СППВР: как утолить информационный голод практикующего врача и руководителя медорганизации

«СППВР и базы знаний: вызовы, текущие возможности и перспективы»

Прохоренко Николай Федорович, к.э.н., первый проректор ВШОУЗ

СППР – система поддержки приятия решений, В – врачебных.

Состояние: существует множество объективных факторов, способствующих развитию СППР в здравоохранении: нехватка медицинских кадров; развитие информационных технологий; наличие математических алгоритмов; расширение цифровизации отрасли; поддержка информатизации государством; позитивные сдвиги в регуляторике; взрывной рост инвестиций и участников разработок современных цифровых продуктов. Однако фактическая отдача от внедрения существующих СППР значительно отстает от ожиданий пациентов и работников отрасли.

Проблемы: кроме обычно рассматриваемых проблем: плохое качество, неполнота исходных данных, нехватка ресурсов, в т.ч. ИТ-специалистов, несовершенство датасетов, трудоемкость разработки, валидации и внедрения СППР, дефекты нормативной базы), особое внимание при разработках СППР следует уделить следующим:

• наличие субъективизма врача в оценке и принятии решения;
• относительность "объективности" лабораторных и инструментальных тестов;
• некомплементарность номенклатур, терминологии и онтологий;
• отсутствие единой и недвусмысленной формализации клинических ситуаций - "узлов" принятия решения;
• неверифицированные исходы случаев, включаемых в датасеты;
• показатели эффективности часто не относятся к итоговому результату;
• мало данных об итоговой социально-экономической эффективности внедрения СППР;
• отсутствие достоверной и закрытость даже существующей статистики.

Все это может обесценивать труд многих специалистов.

Рекомендации: при разработке СППР учитывать, что это сложный продукт, дающий инвестиционную отдачу только при тщательной проработке и часто только в средне- и долгосрочной перспективе; уделять особое внимание методологии используемых алгоритмов; разработку вести исключительно мультидисциплинарными командами; акцент в продвижении должен быть на продуктовых (полезных), а не на товарных свойствах; нужна консолидация участников рынка разработок и внедрения, так как ни государству, ни бизнесу с этим в одиночку не справиться.

«Селективный скрининг редких болезней при диспансеризации детей»

Намазова-Баранова Лейла Сеймуровна, заведующая кафедрой ФППФ ФГБОУ ВО РНИМУ им. Н.И.Пирогова Минздрава России, руководитель НИИ педиатрии и охраны здоровья детей ЦКБ РАН Миннауки РФ, президент Союза педиатров России.

Состояние и проблемы: важнейшим аспектом цифровизации здравоохранения является разработка и внедрение СППВР. Тема стандартизации в принятии врачебных решений сохраняет свою актуальность на протяжении последних 20 лет, и значимость ее только возрастает. Внедрение СППВР в селективном скрининге редких болезней при диспансеризации детей выявляет огромный потенциал для ранней диагностики у них редких заболеваний. С учетом реальной доступности многих высокоэффективных лекарственных препаратов это позволяет обеспечить лечение детей на ранних стадиях и скорректировать всю траекторию развития заболевания.

Однако до настоящего времени все, что касается машинного обучения и анализа больших данных для реализации СППВР в акушерстве, гинекологии, неонатологии в большей мере имеет характер поисковых работ. Необходимо как можно быстрее добиться внедрения СППВР в широкую клиническую практику.

Рекомендации:

Во-первых, как никогда, важно неукоснительное соблюдение клинических рекомендаций лечения. Во-вторых, необходимо всестороннее информирование родительского и медицинского сообщества о возможностях современных новейших лекарственных препаратов для лечения редких заболеваний у детей, поскольку процесс внедрения клинических рекомендаций достаточно продолжительный. В-третьих, представляется важным использование СППВР на отечественных платформах, чтобы постепенно уйти от необходимости обработки больших данных на облачных серверах не отечественного производства.

