Digit은 진단에서 환자의 흐름을 라우팅하는 것까지 모든 방법을 돕습니다.
IT 혁신
또한 디지털 솔루션은환자 관리 - 환자 관리 및 입원과 관련된 비즈니스 프로세스도 자동화할 수 있습니다. 그런 의료기관에서는 환자가 붐비는 응급실에서 의사를 기다리며 고통을 참지 못한다. 병원은 이미 기계 학습 솔루션을 사용하여 대기열 프로세스를 간소화하고 있습니다.
알고리즘은 문제를 해결하는 데 도움이 될 뿐만 아니라그러나 의약품 개발, 환자 기록 분석 및 저장, 특정 환자에게 놓치기 쉬운 기저 질환이 있을 수 있음을 의사에게 알리는 등 더 복잡한 작업에 참여하고 있습니다. AI는 이미 암 진단 오류를 줄여 암 환자의 생존 가능성을 훨씬 높여주고 있다.
이것은 유토피아도 아니고 환상에 대한 묘사도 아니다.미래. 2017년 Mayo Clinic은 Temptus와 제휴하여 알고리즘을 사용하여 암 징후를 식별하기 시작했습니다. Lineberger Comprehensive Cancer Center의 연구원들은 IBM 제품을 사용하여 유전적 이상이 발견된 종양이 있는 사람들을 위한 특정 치료법을 식별했습니다.
또한 알고리즘은 치료에만 필요한 것이 아닙니다.Sage Growth Partners의 연구에 따르면 복잡한 질병이 아니라 일상적인 질병을 없애기 위해 미국 의료 기관의 90%가 이미 알고리즘을 구현했거나 향후 구현 계획을 작성했습니다. 예를 들어, 오하이오 주립대학교 웩스너 메디컬 센터(Ohio State University Wexner Medical Center)의 환자들은 전화 한 통 없이 의사를 만나고 언제든지 자신의 의료 기록을 검토할 수 있습니다. 모스크바에서는 2011년에 환자들이 한 병원이 아닌 도시 전역에서 원격으로 독립적으로 등록할 수 있는 기회를 얻었고, 2020년에는 전자 의료 기록에 접근할 수 있었습니다.
새로운 도구를 사용해도 상관 없습니다.환자의 흐름을 조절하거나 암 치료제를 개발하는 등 현대 의료를 재창조하고 있습니다. 현명한 결정이 환자의 건강을 위해 예측, 이해, 학습 및 행동할 수 있는 영역입니다.
디지털화는 단순한 전자 서비스가 아닙니다.
알고리즘이 모스크바 의학에 도입되는 방법
10년 전 모스크바에서 그들은 작업을 시작했습니다.통합 디지털 헬스케어 플랫폼을 구축합니다. 그 기반은 EMIAS(통합 의료 정보 및 분석 시스템)이며 모스크바 클리닉과 병원이 이에 연결되기 시작했습니다. 시스템 내 첫 번째 서비스는 기본 서비스였지만 가장 인기 있는 서비스는 의사와의 진료 예약을 원격으로 예약하는 서비스였습니다. 공식 통계에 따르면 러시아에서는 디지털 시스템을 경계하고 있음에도 불구하고 모스크바 시민의 80%가 올해 인터넷을 통해 의사와의 약속을 이용했습니다.
시스템은 처음부터 만들어졌으므로 처음에는모든 종이 문서를 디지털화하여 클라우드에 업로드하고 정리하고 필요한 정보에 즉시 액세스할 수 있는 시스템을 만들어야 했습니다. 시간이 지남에 따라 플랫폼은 더욱 발전했습니다. 시민의 병력을 수집하고 전자 처방전을 발행하는 서비스가 등장했습니다. 그 결과 종이 환자 기록의 "디지털 트윈"인 전자 건강 기록이 탄생했습니다. 의사와 환자 모두가 볼 수 있는 모든 건강 정보를 저장합니다.
“이 시스템은 주로 Muscovite 자신에게 편리합니다.구급차가 전화를 걸면 길을 따라 환자의 데이터에 계속 액세스 할 수 있습니다. 팀은 5-7 분 동안 기억 상실증을 확인하고 만성 질환을 볼 수 있습니다. - Vladimir Makarov, 모스크바 정보 기술 부서 부국장 정부는 모스크바 사회 개발 단지의 디지털화 책임자인 CNews와의 인터뷰에서 언급했습니다. - 환자가 입원할 때와 같이 외래와 입원환자 사이에 서류를 들고 다닐 필요가 없어 편리합니다. 이제 모든 일이 자동으로 진행됩니다."
