)
Раздел 4 · Международные коллаборации

Индия

Сотрудничество с научно-исследовательскими центрами Индии выступает важнейшим элементом развития биомедицинского направления университета. Индия, являясь глобальным хабом фармакологии и биотехнологий, предоставляет уникальные возможности для совместных исследований. Аналитика подтверждает высочайшее качество (FWCI) совместных публикаций с индийскими академическими и клиническими центрами.

Динамика партнерства
(ОБЩИЙ ОБЪЕМ И FWCI СОВМЕСТНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ В МЕДИЦИНЕ)

На графике (по данным SciVal) представлена динамика совместных публикаций. Средний нормализованный уровень цитируемости (FWCI) достигает 9.10, что указывает на колоссальную востребованность работ.

Ключевые центры (Индия)

Аналитика SciVal показывает, что индийские медицинские институты формируют прочную основу для международных проектов. Доминирование клинических центров (AIIMS) и профильных университетов в структуре коллабораций указывает на концентрацию усилий в области практического здравоохранения и фармации.

Организация Совместных статей
Saveetha Institute of Medical and Technical Sciences 10
All India Institute of Medical Sciences (AIIMS Jodhpur) 9
Public Health Foundation of India 8
Manipal Academy of Higher Education 8
All India Institute of Medical Sciences (AIIMS New Delhi) 7

Самые цитируемые публикации (Топ-3)

Из выборки исключены консорциумные мегаколлаборации (>50 авторов) для отражения реального вклада конкретных исследовательских коллективов.

Фармакология и Токсикология
Heavy metal removal by biomass-derived carbon nanotubes as a greener environmental remediation: A comprehensive review ↗
Hoang, A.T. et al.
Комплексный обзор экологичной биоремедиации с использованием углеродных нанотрубок.
Опубликовано в Chemosphere.
277
ЦИТИРОВАНИЙ
Биомедицина
Terminalia chebula-Assisted Silver Nanoparticles: Biological Potential, Synthesis, Characterization, and Ecotoxicity ↗
Tharani, M. et al.
Исследование биологического потенциала и синтеза наночастиц серебра.
Опубликовано в Biomedicines.
63
ЦИТИРОВАНИЙ
Диагностика и ИИ
Lung image quality assessment and diagnosis using generative autoencoders in unsupervised ensemble learning ↗
Rajasekar, E. et al.
Оценка качества медицинских изображений легких с использованием генеративных ИИ-моделей.
Опубликовано в Biomedical Signal Processing and Control.
59
ЦИТИРОВАНИЙ