Utwórz pojedynczy cyfrowy profil pacjenta
Dla skutecznego działania współczesnej medycyny konieczne jest
W Rosji Ministerstwo Zdrowia jest zaangażowane w taki projekt.Zunifikowany stanowy system informacji o stanie zdrowia składa się z 13 podsystemów i rejestrów, połączonych w jeden system informacyjny. W listopadzie tego roku okazało się, że zanonimizowane dane pacjentów z Unified State Health Information System będą mogły wykorzystywać wyspecjalizowane firmy medyczne do trenowania modeli ML. Takie systemy często są umieszczane w chmurze: w ten sposób rozwiązują problemy przechowywania i agregacji danych oraz przyspieszają rozwój modeli uczenia maszynowego.
Automatyczne skalowanie systemów informatycznych
Dziś technologia musi na to pozwolićdostosować infrastrukturę placówki medycznej do obciążenia. Gdy użytkownik widzi „Błąd 404” na stronie internetowej lub nie może otworzyć aplikacji na telefonie, jest to zarówno potencjalna utrata klienta dla firmy, jak i brak opieki medycznej dla pacjenta.
Ponadto wymagania dotyczące usług informatycznych w medycyniepandemia uległa zmianie: wzrosła liczba pacjentów, liczba wniosków, ilość przetwarzanych informacji medycznych. Na przykład liczba codziennych testów na obecność koronawirusa wzrosła ze 100 do 10 000 dziennie: wiele laboratoriów medycznych musiało szybko skalować swoje systemy informatyczne. Tak więc laboratorium CMD, utworzone na bazie Centralnego Instytutu Badawczego Epidemiologii, w warunkach nieprzewidywalnego obciążenia w tym roku, szybko przeskalowało działanie swoich systemów informatycznych i wyeliminowało możliwość awarii podczas szczytowych obciążeń z powodu wykorzystania chmur.
Jakość przeprowadzonych badań
Wraz z rozwojem technologii chmurowych i ich wdrażaniem wmedycyny, pojawiają się nowe podejścia do diagnostyki chorób. System wspomagania decyzji medycznych (MDS) staje się standardem w opiece zdrowotnej. Algorytmy sztucznej inteligencji pomagają zidentyfikować dużą liczbę hipotez związanych z problemami zdrowotnymi w oparciu o różnorodne informacje. Sztuczna inteligencja jest w stanie zdiagnozować patologie poprzez zbieranie i porządkowanie dokumentacji pacjentów oraz porównywanie ich z wynikami badań medycznych.
AI pomaga radiologom prawidłowo czytaćObrazy rentgenowskie i wizualizuj je dla pulmonologów. W tym roku do Yandex.Cloud zwróciła się RADLogics, platforma oprogramowania do analizy obrazów medycznych AI. Opracowane przez firmę algorytmy widzenia komputerowego są w stanie m.in. rozróżnić patologię wirusowego zapalenia płuc wywołanego przez SARS-CoV-2 od bakteryjnego zapalenia płuc.
Dzięki umieszczeniu platformy w chmurze RADLogics otrzymałomożliwość szybkiej i co najważniejsze zdalnej konfiguracji oprogramowania oraz integracji z istniejącymi systemami radiologicznymi (PACS, RIS, MIS) w klinikach. Umożliwiło to łączenie oddziałów diagnostycznych nawet w odległych rejonach i przestrzeganie jednego standardu diagnozowania chorób w całym kraju.
Przechowywanie danych wrażliwych
Szpitale, centra medyczne i laboratoriapracować z poufnymi informacjami różnych kategorii: kontakty z klientami, ich dokumentacja medyczna, informacje genetyczne. Większość tych danych należy do kategorii danych osobowych, w związku z czym muszą one spełniać wszystkie wymogi bezpieczeństwa określone w przepisach federalnych i być przechowywane na terytorium Federacji Rosyjskiej. Klient może samodzielnie sprawdzić platformę chmurową pod kątem certyfikatów, np. Pod kątem zgodności z wymaganiami FSTEC UZ-1.
Wiodący dostawcy corocznie ulepszają swojewiedza w zakresie bezpieczeństwa danych. Gartner przewidział, że 95% incydentów naruszenia danych w chmurze w tym roku będzie spowodowanych przez klientów, a nie dostawców usług. Do 2023 roku model IaaS będzie o 60% bezpieczniejszy niż własne centrum danych organizacji.
W przypadku niektórych organizacji medycznych zapewnianiewysoki poziom bezpieczeństwa staje się jednym z kluczowych powodów stosowania technologii chmurowych. Na przykład zaawansowana technologicznie firma Genotek, która pracuje z dużą ilością danych genetycznych, po migracji do chmury nie tylko przyspieszyła obroty produkcji wyników genetycznych, ale również zapewniła przechowywanie danych zgodnie z ustawodawstwem Federacji Rosyjskiej.
Zdalne narzędzia pacjenta
Dziś telemedycyna rozwija się bardzo aktywnie w wielu krajach: według danych VEB Ventures, globalna frekwencja usług telemedycznych może wzrosnąć 5,5-krotnie: z 36 mln wizyt na początku 2020 r. Do 200 mln wizyt na początku 2021 r.
Dla pełnego rozwoju telemedycyny jest to koniecznedebugowana infrastruktura, która zapewni szybki dostęp do danych pacjentów. Usługi korzystają z platform IaaS, modelu przetwarzania w chmurze, w którym organizacja uzyskuje dostęp do pojemności w chmurze. Istotne jest, że korzystając z takiego modelu w serwisie może pracować nieograniczona liczba użytkowników z dowolnej lokalizacji. Na przykład chmury pomogły amerykańskiej usłudze Amwell w szybszym skalowaniu. Firma posiada obecnie 2000 szpitali i 36 000 pracowników.
Skuteczność komunikacji z pacjentami
Współcześni pacjenci aktywnie korzystają z telefonów komórkowychprzybory. Pozwala to placówkom medycznym, szpitalom i innym organizacjom na poszukiwanie nowych kanałów komunikacji. Coraz częściej w sektorze opieki zdrowotnej zaczęli używać narzędzi do automatyzacji call center i wdrażania chat-botów.
Na początku okresu samoizolacji wiosną Ministerstwo ZdrowiaRegion moskiewski uruchomił informatora robota, który dzwoni do obywateli i monitoruje ich stan kwarantanny. Robot jest w stanie sprawdzić samopoczucie ponad 2000 mieszkańców dziennie iw razie potrzeby przekazać wezwanie karetki lub lekarza, powiadomić także o prawie do wsparcia finansowego, wydaniu elektronicznego zwolnienia lekarskiego lub odwołaniu wizyty w MFC.
Przeczytaj także:
AI rozwiązała równanie Schrödingera
Aborcja i nauka: co stanie się z dziećmi, które będą rodzić
„Badanie zakończone niepowodzeniem”: placebo nie będzie już wstrzykiwane do testerów Sputnik V