Digit hjælper hele vejen: fra at stille en diagnose til at dirigere patientstrømmen
IT innovation
Desuden vedrører digitale løsninger ikke kunpatientbehandling - forretningsprocesser relateret til administration og indlæggelse af patienter kan også automatiseres. I sådanne medicinske centre vil patienter ikke udholde smerter i en overfyldt skadestue, mens de venter på en læge. Hospitaler bruger allerede maskinlæringsløsninger til at strømline deres køproces.
Algoritmer hjælper ikke kun med at håndtereflow af patienter, men er beskæftiget med mere komplekse opgaver - udvikling af lægemidler, analyse og opbevaring af patientjournaler eller kan advare lægen om, at en bestemt patient kan have en underliggende sygdom, som er let at gå glip af. AI er allerede ved at reducere antallet af fejl i kræftdiagnostik, og kræftpatienter er meget mere tilbøjelige til at overleve.
Dette er ikke en utopi og ikke en beskrivelse af det fantastiskefremtid. I 2017 samarbejdede Mayo Clinic med Temptus for at begynde at bruge algoritmer til at identificere tegn på kræft. Forskere ved Lineberger Comprehensive Cancer Center brugte IBM-produktet til at identificere specifikke behandlinger for mennesker med tumorer, som viste sig at have genetiske abnormiteter.
Desuden er algoritmer nødvendige ikke kun til behandlingkomplekse sygdomme, men snarere for at slippe af med rutine - ifølge en undersøgelse foretaget af Sage Growth Partners har 90% af medicinske institutioner i USA allerede implementeret algoritmer eller har nedskrevet en plan for deres implementering i fremtiden. For eksempel kan patienter på Ohio State University Wexner Medical Center se en læge uden et eneste opkald og gennemgå deres lægejournaler til enhver tid. I Moskva fik patienterne mulighed for selvstændigt at registrere sig eksternt, ikke på ét hospital, men i hele byen, tilbage i 2011, og adgang til en elektronisk journal i 2020.
Det er lige meget, om nye værktøjer er vant tilregulerer strømmen af patienter eller udvikler lægemidler til kræft, genopfinder de moderne sundhedspleje. Et område, hvor smarte løsninger kan forudsige, forstå, lære og handle for patientens sundhed.
Digitalisering er ikke kun elektroniske tjenester
Hvordan algoritmer bliver introduceret i Moskva-medicinen
I Moskva for ti år siden begyndte de at arbejde påskabelse af en samlet digital sundhedsplatform. Dens grundlag er EMIAS (Unified Medical Information and Analytical System), Moskva-klinikker og derefter hospitaler begyndte at oprette forbindelse til det. Den første service i systemet var grundlæggende, men den mest populære var fjernbooking af en tid hos en læge. På trods af, at de i Rusland er på vagt over for digitale systemer, benyttede 80 % af moskovitterne ifølge officielle statistikker sig af at lave en tid hos en læge via internettet i år.
Systemet blev skabt fra bunden, så i første omgangdet var nødvendigt at digitalisere og uploade alle papirdokumenter til skyen, organisere dem og skabe et system, der giver dig mulighed for øjeblikkeligt at få adgang til de nødvendige oplysninger. Med tiden er platformen blevet mere avanceret - der er dukket tjenester op til indsamling af borgernes sygehistorie, udstedelse af elektroniske recepter. Resultatet blev en elektronisk sygejournal, en "digital tvilling" af en papirpatientjournal. Den gemmer alle de helbredsoplysninger, som både lægen og patienten kan se.
»Systemet er primært bekvemt for moskovitten selv.Når en ambulance går til et opkald, får den stadig adgang til patientens data undervejs - teamet har 5-7 minutter til at tjekke anamnesen, se kroniske sygdomme, - Vladimir Makarov, souschef for informationsteknologiafdelingen i Moskva Regeringen, bemærket i et interview med CNews, chef for digitalisering ved Moskvas sociale udviklingskompleks. - Det er praktisk, at en person ikke behøver at have papirer mellem det ambulante og indlagte led, for eksempel når han er indlagt. Nu sker det hele automatisk."
