Science & Technology - Наука и технологии :: Врачи стали аналитиками

Posted: 10:33 13-12-2016
Врачи стали аналитиками

по следам Конгресса "ИТ в медицине" 2016
и о новом-старом опыте



Традиционный осенний Конгресс "ИТ в медицине" прошел в Москве в 2016 году. Основное впечатление от прошлогоднего конгресса заключалось в том, что медицинское сообщество больше внимания уделяло вопросам хранения самих данных. И год назад, и в этом году еще четко не проявились такие сотрудники медицинских организаций, которые бы занимали должность ответственного за стратегию по Большим данным или директора по данным (замглавврача по данным) Chief Data Officer (CDO). Должность CDO очень распространена в США в разных секторах экономики. Однако в этом году акцент заметно сместился на вопросы управления данными и аналитики данных. 

Можно отметить доклад из Череповца, в котором рассказали об опыте комплексной, полной автоматизации работы поликлиники, где столы врачей и регистратуры абсолютно лишены даже единичных листочков бумаги. Только компьютеры. Опыт удачный, выгода и удобство оценены врачами и пациентами. Есть варианты электронных подписей в виде ПИН-кода (Personal Identification Number, персональный идентификационный номер). ПИН-код пациент получает как в банке, подписывая заявление лично на бумаге. Вся ИТ-система работает в режиме ad-hoc, то есть по требованию врачей вносятся изменения, чтобы улучшить работу. И все равно, было сказано, что до успешной отладки ИТ-системы было много непонимания среди врачей, много недовольства.

Говорили о том, что врачам того поколения, которое профессионально становилось на ноги в годы до ИТ-систем, следует помогать работать в привычной обстановке, а именно - для таких врачей стали сканировать бумажные медицинские документы. Докладчик из ИТ-компании показал на примере, что среди данных, которые собираются в привязке к прикрепленному пациенту, есть и сканы бумажных медицинских заключений. Поднимая эту информацию по пациенту, врач может в привычном ему виде почитать написанное от руки с экрана.  

Интересным является опыт Санкт-Петербурга, они создали систему "Индекс пациентов", собрали данные по региону, более 30 млн прикрепленных к фамилиям записей, провели текстовую семантическую аналитику и свели перечень уникальных записей к 6 млн, объединив одних и тех же людей в их персональные электронные медицинские карты. Точность алгоритма - 99%, ошибки рассматриваются в индивидуальном порядке. 

А в США ставят задачу нового уровня - объединяют в группы электронные карты родственников, чтобы врач мог сразу получать необходимую информацию, собирая Anamnesis vitae, а также эта работа нацелена на будущие масштабные проекты по аналитике Больших данных в генетическом аспекте. Собирают информацию о пациенте и из не медицинских баз данных в одну карту. Также в США набирает обороты популярность подсчета по Большим данным ROI (Return On Investment, доходность инвестированного капитала). В России же пока разрешают просто объединять электронные карты семьи (детей) в один личный кабинет для удобства родителей.


Ресурс иллюстрации: PatientEngagementHIT.com

Ресурс иллюстрации: PatientEngagementHIT.com



В докладах, посвященных вопросам внедрения МИС (медицинских информационных систем), было сказано несколько интересных и важных мыслей:
  • нужно оценивать и учитывать стресс, который испытывают врачи при внедрении ИТ-системы во время обучения работе;
  • врач должен быть инициатором изменений в ИТ-системе, активным участником процесса;
  • врач должен понимать, для чего устанавливают ИТ-системы, чтобы не было сопротивления, а наоборот было активное взаимодействие врачей и ИТ-структур;
*именно эти проблемы и решают лекционные курсы для врачей, один такой курс разработан мною по теории Больших данных.
  • финансирование остается главной проблемой для ИТ-систем в здравоохранении, но чтобы зарабатывать самим на данных и на облачных сервисах, нужны законодательные решения. 
Статистическую отчетность переводят на BI (Business Intelligence). Это уровень требуемый, необходимый, но не передовой. Это не аналитика Больших данных. Пока что медицинские специалисты в штыки воспринимают уровень аналитики Больших данных, так как мешает статистический тип мышления, который очень подходит как раз к уровню продвинутой статистики BI. Но каждый эксперт в области Больших данных (например, преподаватели курса Dell ЕМС по Большим данным) скажет вам, что BI-аналитик (BI Analyst) это не то же самое, что Data Scientist или любой предметный (например, врач) исследователь в области Больших данных. 

И тем не менее, на секции с преобладающими докладами по BI, был один замечательный доклад по Case Study в области Больших данных, с обработкой данных из разных баз в R Studio. Автор доклада К.И. Шахгельдян из Владивостокского государственного университета экономики и сервиса. Были определены районы по всему Приморскому краю с дефицитом обслуживания больных туберкулезом и с прогнозом, где более всего дополнительно будут нужны фтизиатры и новые тубдиспансеры. 

