Digitは、診断から患者の流れのルーティングまで、あらゆる面で役立ちます
ITイノベーション
さらに、デジタルソリューションは患者ケア-患者の管理と入院に関連するビジネスプロセスも自動化できます。そのような医療センターでは、患者は医者を待っている間、混雑した緊急治療室での痛みに耐えることはありません。病院はすでに機械学習ソリューションを使用して、キューイングプロセスを合理化しています。
アルゴリズムは問題に対処するのに役立つだけではありません患者の流れは多岐にわたりますが、医薬品の開発、患者記録の分析と保存など、より複雑なタスクに従事したり、特定の患者が見逃しやすい基礎疾患を抱えている可能性があることを医師に警告したりすることもできます。 AI はすでにがん診断における間違いの数を減らしており、がん患者が生き残る可能性ははるかに高くなります。
これはユートピアではなく、幻想的なものの説明でもありません将来。 2017年、メイヨークリニックはテンプタスと提携し、がんの兆候を特定するためのアルゴリズムの使用を開始しました。 Lineberger Comprehensive Cancer Centerの研究者は、IBM製品を使用して、遺伝的異常があることが判明した腫瘍患者の特定の治療法を特定しました。
さらに、アルゴリズムが必要なのは治療だけではありませんSage Growth Partners の調査によると、米国の医療機関の 90% がすでにアルゴリズムを導入しているか、将来の導入計画を書き留めています。たとえば、オハイオ州立大学ウェクスナー医療センターの患者は、電話をかけずに医師の診察を受け、いつでも自分の医療記録を確認できます。モスクワでは、2011 年に患者が 1 つの病院内ではなく市内全域で個別に遠隔登録する機会が得られ、2020 年には電子医療記録にアクセスできるようになりました。
新しいツールを使用するかどうかは関係ありません患者の流れを調整したり、癌治療薬を開発したりして、彼らは現代の医療を再発明しています。賢明な意思決定が患者の健康のために予測、理解、学習、行動できる分野。
デジタル化は単なる電子サービスではありません
アルゴリズムがモスクワ医学にどのように導入されているか
10年前にモスクワで彼らは取り組み始めた統合されたデジタルヘルスケアプラットフォームの構築。その基盤はEMIAS（統合医療情報分析システム）であり、モスクワの診療所、そして病院がそれに接続され始めました。システム内の最初のサービスは基本的なものでしたが、最も人気があったのは医師の診察の遠隔予約でした。ロシアではデジタル システムに警戒しているという事実にもかかわらず、公式統計によると、今年モスクワ住民の 80% がインターネット経由で医師の予約を利用しました。
システムはゼロから作成されたため、最初はすべての紙の文書をデジタル化してクラウドにアップロードし、整理して、必要な情報に即座にアクセスできるシステムを作成する必要がありました。時間の経過とともに、プラットフォームはより高度になりました。市民の病歴を収集し、電子処方箋を発行するサービスが登場しました。その結果、紙の患者記録の「デジタルツイン」である電子健康記録が作成されました。医師と患者の両方が見ることができるすべての健康情報を保存します。
「このシステムは、主に白雲母自身にとって便利です。救急車が電話に出るとき、それはまだ途中で患者のデータにアクセスできます-チームは既往歴をチェックし、慢性疾患を見るのに5〜7分かかります-モスクワの情報技術部門の副責任者、ウラジミール・マカロフ政府は、モスクワ社会開発コンプレックスのデジタル化責任者であるCNewsとのインタビューで言及しました。 -入院時など、外来と入院のリンク間で書類を持ち歩く必要がないので便利です。今ではすべてが自動的に行われています。」
また、デジタル化は電子的なものだけではありません。実際のインフラストラクチャなしで開始されるサービス。 EMIAS を実装するには、通信ネットワークとエンジニアリング ネットワークを敷設し、最新のソケットと医師用のコンピューター機器を設置し、専門家が作業する医療機器 (X 線装置、CT および MRI 装置、マンモグラフィー、蛍光透視装置など) を改善する必要がありました。血管造影など。統一された形式のデジタル構造化データもシステムにとって重要であり、専門家はすでにデータを迅速にデジタル化しており、その後、EMIAS システムで使用されます。
デジタル化は完全なものであってはなりません-それは逆の効果につながるだけです
「過半数が創造に従事している場合ドキュメント指向のシステムの場合、私たちにとって最も重要なのは、体温、脈拍、血圧の指標である臨床的本質です」とウラジミール・マカロフは説明します。 「採血が行われる場所はどこでも、結果はシステムに入れられます。健康診断の一環として救急車や病院で採取されたかどうかは関係ありません。これらの文書は臨床的に重要なエンティティに分類されます。これは、巨大な大都市の規模で機能する製品です。」