Desuden er digitalisering ikke kun elektronisktjenester, der lanceres uden egentlig infrastruktur. For at implementere EMIAS skulle det skabes fra bunden: etablering af kommunikations- og ingeniørnetværk, installation af moderne stikkontakter og computerudstyr til læger, forbedring af det medicinske udstyr, som specialister arbejder på - røntgenapparater, CT- og MR-maskiner, mammografi, fluorografi og angiografier og meget mere. Digitale strukturerede data i en samlet form er også vigtigt for systemet, specialister er allerede i gang med at digitalisere dataene hurtigt, som derefter bruges i EMIAS-systemet.
Digitaliseringen skal ikke være total – den vil kun føre til den modsatte effekt
”Hvis flertallet er engageret i skabelsendokumentorienterede systemer, så er det vigtigste for os den kliniske essens: kropstemperatur, puls, blodtryksindikatorer,” forklarer Vladimir Makarov. »Hvor end blodprøvetagningen finder sted, bliver resultatet sat i system, det er lige meget om det er taget i en ambulance, et hospital, som en del af en lægeundersøgelse, disse dokumenter opdeles i klinisk signifikante enheder. Dette er et produkt, der fungerer på skalaen af en enorm storby."
En af de vigtigste tjenestersuccession og kontinuitet i lægebehandlingen, samt indsamling og opbevaring af kliniske data - dette er en elektronisk journal. Tjenesten bliver konstant forbedret - i første omgang kunne brugerne i lægekortet se protokollerne for undersøgelser af læger, resultaterne af laboratorie- og instrumentelle undersøgelser samt udtræk fra hospitaler. Derefter blev oplysninger om vaccination af børn og voksne tilføjet til kortet. Nu har borgerne adgang til gyldige e-recepter med QR-kode i deres elektroniske journal — patienter skal ikke gå på apoteket med en skriftlig receptformular, det er nok at vise receptens QR-kode til apoteket på telefon. Desuden er nogle af disse funktioner ikke engang i udenlandske systemer.
Ud over bekvemmelighed for lægen og patienten, rækkenmedicinske data i et anonymiseret format gør det muligt at udvikle digitale tjenester, herunder AI. "Automatisering af processen med indsamling af medicinsk information gør det muligt at akkumulere en række store data om befolkningens sundhed og åbner op for et enormt potentiale for træning af kunstig intelligens i at løse praktiske sundhedsproblemer," siger Alexey Loleit, vicegeneraldirektør for strategi. og Produktudvikling, Data MATRIX. "Startende fra at forbedre nøjagtigheden af tidlig diagnose og forudsige udviklingen af sygdomme, slutter med analyse af farmakoøkonomi og evnen til at reducere omkostningerne i sundhedssystemet."
Desuden digitalisering, som skabt af skabernetjenester bør ikke være samlede - dette vil kun føre til den modsatte effekt: et fald i arbejdsproduktiviteten og et fald i antallet af medicinsk personale. Lægen er ikke udelukket fra processen, men forbliver det centrale led, der træffer den endelige beslutning. Men digitaliseringen giver ham mulighed for at træffe bedre beslutninger, frigøre sig fra rutinen og dobbelttjekke sig selv.
Digital assistance under pandemien
Især digitale systemer har vist dereseffektivitet i Moskva under pandemien. Alle medicinske institutioner rundt om i verden står over for de samme udfordringer - et stort antal patienter, mangel på ressourcer og rutinemæssige operationer, der skal udføres manuelt i det øjeblik, hvor patienterne har brug for hjælp. Forskere og læger begyndte at bruge teknologi for at vinde kapløbet med tiden for patienternes liv.
Moskva var klar til sådan en udfordring takket væredigital modenhed af storbyernes sundhedsvæsen. Dette hjalp på meget kort tid til at skabe et digitalt system, der hjælper hver patient med at blive personligt assisteret på alle stadier af behandlingen for coronavirus.
Grundlaget for den digitale platform er en laboratorieserviceaf COVID-19-diagnostik, oprettet på mindre end en måned, herunder 600 institutioner - både byer og private og føderale institutioner. Dette gjorde det muligt at have en enkelt opdateret database over alle indbyggere i Moskva med en bekræftet diagnose. En anden vigtig informationstjeneste er det samlede digitale register over patienter med coronavirus-infektion, som omfatter omkring 250 sundhedsorganisationer. Det giver personlig regnskab, routing og styring af patienter fra det øjeblik, virusset opdages. Registeret er tilgængeligt i realtid for alle dele af sundhedsvæsenet.
