ИИ научился ставить диагнозы на основе синхронизации данных ЭМК и дистанционного мониторинга
Российские разработчики научили искусственный выносить рекомендации на базе анализа данных электронной медкарты и показателей дистанционного мониторинга.
Этого удалось добиться в рамках объединения в единый комплекс систем мониторинга здоровья TouchMed («Нобилис») и поддержки принятия врачебных решений (платформенное решение Webiomed- участник рынка НТИ «Хелснет», резидент Фонда «Сколково»).
В результате мониторить состояние здоровья пациентов в процессе обычного профилактического осмотра не составляет труда даже в отдаленных и малонаселенных районах, например, на нефтегазовых и горнодобывающих объектах. За счет снижения числа рутинных операций по сбору и фиксации информации повышено качество диагностики в первую очередь в отношении сердечно-сосудистых заболеваний и болезней дыхательных путей и иных заболеваний - отмечают разработчики.
Мониторинговый комплекс в ходе обследования пациента автоматически загружает данные (пульс, давление, ЭКГ, уровень глюкозы и холестерина) в электронную медицинскую карту, алгоритмы ИИ обрабатывают эти показатели, выявляют факторы риска и указывают на потенциальные заболевания. Врач для принятия решения о назначении лечения получает предварительную полную оценку здоровья пациента.
«Компания «Нобилис» успешно оказывает услуги в проведении дистанционных медицинских осмотров, постоянно обновляет собственную IT-Платформу, расширяет комплекс услуг, востребованных крупными корпоративными заказчиками для управления трудовыми ресурсами. Совместный продукт с WebioMed позволяет оперативно прогнозировать и оценивать риски здоровья сотрудников, и своевременно проводить профилактические мероприятия», - сказал Сергей Чинилов, генеральный директор ООО «Нобилис».
Разработчики отмечают, что согласно действующим приказам Минздрава на прием одного человека полагается от 15 до 22 минут, часть этого времени уходит на заполнение электронного профиля пациента. Высвобождаемое от рутинной работы время врач может посвятить более детальной диагностике для постановки диагноза, назначения адресного лечения. Оптимизация процессов в рамках приемов пациентов позволит повысить эффективность врачецентричной клиентоориентированной медицины
«Прогнозные алгоритмы на основе машинного обучения позволяют быстро обрабатывать и качественно анализировать большие массивы информации. Это сокращает время на интерпретацию симптомов, результатов лабораторных исследований пациентов, что позволяет назначить своевременное и точное лечение и избежать осложнений ее течения и последствий”, - отметил коммерческий директор Webiomed Андрей Саликов.