提供する最も重要なサービスの1つ医療の継承と継続、および臨床データの収集と保存-これは電子医療記録です。サービスは常に改善されています。最初は、医療記録で、ユーザーは医師の診察のプロトコル、実験室および機器の研究の結果、および病院からの抜粋を見ることができました。その後、子供と大人の予防接種に関する情報が地図に追加されました。現在、市民は電子カルテでQRコード付きの有効な電子処方箋を入手できます。患者は処方箋を書いて薬局に行く必要はありません。薬剤師に処方箋のQRコードを提示するだけで十分です。電話。さらに、これらの機能のいくつかは、外国のシステムにもありません。
医師と患者の利便性に加えて、アレイ匿名化された形式の医療データにより、AIを含むデジタルサービスの開発が可能になります。 「医療情報を収集するプロセスの自動化により、人口の健康に関する一連のビッグデータを蓄積することが可能になり、実際の医療問題を解決するための人工知能のトレーニングに大きな可能性が開かれます」と戦略担当副総局長のAlexeyLoleitは述べています。および製品開発、データマトリックス。 「早期診断の精度を向上させ、病気の発症を予測することから始めて、薬剤経済学の分析と医療システムのコストを削減する能力で終わります。」
さらに、クリエイターが考案したデジタル化サービスは完全であってはなりません-これは逆の効果につながるだけです：労働生産性の低下と医療スタッフの数の減少。医師はプロセスから除外されませんが、最終決定を下す重要なリンクのままです。しかし、デジタル化により、彼はより良い決定を下し、日常業務から解放され、自分自身を再確認する機会が得られます。
パンデミック時のデジタル支援
特にデジタルシステムはパンデミック時のモスクワの効率。世界中のすべての医療機関が同じ課題に直面しています。膨大な数の患者、リソースの不足、そして患者が助けを必要としているときに手動で実行しなければならない日常業務です。科学者と医師は、患者の生活のための時間との戦いに勝つためにテクノロジーを使い始めました。
モスクワはおかげでそのような挑戦の準備ができていましたメトロポリタンヘルスケアのデジタル成熟度。これは、コロナウイルスの治療のすべての段階で各患者が個人的に支援されるのに役立つデジタルシステムを作成するのに非常に短い時間で役立ちました。
デジタルプラットフォームの基本はラボサービスですCOVID-19診断ツールは、600の機関（市、民間、連邦機関の両方）を含み、1か月以内に作成されました。これにより、診断が確定したモスクワのすべての居住者の単一の最新データベースを持つことが可能になりました。もう1つの重要な情報サービスは、コロナウイルス感染患者の統合デジタル登録です。これには、約250の医療機関が含まれます。ウイルスが検出された瞬間から、患者の個別のアカウンティング、ルーティング、および管理を提供します。レジスターは、ヘルスケアシステムのすべての部分でリアルタイムに利用できます。
仕組みは次のとおりです。患者の診断を確認した直後に、患者の状態の重症度に関するデータが登録簿に入力されます。それらに連絡し、ステータスを確認してください。救急車は重病患者に行き、急性呼吸器ウイルス感染症や入院を必要としない肺炎の症状のある患者の治療は遠隔医療センターによって行われます。
人工医学も医者の助けになりました。インテリジェンス（AI）—新しいテクノロジーを使用して、放射線科医は大量の研究で病理を見逃さず、肺のCTスキャンで肺炎の発症段階をすばやく判断する機会があります。
人工知能（AI）も医師の助けになりました
デジタル化のおかげでアルゴリズムを訓練することができました過去数年間に蓄積された匿名化されたデータ。 COVID-19の場合の肺損傷の程度を決定するためのAIベースのニューラルネットワークがEMIASの統合放射線情報サービス（ERIS）に導入されました。それは50万人の患者からのデータで訓練されました-アルゴリズムは今や同じ問題で助けを求める医師と何百万人もの人々を助けることができます。
「私たちは、最初にAIシステムに懐疑的で、すぐにその価値を受け入れました。一般に、時間的要因、製品自体に慣れて改善することは、AIへの信頼を築くのに役立ちます」とThirdOpinionのCEOであるAnnaMeshcheryakovaは述べています。 「今日すでにいくつかの狭いタスクのためのAIサービスの開発者は、人間の病状を超える病状を検出する正確さを示していますが。」
また、音声入力の導入により、コンピュータビジョン技術、および単一のデジタルネットワークへのビーム機器の統合により、CT画像のデコードにかかる時間が数分に短縮されました。同時に、すべての研究の結果は、患者の電子医療記録に自動的に入力されます。
「AI ツール、特にコンピューター ビジョン、医学におけるこの治療法は、新型コロナウイルス感染症のパンデミックの始まりとともに広く実施され始めました。このとき、患者からのリクエストの流れは短期間で 5 倍以上に増加しました。アンナ・メッシュチェリャコワ氏は、医師には疲れ知らずのデジタルアシスタントが必要だと指摘しています。 — 医用画像分析のためのコンピュータービジョン分野における革新的な技術の実装に関するモスクワ実験の一環として、AI処理のおかげで、1つの医学研究を記述する時間が30%短縮されることが確認された。最終的に、放射線科はより大きな研究の流れを処理できるようになります。」