Sådan fungerer det:umiddelbart efter bekræftelse af patientens diagnose, kommer data om sværhedsgraden af hans tilstand ind i registret. Kontakt dem og tjek status. En ambulance går til alvorligt syge patienter, og behandlingen af patienter med symptomer på akutte luftvejsvirusinfektioner eller lungebetændelse, der ikke kræver indlæggelse, varetages af et telemedicinsk center.
Kunstig medicin kom også lægerne til hjælp.intelligens (AI) — ved hjælp af nye teknologier har radiologer mulighed for ikke at gå glip af patologier i en stor strøm af undersøgelser og til hurtigt at bestemme stadierne af udviklingen af lungebetændelse i computertomografibilleder af lungerne.
Kunstig intelligens (AI) er også kommet lægerne til hjælp
Det lykkedes at træne algoritmer takket være digitaliseringog anonymiserede data akkumuleret i løbet af de sidste par år. Et AI-baseret neuralt netværk til bestemmelse af graden af lungeskade i tilfælde af COVID-19 blev indført i EMIAS' Unified Radiological Information Service (ERIS). Den blev trænet på data fra en halv million patienter – algoritmer kan nu hjælpe læger og millioner af mennesker, der søger hjælp til samme problem.
”Vi lagde mærke til, at selv de læger, der i første omgangvar skeptiske over for AI-systemer og omfavnede hurtigt deres brugsværdi. Generelt vil tidsfaktoren, tilvænning og forbedring af selve produkterne bidrage til at opbygge tillid til AI,” siger Anna Meshcheryakova, CEO for Third Opinion. "Selvom udviklerne af AI-tjenester til nogle snævre opgaver allerede i dag viser nøjagtigheden af at opdage patologier, der overstiger den menneskelige."
Derudover gennem indførelsen af stemmeinput ogcomputervisionsteknologi, samt integration af stråleudstyr i et enkelt digitalt netværk, blev tiden til afkodning af CT-billeder reduceret til flere minutter. Samtidig føres resultaterne af alle undersøgelser automatisk ind i patienternes elektroniske journaler.
"AI-værktøjer, især computersyn,в медицине стали широко внедряться с началом пандемии COVID-19, когда поток обращений пациентов за короткий срок вырос в пять и выше раз. Врачам потребовались не знающие усталости цифровые помощники, — отмечает Анна Мещерякова. — В рамках Московского эксперимента по внедрению инновационных технологий в области компьютерного зрения для анализа медицинских изображений было подтверждено, что благодаря ИИ-обработке время на описание одного медицинского исследования сокращается на 30%. В конечном счете рентгенологическое звено оказывается в состоянии обработать больший поток исследований».
Eksperter over hele verden anerkender den høje nøjagtighedalgoritmer - de kan bestemme resultaterne af tests i 99,3% af tilfældene (nogle gange er traditionelle analyser ikke engang nødvendige for dette, lyden af en hoste er nok), de vælger individuel behandling for patienter på få minutter og kan ændre den om nødvendigt . Hvis lægerne gjorde dette, ville de ikke have tid nok til at være opmærksomme på patienter, der har brug for det, og arbejdsbyrden ville være mange gange større.
Borgeroplevelse
For at tjekke, hvordan algoritmer og digitale tjenester hjælper patienten, skrev Hi-Tech-korrespondenten hendes barn til lægen gennem en ansøgning med en elektronisk journal.
Tidligere var hun nødt til det for at få en tidtidligt om morgenen for at komme til klinikken og tage en kupon. På aftaledagen skal du stå i kø i receptionen for at få en papirjournal, og derefter vente i kø for at se lægen. Efter accept skal du vente igen med at returnere kortet til registreringsdatabasen. Hvis specialisten skrev henvisninger til yderligere undersøgelser eller test, blev det endnu sværere, dokumenterne er nemme at miste.
