Здравоохранение: будущее медицины за информационными технологиями
Бюджетные ограничения, постоянные изменения в политике и нехватка персонала – все это проблемы, с которыми сталкиваются медицинские учреждения по всему миру. Отрицать сложность решения этих вопросов невозможно, однако уже сейчас на помощь врачам и государственному сектору приходит ИТ.
Важное место в современной медицине отводится цифровизации и переходу от бумажных носителей в сторону электронных баз данных с историями болезней пациентов, что повышает эффективность и значительно упрощает работу медицинских учреждений. В крупных городах информационные технологии заходят дальше: ведется учет пациентов, хранение результатов обследований, появляются возможности дистанционного обучения для медиков. Данные о специализациях и квалификации медицинских работников, фармацевтические данные о лекарственных препаратах – все это преобразуется в удобный электронный формат. Однако одно лишь хранение данных далеко не предел ИТ в помощи медицине. Другая функция – анализ медицинских данных, который может использоваться при разработке персональных медикаментов, диагностике заболеваний, а также прогнозировании более эффективного лечения.
ИТ в борьбе с онкологией
Data Science - наука о данных пока что не имеет широкого распространения в медицине из-за отсутствия стандартов в отрасли, ограниченности бюджета и скептицизма, но имеет большой потенциал в данной сфере. Традиционно медицина опиралась исключительно на опыт и компетенции врачей, однако при таком подходе неточности неизбежны. Использование же Data Science в первую очередь может снизить влияние человеческого фактора и обеспечить лучшие результаты для пациентов.
На сегодняшний день большинство патологических заключений опираются на результаты ручных, субъективных методов диагностики, разработанных более века назад. В 2015 г. были предприняты первые попытки внедрения машинного обучения и Data Science для борьбы с раком. Суперкомпьютер IBM Watson Health два года готовился к работе с пациентами в больницах США – за это время компьютер изучил около 2 млн. страниц медицинских текстов, и более 25 тыс. историй болезни. Сейчас такие компьютеры используют для диагностики сложных случаев рака у пациентов, а также для составления оптимального курса лечения с точностью 90% (для сравнения, традиционная диагностика онкологии в среднем точна на 50%). Другие области использования суперкомпьютера – радиология и кардиология. Эти инновационные разработки являются реальным примером того, что в дальнейшем ИТ-технологии будут эффективно использоваться в области здравоохранения.
Другой пример - компания Paige, которой удалось значительно ускорить процесс клинической диагностики и назначения терапии для больных онкологией: после заключения контракта с Мемориальным онкологическим центром имени Слоуна- Кеттеринга, компания получила доступ к одному из крупнейших в мире репозиториев патологических данных. Машинное обучение позволило обработать 25 млн. обезличенных патологических слайдов, и эта информация помогает врачам-онкологам проводить диагностику рака намного быстрее.
Несмотря на то, что в России нет практических кейсов использования данных при борьбе с онкологией, такая перспективна активно обсуждается: на ежегодной конференции BIG DATA представители Депздрава Москвы также рассказывали о потенциале машинного обучения при диагностике рака.
Симбиоз ИТ и биотехнологий
Данные действительно могут не только решить некоторые из самых сложных проблем здравоохранения, но и в корне изменить подход к поиску оптимальных противовирусных препаратов.
В России, в том числе, умные технологии активно применялись при диагностике COVID-19. В 45 взрослых поликлиниках Москвы появился “цифровой помощник” в рамках системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР), разработанной Сбером. Путем анализа жалоб пациента система предлагает 3 варианта диагноза, перечень специалистов, чья помощь потребуется при лечении, а также перечень исследований, благодаря которым были поставлены диагнозы. Благодаря использованию подобных технологий существенно снижается вероятность спутать ОРВИ и COVID-19 у пациента.
Это отличные примеры того, как технологии могут эффективно использоваться и стимулировать инновационные медицинские и фармакологические разработки, и это лишь верхушка айсберга. Технологии обработки данных действительно могут стать революцией в области здравоохранения в мировом масштабе.
Что еще могут технологии?
Адаптивное штатное расписание в клиниках - В последние годы медицинские трастовые фонды по всему миру все чаще обращаются к технологиям, которые помогли бы решить проблему нехватки персонала или недостаточного финансирования. Например, в Великобритании многие трасты NHS используют ретроспективные данные, чтобы прогнозировать необходимость расширения штата в будущем. Что может быть связано с наплывом пациентов из-за предстоящего сезона гриппа.
Повышение воспроизводимости- Вариативность заболеваний - одна из самых серьезных проблем медицинской отрасли. Согласно Международной классификации болезней ( МКБ-11) ВОЗ насчитывает более 55 тыс. болезней. Такое разнообразие приводит к бесполезной трате ресурсов и нежелательным исходам терапии. Любая попытка исключить, или хотя бы снизить вариативность заболеваний, требует анализа огромного количества данных. Тем не менее, современные технологии Big Data и Data Science могут это сделать. Они обеспечат повышение эффективности терапии и улучшение клинических исходов для пациентов всего мира.
ИТ в российской системе здравоохранения
Россия также обращает внимание на развитие информационных технологий. Различные решения широко и успешно применяются в таких сферах как ритейл, финансовая аналитика или банковский бизнес. В то же время здравоохранение остается консервативной сферой, и внедрение новых технологий там все еще на низком уровне. В последнее время в российской медицине начали активно применяться некоторые ИТ-решения (дистанционные консультации, учет пациентов, перевод документации в цифру, образование медиков и др.), но такие технологии как Big Data, IoT, Машинное обучение или аналитика, остаются практически неохваченными несмотря на весь доказанный потенциал в этой сфере. В основном это связано с защитой персональных данных пациентов, что регулируется законодательством, но есть и другая причина: 97% ИТ-решений, связанных с данными в медицинской отрасли, запатентованы десятью странами-лидерами в этой сфере - к сожалению, Россия пока не входит в их число.
Несмотря на это, в крупных городах России делаются большие шаги вперед. В Москве действует Единая медицинская информационно-аналитическая система (ЕМИАС), которая охватывает 660 медучреждений. Согласно исследованию McKinsey & Company в 2018 г. система была признана первой в мире по проникновению веб-сервиса в сфере здравоохранения среди жителей мегаполисов.
Фокус на данных
Повышение значимости использования технологий будет требовать обязательных навыков анализа и управления данными во всех аспектах медицинского обучения. Поскольку медицинские организации все чаще используют в своей работе процессы обработки данных, абсолютно необходимо, чтобы их сотрудники (как врачи, так и административный персонал), имели соответствующие компетенции в работе с ИТ. Для обеспечения распространения этих технологий должны быть созданы условия обучения, поддержки и обмена опытом.
В то же время нельзя допускать торможения внедрения инноваций. Автоматизация управления данными высвобождает значительное количество времени и ресурсов, которые могут быть потрачены на более важные задачи. Одно можно сказать наверняка: будущее здравоохранения выглядит достаточно позитивно с точки зрения внедрения новых технологий, которые позволят обеспечить более качественное медицинское обслуживание.
Опубликовано 29.01.2021