Тренды цифровизации здравоохранения. Системы поддержки принятия врачебных решений

Системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР), наравне с телемедициной,  голосовыми технологиями и мобильными приложениями – один из ключевых трендов цифрового здравоохранения. Они должны стать основополагающей частью всей информационной медицинской системы.

С появлением технологий машинного обучения развитие СППВР вышло на новый уровень. Ещё больший толчок ему дало накопление больших объемов качественных медицинских данных. С их помощью разработчики обучают свои системы решать различные задачи, помогая врачу и предоставляя  ему дополнительный  объем  знаний.

Оперативная справочно-информационная поддержка со стороны СППВР помогает выстроить наиболее продуктивную врачебную тактику. Опираясь на предоставляемые системой клинические данные, рекомендации и протоколы, сведения о пациенте и лекарственных препаратах, врач может провести правильную диагностику, подобрать и контролировать лечение. Но это далеко не все, что может СППВР.

Из ключевых функций также выделяют:

• помощь в оформлении медицинской документации;
• определение степени и тяжести заболевания;
• генерацию тревожных сигналов;
• ассистирование в диагностике;
• оптимизацию лечения;
• достижение экономической эффективности.

Как это работает на практике

В октябре 2020 года СППВР была внедрена во всех взрослых поликлиниках Москвы. За последующие 8 месяцев столичные терапевты и врачи общей практики с помощью СППВР выписали более 237,5 тысяч направлений на диагностические исследования.

Система обладает искусственным интеллектом и предлагает врачам предварительный диагноз и диагностические процедуры, необходимые для его верификации, исходя из собранных о пациенте данных.  В нее «зашиты» клинические протоколы, разработанные врачами совместно с федеральными экспертами на основе международных стандартов и клинических рекомендаций. 

Процесс взаимодействия строится следующим образом:

• Врач вносит в систему жалобы пациента, а она выдаёт три возможных диагноза из 265 групп. Можно выбрать один из предложенных вариантов или же поставить свой.
• Далее, врач может отредактировать перечень предлагаемых исследований и визитов к узким специалистам.
• Пациент получает список назначений и памятку с правилами подготовки к исследованиям. Своевременность их проведения также проконтролирует СППВР.

Поддержка на государственном уровне

Минздрав России в сентябре 2021 года анонсировал разработку единой информационной базы медицинских документов, изображений и результатов инструментальных исследований для создания СППВР. На нее планируется потратить 3,49 млрд рублей. Еще 680 млн рублей в течение трех лет будет вложено в создание отраслевого центра искусственного интеллекта. К 2023 году планируется подключить не менее половины медицинских организаций к использованию отечественных СППВР к 2023 году.

Кроме того, в планах министерства развитие цифровых сервисов государственных медучреждений. Общий бюджет программы составит более 10 млрд руб.

Как отмечает министр здравоохранения Михаил Мурашко, машинное обучение и технологии должны помочь врачу агрегировать и обработать большой объём данных о пациенте, проводить комплексное прогнозирование, формировать подходы оценки человека и его конкретного заболевания, выводить определенный трек лечения. 

Важно сформировать медицинский паспорт человека, в основе которого будут данные анамнеза, указывающие на вероятность развития заболеваний. Ведь врач не может удержать в голове весь объем данных, которые получает о пациенте. Поэтому система должна начать их анализировать. Все записи должны быть структурированы, собраны по определенным шаблонам для дальнейшей возможности использовать искусственный интеллект.

Что предлагает qMS

МИС qMS регулярно пополняется различными базами знаний и системами поддержки принятия врачебных и управленческих решений. Пользователям доступны:

• встроенный справочник клинических рекомендаций. Врач может быстро их найти по конкретному пациенту и диагнозу;
• различные медицинские шкалы и калькуляторы;
• сигнальные отметки и информационные сообщения с возможностью настройки их вывода;
• стандарты лечения, утвержденные Министерством Здравоохранения РФ. Также есть возможность формировать, добавлять и использовать свои стандарты.

При определении диагноза происходит сопоставление данных модели пациента с информацией по случаю лечения. МИС qMS предлагает врачу выбрать стандарт из подходящих по ситуации. Есть возможность посмотреть назначения, входящие в конкретный стандарт, применить его полностью или частично, выбрав группы или конкретные назначения.

Также система помогает проводит проверку доступности назначений, вести автоматический расчет дозы препаратов, сохраняет перезаполненные протоколы.

Система поддержки принятия врачебных решений помогают сократить количество врачебных ошибок, например за счет напоминания о редких диагнозах, обнаружить несоответствия стандартам и рекомендациям в медицинских документах пациента, повысить точность диагностики с помощью быстрого поиска по структурированной базе данных. 

Безусловно, система это лишь помощник, она не заменяет, а дополняет врача, и последнее слово при принятии решения всегда остается за ним.