게다가 디지털화는 단지 전자적인 것만이 아니다.실제 인프라 없이 출시되는 서비스입니다. EMIAS를 구현하려면 처음부터 새로 만들어야 했습니다. 통신 및 엔지니어링 네트워크 배치, 의사를 위한 최신 소켓 및 컴퓨터 장비 설치, 전문가가 작업하는 의료 기기 개선(X선 기계, CT 및 MRI 기계, 유방 촬영기, 투광 촬영기 및 투광 촬영기 등) 혈관 조영술 등. 통합된 형태의 디지털 구조화된 데이터도 시스템에 중요합니다. 전문가들은 이미 데이터를 빠르게 디지털화하여 EMIAS 시스템에서 사용하고 있습니다.
디지털화는 총체적이어서는 안 됩니다. 반대 효과만 초래할 것입니다.
"만일 대다수가 창조에 종사한다면문서 중심 시스템에서 우리에게 중요한 것은 체온, 맥박, 혈압 지표와 같은 임상적 본질입니다.”라고 Vladimir Makarov는 설명합니다. “혈액 샘플링이 이루어지는 곳마다 결과가 시스템에 입력되고, 앰뷸런스, 병원에서 가져갔든 건강 검진의 일환으로 이러한 문서는 임상적으로 중요한 개체로 분해됩니다. 이것은 거대한 대도시의 규모에서 작동하는 제품입니다.”
제공하는 가장 중요한 서비스 중 하나의료의 승계 및 연속성, 임상 데이터의 수집 및 저장 - 이것은 전자 의료 기록입니다. 서비스는 지속적으로 개선되고 있습니다. 처음에는 의료 기록에서 사용자가 의사의 검사 프로토콜, 실험실 및 도구 연구 결과, 병원에서 추출한 내용을 볼 수 있습니다. 그런 다음 어린이와 성인의 예방 접종에 대한 정보가 지도에 추가되었습니다. 현재 국민은 QR코드가 있는 유효한 전자처방전을 전자의무기록으로 열람할 수 있다. 환자는 처방전을 지참하고 약국에 갈 필요가 없고, 약사에게 처방전의 QR코드만 제시하면 된다. 전화기. 또한 이러한 기능 중 일부는 외국 시스템에도 없습니다.
의사와 환자의 편의는 물론 어레이익명화된 형식의 의료 데이터는 AI를 포함한 디지털 서비스 개발을 가능하게 합니다. 알렉세이 롤라이트(Alexey Loleit) 전략 부국장은 “의료 정보 수집 프로세스의 자동화는 인구의 건강에 대한 일련의 빅 데이터를 축적하는 것을 가능하게 하고 실제 의료 문제를 해결하기 위해 인공 지능을 훈련할 수 있는 거대한 잠재력을 열어줍니다. 및 제품 개발, 데이터 매트릭스. “조기 진단의 정확성 향상과 질병의 발달 예측에서 시작하여 약리학적 분석과 의료 시스템의 비용 절감 능력으로 끝납니다.”
또한 제작자가 구상한 디지털화서비스는 총체적이어서는 안 됩니다. 이는 노동 생산성의 감소와 의료진 수의 감소라는 반대 효과만 초래할 것입니다. 의사는 프로세스에서 제외되지 않지만 최종 결정을 내리는 핵심 연결 고리로 남아 있습니다. 그러나 디지털화는 그에게 더 나은 결정을 내리고 일상에서 벗어나 스스로를 재확인할 수 있는 기회를 제공합니다.
팬데믹 기간 동안의 디지털 지원
특히 디지털 시스템은전염병 동안 모스크바의 효율성. 전 세계의 모든 의료 기관은 동일한 문제에 직면해 있습니다. 수많은 환자, 자원 부족, 환자가 도움이 필요한 순간에 수동으로 수행해야 하는 일상적인 수술입니다. 과학자들과 의사들은 환자의 생명을 위한 시간과의 경쟁에서 승리하기 위해 기술을 사용하기 시작했습니다.
모스크바는 덕분에 그러한 도전에 대비했습니다.대도시 의료의 디지털 성숙도. 이는 매우 짧은 시간에 각 환자가 코로나바이러스 치료의 모든 단계에서 개인적으로 도움을 받을 수 있도록 돕는 디지털 시스템을 만드는 데 도움이 되었습니다.
