В рамках Х конгресса «Оргздрав», который состоялся 19-20 мая, произошло интересное событие — награждение победителей Первой Всероссийской премии «Оргздрав: лидеры отрасли». В числе победителей оказались четыре проекта по информатизации и автоматизации работы медиков в регионах. 

Автоматизированная информационная система «Региональный акушерский мониторинг». В Свердловской области показатели материнской, младенческой и ранней неонатальной смертности оставались сравнительно высокими. Факторы, которые этому способствовали, — отсутствие преемственности между амбулаторным и стационарным звеньями оказания акушерско-гинекологической помощи, несвоевременная госпитализация при осложнениях, недостаточное следование стандартам оказания помощи. «Не потому, что врачи плохие. Просто стандартов много, и разобраться в них становится все сложнее, — сообщил Николай Анкудинов, руководитель АДКЦ ГБУЗ СО «ЕКПЦ», медицинский директор ООО «Инкордмед», разработчика АИСТ «РАМ».

Было принято решение о внедрении в регионе автоматизированной информационной системы «Региональный акушерский мониторинг». В число основных задач были выдвинуты мониторинг правильности ведения беременной на всех этапах, контроль соблюдения порядка маршрутизации беременных, оценка перинатальных исходов для своевременного принятия управленческих решений, цель которых — сделать помощь более эффективной, а также обеспечение возможности телемедицинских консультаций.

АС «РАМ» является облачной медицинской информационной системой. «Какие функции можно автоматизировать? Это ведение медицинской карты, оценка акушерских рисков и поддержка клинических решений на основании выявленных рисков, формирование единого цифрового пространства с возможностью телемедицины, — говорит Николай Анкудинов. — Система оценивает существующие в акушерстве риски в полностью автоматическом режиме, без участия врача — на основании собранных медицинских данных по первичному анамнезу, о предыдущих беременностях и т.д. На основании этого формируется тактика ведения этой беременности, становится возможной профилактика потенциальных осложнений. Выявляются различные сигнальные параметры, и в случае, если во время беременности возникают отклонения, программа в автоматизированном режиме информирует лечащего врача, руководителя учреждения и департамент здравоохранения. Доступна информация о стационарном этапе на территории всего региона: кто госпитализирован, почему, какую медпомощь он получает и не требует ли перевода. На основании этого можно консультировать и маршрутизировать пациентов. Помимо этого система позволяет на основании формализованных данных формировать большое количество информации, которую мы в перспективе планируем использовать в разработке клинических рекомендаций».

egicz.jpg

Мобильный помощник врача. Цифровизация медицины затронула уже многие сферы, но в случаях, когда врач покидает учреждение (например, отправляясь по вызовам на дом), цифровые инструменты становятся недоступны. «Блокнот, ручка, тонометр, стетоскоп — максимум, что есть у терапевта на вызове, — говорит Линар Гарифуллин, руководитель группы компаний «МедМаркет», разработчика продукта. — В Татарстане в год примерно 3,5 млн вызовов, и эта практика находится в «серой зоне»: мы не понимаем, как врач с пациентом коммуницирует, что там происходит. Этот процесс мы решили автоматизировать, и у нас неплохо получилось — результаты, которые мы видим в лечебной сети, вдохновляют. В нашем комплексе три роли: работа оператора контакт-центра, работа регистратора, определяющего ответственного за вызов на дом, и самый большой блок — непосредственно работа врача в нашей системе».

В системе при обращении больного в медучреждение — по телефону, через интернет и через «Госуслуги» — формируется карточка вызова, в которой отражены основные параметры, такие как ФИО больного, пол, возраст, повод к вызову и др. Эти параметры врачу фиксировать уже не придется. Теперь, приходя к пациенту, врач уже имеет бланк, где отражены манипуляции и обследования, которые он должен провести, исходя из повода к вызову. «Также есть справочник МКБ, и, что самое важное, мы интегрировали в него клинические рекомендации в табличной форме, — отмечает Линар Гарифуллин. — Врачу нужно только выбрать, какие именно обследования проводить и какие схемы терапии можно применить».

Сейчас система эксплуатируется в 7 крупных поликлиниках Казани и других городов РТ, в ней работает более 150 врачей, которые уже сформировали более 60 тыс. заключений. О результативности говорят сокращение временных затрат на каждого врача, обслуживающего вызовы, на 2 часа ежедневно, сокращение временных затрат среднего медперсонала по формированию отчетности на 1 час ежедневно, повышение количества и полноты документов в формате СЭМД, направляемых в РЭМД, по предварительным оценкам, на 15%, снижение количества ошибок при формировании медицинской документации, по предварительным оценкам, на 10%.

Региональная онкологическая информационная система «ОНКОР». «В 2014 году мы начали заниматься вопросами создания региональной онкологической системы, понимая, что, когда говорим о работе онкослужбы, информатизировать необходимо регион в целом, а не создавать отдельные медицинские информационные системы, — говорит Сергей Ефремов, директор ООО «БизнесКомпьютер», компании-разработчика системы «ОНКОР». — Первая задача, которую мы решали, — контроль маршрутизации пациентов в регионе (Свердловской области). Задача стала настолько актуальной, что нашим опытом заинтересовалась не только наша область. Сейчас нашими системами пользуются уже 8 субъектов РФ».

Как следует из материалов разработчика «ОНКОР», задачей системы поддержки работы онкологической службы является профилактика дефектов ведения пациентов как на стадии диагностики, так и в ходе лечения. «ОНКОР» занимается сбором информации из медорганизаций, первичных онкологических кабинетов, минздрава, ФОМС, страховых компаний. Внедрение системы привело к сокращению сроков маршрутизации пациентов со злокачественными новообразованиями от первичного обращения в медицинскую организацию по месту жительства до приема в специализированном учреждении. Среднее время от посещения врача по месту жительства до направления в онкодиспансер снизилось с 32 до 18 дней, среднее время ожидания приема для первичных пациентов — с 14 до 5 дней. Вторым этапом работы достоверность предоставляемых СПРО данных за счет интеграционного взаимодействия с другими информационными системами и перекрестных проверок представлена на примере динамики ранней выявляемости онкологии. За 3 года удельный вес пациентов с 1-2-й стадией увеличился с 53% до 57%.

Программный комплекс для автоматической обработки радиологических изображений «Платформа RADLogics». Технологии автоматической обработки радиологических изображений очень помогли медикам в острый период пандемии. Платформа RADLogics — один из пионеров такого класса решений. Ее задача — обнаружить признаки того или иного заболевания, облегчить постановку правильного диагноза, способствовать правильной приоритизации и маршрутизации пациентов.

Как сообщает в своих материалах компания-разработчик, результаты внедрения очень заметны: с 40 минут до 9 минут 30 секунд сократилось время описания снимка врачом-радиологом, затраты времени на сортировку и маршрутизацию пациентов (если у врача первичная оценка занимает около 7 минут, то искусственный интеллект справляется за 37 секунд). Если диагноз при описании снимка ставит врач-рентгенолог, вероятность его точности составляет 60-78%, Платформа RADLogics справляется с показателем более 95%.

«Искусственный интеллект — это уже не фантазия, это зрелое решение, оно опробовано на практике и может быть использовано», — говорит Виталий Соловьев, генеральный директор ООО «РАДЛОДЖИКСРУС», разработчика продукта «Платформа RADLogics». Несмотря на то, что COVID-19, судя по всему, уходит, разработанные решения можно успешно применять для иных задач. Например, у системы здравоохранения теперь есть инструмент для массового скрининга рака легких.