世界中の専門家が高精度を認識していますアルゴリズム-ケースの99.3％でテストの結果を決定でき（これには従来の分析も必要ない場合があり、咳の音で十分です）、数分で患者の個別の治療法を選択し、必要に応じて変更できます。もし医師がこれをしているとしたら、それを必要とする患者に注意を向けるのに十分な時間がなく、仕事量は何倍にもなります。
市民体験
アルゴリズムとデジタルサービスが患者にどのように役立つかを確認するために、ハイテク特派員は、電子カルテを使用したアプリケーションを通じて、子供を医師に手紙で送りました。
以前は、約束をするために、彼女はしなければなりませんでした早朝にクリニックに来てクーポンを取ります。予約当日、受付に列を作ってカルテを取り、列に並んで医師の診察を受けます。承認後、もう一度待ってカードをレジストリに戻します。専門家が追加の検査や検査のために紹介状を書いた場合、それはさらに困難になり、書類は簡単に失われます。
デジタル技術の導入により、録音プロセス数分かかります-このためには、アクセスコードを入力し、アプリケーションに移動して、スタートページで子を選択する必要があります。医者を見つけるのは簡単です-あなたは専門分野または姓で彼を選ぶことができます。同時に、予約を取るために、どこにも電話する必要はありません。アプリケーションは、近い将来ではなく、2週間前に彼のスケジュールを開きます。問題なく特派員は翌日の方向にテストの予約と配達にサインアップしました。
デジタル技術の導入により、医師との約束をするプロセスは数分かかります
EMIASのおかげで、ポリクリニックは流れに対処します患者-前の患者が少し遅れて、彼の予約に少し時間がかかったという理由だけで、私は予約を約10分待たなければなりませんでした。キューはありませんでした。
医師の紹介の予約1分かかりました。手順についても、私は5〜10分待たなければなりませんでした。ここでは、患者はもう少しゆっくりとオフィスに入りますが、それは一部の子供たちにもう少し注意を払う必要があるからです。翌日の手順の結果は、モバイルアプリケーションの電子医療記録に反映されました。検査プロトコルとテスト結果もそこで表示できます。
結果は電子カルテにも保存されます機器研究、検査プロトコル、予防接種データ、医師の処方箋など。紙の処方箋を使う必要がなくなり、紙の医療記録と登録が不要になり、古風になります。
デジタル化の未来
薬は最も多いものの一つのようですデジタル技術が最も積極的に導入されている革新的な分野ですが、世界のデータはこれに反論しています。デンマークの科学者による調査によると、セキュリティ、娯楽、さらには従業員の管理にも使用されることが多くなっています。
同時に、モスクワではデジタル化プロセスが進行中ですもう10年。ダイナミックな開発は今も続いていますが、テクノロジーは依然として医師を助け、人々を健康に保ち、専門家を日常業務から解放し、生きている医師が必要な場合に集中する大きな可能性を秘めています。
「医療制度と医薬品」業界は、実際の臨床診療と患者の治療方法からのデータを含む大規模なデータセットを必要としています - Data MATRIX の戦略および製品開発担当副ゼネラルディレクターである Alexey Loleit 氏は報告しています - このようなデータから学習した人工知能は、予測モデルを構築し、予測することができます。医師の貴重なアシスタントとなり、臨床効果と費用効果を最適化および改善するための標準治療の評価に貢献します。」
医師は、最も必要とされるケースに集中できます
医師が研究で共有するように、大多数はそのうちの1つは、テクノロジー自体ではなく、「アルゴリズムと人間の直感の組み合わせ」に満足しています。たとえば、LangoneHealthの脳神経外科医であるDanielA. Orringerは、脳腫瘍を切除する手術を行い、このシステムを使用して、腫瘍を可能な限り切除したかどうか、または手術を継続する必要があるかどうかを判断します。
AIがパーソナルケアを奪うことを患者が恐れているにもかかわらず、逆の効果が発生しますが、医師は最も必要とされるケースに集中することができます。
「手術中に6つある場合質問、私は30分または40分待たずに答えを得ることができます。そしてこれは手術の時間を短縮し、患者は麻酔下に置かれることが少なくなり、それは常に良いことだと彼は述べています。 「この例から、テクノロジーが脳外科手術や医学全般を変えることはないことは明らかです。私たちは細部について話しているのです。患者はより快適に感じるようになり、医師は迅速なアシスタントを得ることができます。」
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