디지털 플랫폼의 기반은 실험실 서비스입니다.600개 기관(시, 사립 및 연방 기관 모두 포함)을 포함하여 한 달도 채 안 되어 제작된 COVID-19 진단 도구. 이를 통해 확인된 진단을 통해 모스크바의 모든 거주자에 대한 최신 단일 데이터베이스를 확보할 수 있었습니다. 또 다른 중요한 정보 서비스는 약 250개의 의료 기관을 포함하는 코로나바이러스 감염 환자의 통합 디지털 레지스터입니다. 바이러스가 감지되는 순간부터 환자의 개인화된 회계, 라우팅 및 관리를 제공합니다. 등록은 의료 시스템의 모든 부분에서 실시간으로 사용할 수 있습니다.
작동 방식은 다음과 같습니다.환자의 진단을 확인한 직후 상태의 심각성에 대한 데이터가 레지스터에 입력됩니다. 그들에게 연락하여 상태를 확인하십시오. 구급차는 중환자에게 가고, 입원이 필요 없는 급성 호흡기 바이러스 감염이나 폐렴 증상이 있는 환자의 치료는 원격진료센터에서 한다.
인공 의학도 의사의 도움을 받았습니다.지능(AI) — 새로운 기술을 사용하여 방사선 전문의는 많은 연구에서 병리를 놓치지 않고 폐 CT 스캔에서 폐렴 발병 단계를 신속하게 결정할 수 있습니다.
인공 지능(AI)도 의사의 도움이 되었습니다.
디지털화 덕분에 학습된 알고리즘그리고 지난 몇 년 동안 축적된 익명화된 데이터. EMIAS 산하 통합방사선정보서비스(ERIS)에 코로나19 발생 시 폐 손상 정도를 판단하기 위한 AI 기반 신경망이 도입됐다. 그것은 50만 명의 환자로부터 얻은 데이터에 대해 훈련되었습니다. 알고리즘은 이제 의사와 같은 문제로 도움을 구하는 수백만 명의 사람들을 도울 수 있습니다.
"우리는 처음에AI 시스템에 회의적이었고 사용 가치를 빠르게 수용했습니다. 일반적으로 시간 요소, 제품 자체에 익숙해지고 개선하는 것이 AI에 대한 신뢰 구축에 기여할 것입니다.”라고 Third Opinion의 CEO인 Anna Meshcheryakova는 말합니다. "비록 오늘날 일부 좁은 작업을 위한 AI 서비스 개발자는 인간을 능가하는 병리를 감지하는 정확도를 이미 보여주고 있습니다."
또한 음성 입력 및컴퓨터 비전 기술과 빔 장비를 단일 디지털 네트워크에 통합함으로써 CT 이미지를 디코딩하는 시간이 몇 분으로 단축되었습니다. 동시에 모든 연구의 결과는 자동으로 환자의 전자 의료 기록에 입력됩니다.
“AI 도구, 특히 컴퓨터 비전은의료 분야에서는 코로나19 대유행이 시작되면서 환자 요청이 단기간에 5배 이상 증가하면서 널리 시행되기 시작했습니다. 의사들에게는 지칠 줄 모르는 디지털 보조자가 필요하다고 Anna Meshcheryakova는 말합니다. — 의료 영상 분석을 위한 컴퓨터 비전 분야의 혁신적인 기술 구현에 대한 모스크바 실험의 일환으로 AI 처리 덕분에 하나의 의학 연구를 설명하는 시간이 30% 단축되는 것으로 확인되었습니다. 궁극적으로 방사선과에서는 더 많은 연구 흐름을 처리할 수 있습니다.”
전 세계의 전문가들이 높은 정확도를 인정합니다알고리즘 - 99.3%의 사례에서 검사 결과를 결정할 수 있습니다(때로는 전통적인 분석이 필요하지 않은 경우도 있고 기침 소리만으로도 충분합니다). 몇 분 안에 환자를 위한 개별 치료법을 선택하고 필요한 경우 변경할 수 있습니다. . 의사가 이렇게 하면 필요한 환자에게 주의를 기울일 시간이 충분하지 않고 작업량이 몇 배나 더 많을 것입니다.
시민 체험
알고리즘과 디지털 서비스가 환자에게 어떻게 도움이 되는지 확인하기 위해 하이테크 특파원은 전자 의료 기록이 있는 애플리케이션을 통해 자녀를 의사에게 보냈습니다.
이전에는 약속을 잡기 위해 그녀가이른 아침에 진료소에 와서 표를 끊으십시오. 진료 당일 접수창구에 줄을 서서 진료기록지를 받은 후 진료를 받기 위해 줄을 섭니다. 승인 후 다시 카드를 레지스트리에 반환할 때까지 기다립니다. 전문가가 추가 검사나 검사를 위해 의뢰서를 작성하면 더 어려워지고 문서를 잃어버리기 쉽습니다.