«Дистанционный мониторинг и СППВР: новые возможности в управлении диабетом».

Массимилиано Бинди, региональный директор по странам Южной и Восточной Европы подразделения средств диагностики диабета компании Эбботт.

Проблема: для эффективного управления сахарным диабетом (СД) необходим непрерывный мониторинг (флэш-мониторинг) уровня глюкозы. Компанией Эбботт создана целостная цифровая экосистема FreeStyle Libre и Libre View, в рамках которой осуществляется обмен данными между пациентами, врачами и лицами, осуществляющими уход за пациентами. Это позволяет мониторировать уровень глюкозы, оценивать клиническую картину и вырабатывать наиболее оптимальные клинические решения по лечению пациентов.

Рекомендации:

Технология флэш-мониторинга глюкозы обладает несомненными преимуществами, как для пациентов – с точки зрения ежедневного поведения и клинических результатов, так и для всей системы здравоохранения – с точки зрения повышения эффективности оказания медицинской помощи при диабете. Система FreeStyle Libre и Libre View также генерирует очень высококачественные телемедицинские консультации, что в условиях пандемии позволяет обеспечивать ведение даже тяжелых пациентов, высвобождает время и ресурсы системы здравоохранения для оказания медицинской помощи самым нуждающимся пациентам.

«Сегментация с помощью искусственного интеллекта для повышения настороженности медицинских работников в отношении редких болезней»

Роберто Фариа, менеджер по медицинским вопросам, Санофи, Бразилия

Проблема: распространенность редких болезней достаточно высока - от 3,5 до 5,9% населения планеты. Около 80% редких заболеваний имеют генетическую природу и могут проявляться при рождении или в раннем возрасте, а некоторые могут не проявляться до зрелого возраста. В ходе клинических исследований достаточно сложно получить надежные доказательства по лечению редких заболеваний (из-за ограниченного числа пациентов), более того, редких заболеваний очень много - около 8 тыс.. В совокупности эти факторы затрудняют качественную подготовку специалистов в этой сфере.

Рекомендации: необходимо заинтересовывать врачей в приобретении знаний по редким заболеваниям. Для этого необходимо разрабатывать целевые образовательные медицинские программы. Кроме того, искусственный интеллект, выявляя из массива данных о пациентах (для справки: в Бразилии такие данные агрегируются на центральном уровне) тех, кто имеет симптомы возможного редкого заболевания, может помочь врачам в их выявлении, особенно в тех районах, где пациенты с такими симптомами встречаются чаще всего. Также необходим анализ открытой информации о том, где наблюдаются и лечатся пациенты с высоким риском редких заболеваний.

«Британский опыт организации первичной помощи пациентам с ХСН с применением цифровых технологий»

Закир Юсеф, кардиолог, Университетский госпиталь Уэльса, Великобритания

Состояние и проблемы:цифровизация управления здоровьем пациентов очень значима. На медицинском обслуживании в Уэльсе находятся около 3,5 млн. пациентов. В графстве была осуществлена цифровая трансформация медицинского обслуживания. Есть собственный интернет-портал, который по безопасности информации занимает 2-е место в мире после Сингапура. Здесь размещены все данные по каждому пациенту, по всей истории его медицинского обслуживания. Это полностью безбумажное обслуживание.

Информационная система является очень дорогой по техническому сопровождению. Достаточно остро стоит вопрос замены устаревшего оборудования. Группы технической поддержки постоянно перегружены. При огромном количестве оцифрованной информации необходимо вести очень точные записи по каждому пациенту, по каждому событию, т.к. цена неточности в такой информационной системе очень велика.

Рекомендации:

Цифровая трансформация медицинского обслуживания требует значительных ресурсов и нуждается в совершенном техническом сопровождении. Также она предъявляет серьезные требования по качеству размещаемой информации по каждому пациенту. И еще очень важно в условиях полной цифровизации медицинского обслуживания сохранить человеческий контакт между пациентом и врачом.