Tek bir dijital hasta profili oluşturun
Modern tıbbın etkili bir şekilde çalışabilmesi için gerekli olan
Rusya'da Sağlık Bakanlığı böyle bir projeyle uğraşıyor.Tekdüzen Durum Sağlık Bilgi Sistemi, tek bir bilgi sisteminde birleştirilen 13 alt sistem ve kayıt sistemidir. Bu yılın Kasım ayında, Birleşik Devlet Sağlık Bilgi Sisteminden gelen anonimleştirilmiş hasta verilerinin, ML modellerini eğitmek için uzman tıp şirketleri tarafından kullanılabileceği öğrenildi. Bu tür sistemler genellikle buluta yerleştirilir: Bu, hem verileri depolamak ve toplamak hem de makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesini hızlandırmak için sorunları çözme şeklidir.
Bilgi sistemlerinin otomatik ölçeklendirilmesi
Bugün teknolojinin izin vermesi gerekliBir tıp kurumunun altyapısını yüke uyarlar. Bir kullanıcı bir web sayfasında "Hata 404" ü gördüğünde veya telefonda bir uygulama açamadığında, bu hem iş için potansiyel bir müşteri kaybı hem de hasta için tıbbi bakım eksikliğidir.
Ek olarak, tıpta BT hizmetleri için gerekliliklerpandemi değişti: hasta sayısı, talep sayısı, işlenen tıbbi bilgi miktarı arttı. Örneğin, koronavirüs enfeksiyonları için günlük testlerin sayısı günde 100'den 10.000'e yükseldi: birçok tıbbi laboratuvarın bilgi sistemlerini hızla büyütmesi gerekiyordu. Böylece, Merkez Epidemiyoloji Araştırma Enstitüsü temelinde oluşturulan CMD laboratuvarı, bu yıl öngörülemeyen yük koşulları altında, bilgi sistemlerinin işleyişini hızlı bir şekilde ölçeklendirdi ve bulutların kullanımı nedeniyle yoğun yükler sırasında arıza olasılığını ortadan kaldırdı.
Yürütülen sınavların kalitesi
Bulut teknolojilerinin geliştirilmesi vetıp, hastalıkların teşhisine yönelik yeni yaklaşımlar ortaya çıkıyor. Tıbbi Karar Destek Sistemi (MDS) sağlık hizmetlerinde standart hale geliyor. Yapay zeka algoritmaları, çeşitli bilgilere dayanarak sağlık sorunlarıyla ilgili çok sayıda hipotezi tanımlamaya yardımcı olur. Yapay zeka, hasta kayıtlarını toplayıp düzenleyerek ve bunları tıbbi araştırma sonuçlarıyla karşılaştırarak patolojileri teşhis edebiliyor.
AI, radyologların doğru şekilde okumasına yardımcı olurX-ışını görüntüleri ve bunları göğüs hastalıkları uzmanları için görselleştirin. Medikal görüntülerin yapay zeka analizi için bir yazılım platformu olan RADLogics, bu yıl Yandex.Cloud'a başvurdu. Şirket tarafından geliştirilen bilgisayarla görme algoritmaları, örneğin SARS-CoV-2'nin neden olduğu viral pnömoni patolojisini bakteriyel pnömoniden ayırt edebilir.
Platformu buluta yerleştirerek, RADLogics aldıhızlı ve en önemlisi, yazılımı uzaktan yapılandırma ve kliniklerdeki mevcut radyolojik sistemlerle (PACS, RIS, MIS) entegre etme yeteneği. Bu, uzak bölgelerde bile teşhis departmanlarını bağlamayı ve ülke çapında hastalıkların teşhisi için tek bir standarda uymayı mümkün kıldı.
Hassas verileri saklama
Hastaneler, tıp merkezleri ve laboratuvarlarfarklı kategorilerdeki hassas bilgilerle çalışın: müşteri bağlantıları, tıbbi kayıtları, genetik bilgiler. Bu verilerin çoğu kişisel veriler kategorisine aittir ve buna göre federal yasalarda belirtilen tüm güvenlik gereksinimlerini karşılamalı ve Rusya Federasyonu topraklarında saklanmalıdır. Müşteri, sertifikalar için bulut platformunu bağımsız olarak kontrol edebilir, örneğin, FSTEC UZ-1 gerekliliklerine uygunluk için.
Önde gelen sağlayıcılar her yılveri güvenliği alanında uzmanlık. Gartner, bu yıl bulut veri ihlali olaylarının% 95'inin servis sağlayıcılardan değil müşterilerden kaynaklanacağını tahmin etti. 2023 yılına kadar IaaS modeli, kuruluşun kendi veri merkezinden% 60 daha güvenli olacak.
Bazı tıbbi kuruluşlar içinyüksek güvenlik seviyesi, bulut teknolojilerini kullanmanın temel nedenlerinden biri haline geliyor. Örneğin buluta geçtikten sonra büyük miktarda genetik veri ile çalışan yüksek teknoloji şirketi Genotek, sadece genetik sonuçların üretim cirosunu hızlandırmakla kalmamış, aynı zamanda Rusya Federasyonu mevzuatına uygun veri depolamasını da sağlamıştır.
Uzak Hasta Araçları
Bugün, teletıp birçok ülkede çok aktif bir şekilde gelişiyor: Teletıp hizmetlerinin küresel katılımı VEB Ventures 5,5 kat artabilir: 2020'nin başında 36 milyon ziyaretten 2021'in başında 200 milyon ziyarete.
Teletıpın tam gelişimi için gereklihasta verilerine hızlı erişim sağlayacak hata ayıklanmış altyapı. Hizmetler, bir kuruluşun buluttaki kapasiteye erişim kazandığı bir bulut bilişim modeli olan IaaS platformlarını kullanır. Böyle bir modeli kullanırken, herhangi bir konumdan sınırsız sayıda kullanıcının hizmette çalışabilmesi önemlidir. Örneğin bulutlar, Amerikan servisi Amwell'in daha hızlı ölçeklenmesine yardımcı oldu. Şirket şu anda 2.000 hastane ve 36.000 çalışanı işletmektedir.
Hastalarla etkili iletişim
Modern hastalar aktif olarak mobil kullanıyoraraçlar. Bu, tıp merkezlerinin, hastanelerin ve diğer kuruluşların yeni iletişim kanalları aramasına izin verir. Sağlık sektöründe, çağrı merkezlerini otomatikleştirmek ve sohbet botlarını tanıtmak için araçları giderek daha fazla kullanmaya başladılar.
İlkbaharda kendi kendine tecrit döneminin başında Sağlık BakanlığıMoskova bölgesi, vatandaşları arayan ve karantina durumlarını izleyen bir robot muhbiri başlattı. Robot, günde 2.000'den fazla sakinin refahını kontrol edebilir ve gerekirse bir ambulans veya doktor çağrısı transfer edebilir, ayrıca mali destek hakkı, elektronik hastalık izni verme veya MFC ile randevuyu iptal etme hakkı hakkında bildirimde bulunabilir.
Ayrıca okuyun:
AI, Schrödinger denklemini çözdü
Kürtaj ve bilim: doğum yapacak çocuklara ne olacak
"Çalışma başarısız oldu": Sputnik V test kullanıcıları artık plasebo almayacak