Было сделано важное заявление в виде призыва - способствовать открытию, публикации данных (не персональных, а обработанных метаданных). Этот призыв относился к оценке эффективности работы медучреждений. От этого же докладчика из Санкт-Петербурга слушатели получили новый термин - "Data-культура в здравоохранении", или можно добавить по международной аналогии - Data-driven-здравоохранение.

Докладчик от СП.АРМ (системы qMS) рассказала о ресурсе www.himss.eu/healthcare-providers/emram. Это рейтинг медицинских учреждений по уровню их автоматизации. Желаемый 6 уровень (а самый сложный - это 7 уровень) требует установки систем принятия решений для врачей. Это и искусственный интеллект, и системы уровня ниже. К слову сказать, в основном это различные калькуляторы показателей риска и прогноза. Они давно развиваются в авиационной медицине, спортивной медицине, есть у урологов, хирургов, онкологов, и т.д. Создаются для неотложных состояний. Все они по сути являются интегрированными в МИС счетчиками-формулами. Разные автоматические справочники-подсказки активно развиваются в области фармакологии. 

Калькуляторы в медицине, на самом деле, существуют очень давно. Сегодня они становятся сложнее и их называют системами поддержки решений врача. Вот один из "старых" калькуляторов времен до ИИ и Больших данных, таблица с баллами была разработана в 2004 году, а автоматизирована в 2007 году (Колесниченко О.Ю., Колесниченко Ю.Ю.). По ссылке можно зайти на страницу и пройти полный цикл опроса до получения ответа о том, опасно или нет пилотам принимать то или иное лекарство. Сегодня это выглядит как простая но все же новая разработка в области систем поддержки принятия решений врачом. По ссылке доступен файл с расшифровкой компонентов алгоритма.



В целом вся аналитика пока что касается цифр и текста (слов). Аналитика изображений - вопрос будущего. Были доклады по аналитике технических сигналов с медприборов, что тоже является весьма интересной сферой для анализа данных медобследований. 

Что касается ИИ, например, IBM Watson - это система семантической текстовой аналитики английского языка. Но алгоритмы и принципы держатся в секрете разработчиками. В России есть свои наработки в области ИИ, есть интересные школы по семантическому анализу текста. Этим занимаются разные институты РАН. Кстати, в России есть очень интересное направление по ИИ - технология МИВАР www.mivar.ru. Вот на этот логический подход стоит обратить внимание. Но в целом необходимо подчеркнуть, что в России всегда было много талантливых писателей и поэтов, и русский язык очень богат, поэтому в российском народе должен появиться ИИ с очень продвинутой логикой текстовой аналитики, я в этом не сомневаюсь. Только такую систему ИИ лучше будет назвать не Доктор Айболит, а Пушкин, так как нужно создать виртуозную онтологию русского языка и медицинских алгоритмов диагностики и лечения.

ИИ - это все-таки не сознание в нашем понимании, а конечный автомат. Система может отвечать на вопросы и выдавать решения только в рамках заданных задач, но не творить. Это самообучающийся алгоритм, имеющий API доступ к текстовым базам данных. В связи с этим можно прогнозировать появление разных новых и успешных проектов по ИИ, подобных Ватсону, но, к сожалению, не подобных человеку. Для врача ИИ - это как бы дополнение самого врача с его клиническим мышлением, усиление аналитических возможностей врача. Так что я бы отнесла ИИ в медицине к системе дополненной реальности (Augmented Reality, AR), с которой врач будет иметь постоянный контакт через носимые устройства. 

В качестве заключения к данной статье привожу в пример прогноз Dell EMC по ИТ инновациям в медицине.



Leave a comment
Name
Text
Enter a code from the image below
 



 
 
 

Last posts: 
Третий этап исследования Third Wave, открытые данные, часть 1


ЖЕЛАЕМОЕ БУДУЩЕЕ


IoT-СОЦИУМ: КАКОЕ ОБЩЕСТВО БУДЕТ ОБЪЕКТОМ ИЗУЧЕНИЯ?


Массовые протесты начались в России


Лишние люди и лишнее время


Профессия и эволюция (или инволюция) социума


Анатолий Махсон удаляет рак


Friends or food? Мы начинаем движение к гуманному обществу


Вячеслав Мальцев: мы свидетели гибели капитализма


Donald Trump: IT' S SHOW TIME!


Они возвращаются


Благословение старца Святой Горы


Владеть Востоком во Христе


Врачи стали аналитиками


Евросоюзу и России нужно Ассоциативное Соглашение без майданов



 
   © SecurityAnalysisBulletin.com - 2015  feedback