Med introduktionen af digital teknologi, optagelsesprocessentager flere minutter - for dette skal du indtaste adgangskoden, gå til applikationen og vælge barnet på startsiden. Det er nemt at finde en læge – du kan vælge ham efter speciale eller efternavn. Samtidig behøver du ikke ringe nogen steder for at få en tid. Ansøgningen åbner hans tidsplan, og ikke for den nærmeste fremtid, men for to uger i forvejen. Korrespondenten tilmeldte sig uden problemer en aftale og levering af prøver i retning af næste dag.
Med introduktionen af digitale teknologier tager processen med at lave en aftale med en læge et par minutter
Takket være EMIAS klarer poliklinikker strømmenpatienter - Jeg måtte vente omkring 10 minutter på en aftale, kun fordi den tidligere patient kom for sent i kort tid, og hans aftale tog lidt længere tid. Der var ingen kø.
Bestilling af tid til lægehenvisningtog et minut. Til indgrebet skulle jeg også vente 5-10 minutter, her kommer patienterne lidt langsommere ind på kontoret, men kun fordi nogle børn skal have lidt mere opmærksomhed. Resultaterne af proceduren dagen efter kom til den elektroniske journal i mobilapplikationen. Du kan også se inspektionsprotokollen og testresultater der.
Resultaterne gemmes også i den elektroniske journalinstrumentelle undersøgelser, undersøgelsesprotokoller, vaccinationsdata, lægeordinationer og meget mere. Det er ikke længere nødvendigt at gå med en papirrecept, og en papirjournal og et register bliver unødvendigt og arkaisk.
Digitaliseringens fremtid
Det lader til, at medicin er en af de mestinnovative områder, hvor digitale teknologier introduceres mest aktivt, men verdensdata afviser dette. Ifølge en undersøgelse foretaget af danske videnskabsmænd bliver de oftere brugt til sikkerhed, underholdning og endda medarbejderledelse.
Samtidig er digitaliseringsprocessen i gang i Moskva10 år allerede. Den dynamiske udvikling fortsætter nu, men teknologien har stadig et stort potentiale til at hjælpe læger, holde mennesker raske, aflaste specialister fra rutine og fokusere på sager, hvor der er behov for en levende læge.
«Система здравоохранения и фармацевтическая industrien har brug for store datasæt indeholdende data fra reel klinisk praksis og metoder til behandling af patienter, - rapporterer Alexey Loleit, vicedirektør for strategi og produktudvikling hos Data MATRIX. - Efter at have lært af sådanne data, er kunstig intelligens i stand til at opbygge en prædiktiv model og blive en værdifuld assistent for lægen og bidrage til vurderingen af plejestandarder for at optimere og forbedre klinisk og omkostningseffektivitet."
Læger kan fokusere på de tilfælde, hvor der er størst behov for dem
Som læger deler i undersøgelsen, er flertalletaf dem er fortsat ikke tilfredse med selve teknologien, men med "en kombination af algoritme og menneskelig intuition." For eksempel udfører Daniel A. Orringer, neurokirurg hos Langone Health, en operation for at fjerne hjernetumorer og bruger systemet til at afgøre, om han har fjernet så meget af tumoren som muligt, eller om operationen skal fortsætte.
På trods af patienternes frygt for, at AI vil berøve dem personlig pleje, mens den modsatte effekt opstår, kan læger fokusere på de tilfælde, hvor der er størst behov for dem.
”Hvis jeg under operationen har seksspørgsmål, kan jeg få svar uden at vente 30 eller 40 minutter. Og det reducerer operationstiden, patienten er mindre under bedøvelse, hvilket altid er godt, konstaterer han. - Ud fra dette eksempel er det indlysende, at teknologien ikke vil ændre hjernekirurgi og medicin generelt, vi taler om små detaljer. Patienten vil føle sig mere komfortabel, og lægerne får en hurtig assistent."
Læs mere
Der sker noget mærkeligt i universet: hvordan man forklarer uoverensstemmelser i Hubble-konstanten
Den antikke by Mittani-imperiet "dukkede op" fra floden. Han er over 3.400 år gammel
Om 20 år vil alt være anderledes: Hvilke færdigheder har vores børn brug for