Япония — страна, где в дефиците не только земля, но и медработники. По прогнозу министерства здравоохранения, труда и благосостояния, к 2040 году дефицит кадров в медицине составит примерно в 960 тыс. сотрудников. Основная причина – естественное старение трудоспособного населения. С 2016 года там реформируют здравоохранение в рамках стратегии, нацеленной на ИИ и цифровизацию.
Больницы на базе ИИ
$100 млн — столько к этому году власти потратят на внедрение ИИ в десяти больницах страны. ИИ должен автоматизировать процесс внесения данных в медкарты во время приёмов, помочь отслеживать симптомы и даже проверять образцы крови. Так правительство хочет сократить нагрузку на медработников.
MID-NET
Это сеть медицинских баз данных, созданная Минздравом и Агентством по фармацевтике. Система обобщает клинические и административные данные из 23 больниц, а ещё стандартизирует результаты 260 лабораторных тестов. MID-NET должна стать основным источником данных для оценки безопасности лекарств в Японии.
Переводчики в больницах
С помощью облачного сервиса ShareMedical любой иностранец может поговорить на своём языке, если позвонит в японскую больницу. Перевод происходит с 17 языков в режиме реального времени с задержкой не более 1 секунды. Человек слышит синтезированную речь, максимально приближенную к естественной. А если вы очно пришли в больницу, терминал-переводчик NEC поможет вам зарегистрироваться, оплатить услуги или найти нужное отделение.
Закон о мединфраструктуре следующего поколения
По-японски называется Jisedai Iryo-kiban Ho. Он разрешает анонимно использовать большие медданные для исследований болезней и разработки лекарств. При этом никто не отменяет закона о защите личной информации: нельзя собирать данные о здоровье конкретного человека и распространять без его согласия.
Диагностика лейкоза
Врачи из медцентра Университета в Токио впервые диагностировали тип рака крови с помощью суперкомпьютера IBM Watson. Он сделал это за 10 минут, сопоставив генетические данные пациентки с данными 20 млн клинических исследований. Среди тысячи мутаций в её ДНК суперкомпьютер выбрал именно те, которые были диагностически важны.
