МЕЖДУНАРОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ
ДЛЯ ОРГАНИЗАТОРОВ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ

Эффективные технические решения на службе здравоохранения региона
Информация об авторах

Авторы: Дюков А. Б.

Город: Санкт-Петербург

Название учреждения: ООО "Нетрика"

Текст тезиса

В докладе приведены следующие региональные сервисы: - Сервис записи на прием к врачу. - Управление очередями. - Обмен данными лабораторных исследований - Интегрированная электронная медицинская карта. По каждому региональному сервису приводятся возможности по обучению искусственного интеллекта на основе накопленной в сервисах информации и применения созданной системы в практических целях.

Сформировавшаяся экспертиза по информатизации здравоохранения в 13 регионах России заставляет задуматься об эффективных технических решениях на службе здравоохранения региона в том числе таких сравнительно недавно вошедших в широких обиход как искусственный интеллект. По бурному развитию вычислительной техники за последние полвека, мы можем только догадываться, насколько в ближайшее время еще измениться наша жизнь. Судите сами, с 1941 года, когда Конрадом Цузе был изобретен первый программируемый компьютер, осуществлявший 1 операцию в секунду мощность компьютеров увеличилась в 10 в 15 степени раз. Или же телефон в нашем кармане, который в десятки раз мощнее настольного компьютера начала 2000 годов. Физические же ограничения позволяют говорить о том, что через десяток-другой лет будут переносимые устройства мощностью, как человеческий мозг, а еще через полвека, как все 10 млрд. людей и этих устройств будет масса. Именно развитие вычислительных мощностей позволяет сейчас компьютерам распознавать речь, управлять автомобилями, распознавать снимки инструментальных исследований. При этом масштабность и сложность задач регионального уровня требует применения подобных высоких технологий для упрощения обработки колоссального потока имеющейся на уровне регионального здравоохранения объема информации. Далее примеры применения по сервисам. Сервис записи на прием к врачу. Реализована функция отложенной автоматической записи на прием к врачу исходя из заданных пациентом критериев возможного посещения врача. Т.е. по сути пациент задает несложный алгоритм (обучает систему), а та в ответ при соответствующей возможности реализует заданный алгоритм. В целом объем данных позволяет говорить о том, что система может обучиться (наподобие Яндекс пробок) и в дальнейшем может выступать предсказателем загруженности МО в зависимости от сезона, динамики заболеваемости населения, что может быть использовано для планирования отпускного периода, ремонтов, закупок расходного материала и лекарственного обеспечения и т.д. Управление очередями. Через данные региональный сервис проходит вся информация о направлениях на консультации к специалистам, МРТ\КТ и плановые госпитализации. Сервис содержит уникальную по ценности информацию о всех произошедших нецелевых или несвоевременных направлениях. Если обучить нейронную сеть по этому объему данных, то в дальнейшем врач на месте производя, например, нецелевое направление сможет сразу получать от системы подсказку, что данное направление в таком-то количестве случаев бывает отклонено целевой медицинской организацией. Обмен данными лабораторных исследований. Содержит в себе уникальную по ценности информацию по эффективности работы как централизованных лабораторий так и лабораторной службы в целом. Тут исходя из загруженности лабораторной службы возможно применение ИИ, например, для диспетчеризации лабораторных направлений. Интегрированная электронная медицинская карта. Содержит в себе информацию о заболеваемости и исходах лечения, что при должной проработке в конечном итоге должно привести к использованию данной накопленной информации для наращивания базы знаний для доказательной медицины.