디지털 기술의 도입으로 녹음 프로세스가몇 분이 걸립니다. 이를 위해 액세스 코드를 입력하고 응용 프로그램으로 이동하여 시작 페이지에서 자녀를 선택해야 합니다. 의사를 찾는 것은 쉽습니다. 전문 분야나 성을 기준으로 의사를 선택할 수 있습니다. 동시에, 약속을 잡기 위해 어디에도 전화할 필요가 없습니다. 응용 프로그램은 가까운 장래가 아니라 2주 전에 그의 일정을 엽니다. 아무 문제 없이 특파원은 약속을 잡고 다음 날 시험을 인도받았다.
디지털 기술의 도입으로 의사와 약속을 잡는 데 몇 분이 소요됩니다.
EMIAS 덕분에 폴리 클리닉은 흐름에 대처합니다.환자 - 이전 환자가 잠시 지각하고 예약 시간이 조금 더 오래 걸려서 10분 정도 예약을 기다려야 했습니다. 대기열이 없었습니다.
의사의 추천을 위해 예약하기1분이 걸렸다. 절차를 위해 나도 5-10 분을 기다려야했습니다. 여기 환자는 약간 더 천천히 사무실에 들어갑니다. 그러나 일부 어린이는 조금 더주의를 기울여야하기 때문입니다. 다음날 시술 결과가 모바일 어플리케이션의 전자진료기록부에 왔습니다. 또한 검사 프로토콜과 테스트 결과를 볼 수도 있습니다.
결과는 전자 의료 기록에도 저장됩니다.도구 연구, 검사 프로토콜, 예방 접종 데이터, 의사의 처방전 등. 더 이상 종이 처방전을 가지고 갈 필요가 없으며 종이 의료 기록과 레지스트리는 불필요하고 구식입니다.
디지털화의 미래
의학이 가장 중요한 것 중 하나인 것 같습니다.디지털 기술이 가장 활발하게 도입되는 혁신적인 영역이지만 세계 데이터는 이를 반박합니다. 덴마크 과학자들의 연구에 따르면 보안, 엔터테인먼트 및 직원 관리에 더 자주 사용됩니다.
동시에 모스크바에서 디지털화 프로세스가 진행 중입니다.벌써 10년. 현재도 역동적인 발전이 계속되고 있지만 기술은 여전히 의사를 돕고, 사람들을 건강하게 유지하고, 전문의의 일상적인 업무를 덜어주고, 살아 있는 의사가 필요한 경우에 집중할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있습니다.
"헬스케어 시스템과 제약Data MATRIX의 전략 및 제품 개발 담당 부국장인 Alexey Loleit는 "산업계에는 실제 임상 실습 및 환자 치료 방법의 데이터가 포함된 대규모 데이터 세트가 필요합니다. 인공 지능은 이러한 데이터를 학습하여 예측 모델을 구축하고 의사에게 귀중한 조력자가 되고 임상 및 비용 효율성을 최적화하고 개선하기 위한 치료 표준 평가에 기여합니다.”
의사는 가장 필요한 경우에 집중할 수 있습니다.
의사들이 연구에 참여함에 따라 대다수그들 중 일부는 기술 자체에 만족하지 않고 "알고리즘과 인간 직관의 조합"에 만족합니다. 예를 들어, Langone Health의 신경외과 의사인 Daniel A. Orringer는 뇌종양을 제거하는 수술을 시행하고 시스템을 사용하여 가능한 한 많은 종양을 제거했는지 아니면 수술을 계속해야 하는지 결정합니다.
AI가 개인 관리를 빼앗을 것이라는 환자의 두려움에도 불구하고 반대 효과가 발생하는 동안 의사는 가장 필요한 경우에 집중할 수 있습니다.
"수술하는 동안 6명이30~40분을 기다리지 않고 답변을 받을 수 있습니다. 이렇게 하면 수술 시간이 단축되고 환자가 덜 마취되어 항상 좋은 상태라고 그는 말합니다. - 이 예에서 기술이 일반적으로 뇌 수술과 의학을 바꾸지 않을 것이 분명합니다. 우리는 작은 세부 사항에 대해 이야기하고 있습니다. 환자는 더 편안하게 느끼고 의사는 빠른 조수를 받을 것입니다.”
더 읽어보기
우주에서 이상한 일이 일어나고 있습니다: 허블 상수의 불일치를 설명하는 방법
Mitani 제국의 고대 도시는 강에서 "표면"되었습니다. 그는 3,400세 이상이다.
20년 후에는 모든 것이 달라질 것입니다: 우리 아이들에게 어떤 기술이 필요할까요?