Найти тему
Норд Клан

Цифровая трансформация медицины

Оглавление

Помните очереди в регистратуре за талончиком к врачу, такие же очереди на прием к терапевту и людей, которым только «спросить»? В последние годы традиционное здравоохранение начало меняться – появилась возможность записаться на прием через Интернет, получить удаленные консультации с врачом. Все активнее развиваются средства диагностики заболеваний, в том числе на основе искусственного интеллекта. Пандемия коронавируса только ускорила процесс «цифровизации» медицины. В этой статье мы поговорим о нашем опыте разработки в сфере здравоохранения.

Разработка медицинской информационной системы (МИС).

В первую очередь медицинские организации стремятся оцифровать и автоматизировать документооборот: вводятся электронные карты пациентов, в электронном виде хранятся результаты обследований, диагнозы. Вся полученная информация объединяется в единую медицинскую информационную систему – МИС.

Она позволяет автоматизировать рутинные процессы (например, получение стандартных форм – больничного листа, справки о состоянии здоровья), а также улучшить качество оказания медицинских услуг, в том числе за счет стандартизации. В случае необходимости в МИС всегда можно добавить новую функциональность.

В период активного распространения коронавируса остро возникла необходимость консультировать пациентов удаленно. Одно из решений – организация видеоконференций. С подобной задачей мы работали при разработке подсистемы МИС для «Ренесанс Здоровье». Необходимо было оптимизировать стриминговые видео-консультации, а также интегрировать их с внешними сервисами.

Другие примеры постепенного улучшения функциональности – внедрение в МИС системы распознавания речи для зарубежной организации, или формирование и проверка расчетов между различными территориальными фондами ОМС для государственной информационной системы (ГИС ОМС).

Личный кабинет врача для общения с пациентами
Личный кабинет врача для общения с пациентами

Телефон как средство диагностики заболеваний

Помимо внутренних систем медицинские организации выпускают мобильные приложения для пациентов. Они дают возможность человеку самостоятельно контролировать свое здоровье, а также обычно имеют встроенные справочные и обучающие материалы. Врач через приложение получает информацию о состоянии здоровья пациента.

Один из примеров реализации – разработка дополнительного модуля тестирования и оценки здоровья для приложения Budu. Пользователь проходит тест и получает персональные рекомендации на основе полученных результатов. В приложении есть возможность просмотреть историю тестирования и записаться к профильному врачу.

Модуль тестирования здоровья в приложении budu
Модуль тестирования здоровья в приложении budu

Более сложные мобильные приложения используют модули искусственного интеллекта.

Для примера рассмотрим разработанное нами приложение для определения чувствительности микроорганизмов к антибиотику. В Чашку Петри, где находится питательная среда, размещают антибиотик в виде таблетки.

Пользователю достаточно сделать фотоснимок на смартфоне и приложение самостоятельно определяет эффективность антибиотика для микроорганизма представленного образца: устойчив он к антибиотику (окружности вокруг таблетки нет или ее диаметр очень мал), или, наоборот, чувствительный к антибиотику (диаметр окружности приближен к максимальным значениям).

Для высокой точности измерений, в том числе пересекающихся окружностей, применяется обученная нейронная сеть. В приложении также имеется возможность редактировать параметры для каждой таблетки антибиотика: концентрация, семейство, классификация.

Мобильное приложение для определения чувствительности микроорганизмов к антибиотику
Мобильное приложение для определения чувствительности микроорганизмов к антибиотику

Искусственный интеллект как помощник врача при диагностике заболеваний

Нейронные сети и искусственный интеллект применяются, в том числе для более серьезных исследований, например, гистохимических.

Для проведения исследования используются специально приготовленные образцы тканей (срезы), которые окрашиваются специальными препаратами. По окраске среза оценивают:

  • морфологию ткани;
  • наличие патологических изменений в ткани или клетке;
  • наличие патогенных микроорганизмов;
  • определенные структуры в тканях.

Для того, чтобы произвести оценку среза применяется специальный микроскоп высокого уровня. Полученная база изображений предыдущих исследований с характерными признаками заболеваний служит основой для обучения нейронной сети и математических алгоритмов. После обучения система с высокой точностью определяет заболевания и помогает врачу сделать предварительный гистологический диагноз.

Гистологическое исследование при помощи машинного зрения
Гистологическое исследование при помощи машинного зрения

Активное внедрение искусственного интеллекта в медицине, как и в других сферах жизни, будет со временем только ускоряться. В ближайшее время подобные системы хоть и не смогут стать полноценной заменой врача, но способны значительно упростить процессы диагностики и профилактики заболеваний. В будущем вполне возможно, что врач будет нужен только для того, чтобы оценивать спорные диагнозы, в которых искусственный интеллект будет сомневаться.

Подробнее о наших разработках для медицины Вы сможете ознакомиться на нашем сайте.

#цифровизация  #цифроваямедицина #медицинабудущего