Создание единого цифрового профиля пациента
Для эффективной работы современной медицины необходим регулярный обмен данными между всеми участниками сферы: врачами, пациентами и регуляторами. Большинство стран уже запустили проекты по созданию единого информационного пространства для обмена информацией между медицинскими организациями, как государственными, так и частными.
В России таким проектом занимается Минздрав. ЕГИСЗ — это 13 подсистем и реестров, объединенных в одну информационную систему. В ноябре этого года стало известно, что обезличенные данные пациентов из ЕГИСЗ смогут использовать специализированные медицинские компании для обучения ML-моделей. Подобные системы зачастую размещают в облаке: так решают задачи и по хранению и агрегированию данных, и по ускорению разработки моделей машинного обучения.
Автоматическое масштабирование информационных систем
Сегодня необходимо, чтобы технологии позволяли адаптировать инфраструктуру медицинского учреждения под нагрузку. Когда пользователь видит «Ошибка 404» на веб-странице или не может открыть приложение на телефоне — это и потенциальная потеря клиента для бизнеса, и отсутствие медицинской помощи для больного.
К тому же требования к ИТ-сервисам медицины изменила пандемия: увеличилось количество пациентов, количество обращений, количество обрабатываемой медицинской информации. Например, количество ежедневных тестов на коронавирусные инфекции увеличилось со 100 до 10 000 в день: многим медицинским лабораториям потребовалось быстро масштабировать работу информационных систем. Так, лаборатория CMD, созданная на базе Центрального НИИ эпидемиологии, в условиях непрогнозируемой нагрузки в этом году быстро масштабировала работу своих информационных систем и исключила возможность сбоев при пиковых нагрузках за счет использования облаков.
Качество проводимых обследований
С развитием облачных технологий и их внедрением в медицину появляются новые подходы к диагностике заболеваний. Система поддержки принятия врачебных решений (СППВР) становится стандартом в сфере здравоохранения. ИИ-алгоритмы помогают определить большое количество гипотез, связанных с нарушением здоровья на основе самой разной информации. Искусственный интеллект способен диагностировать патологии, собирая и систематизируя истории болезни пациента и сопоставляя их с результатами медицинских научных исследований.
ИИ помогает радиологам правильно читать рентгенологические снимки и визуализировать их для пульмонологов. В этом году в Yandex.Cloud обратилась компания RADLogics — это программная платформа ИИ-анализа медицинских изображений. Разработанные компанией алгоритмы компьютерного зрения умеют, например, отличать патологию вирусной пневмонии, вызванной SARS-CoV-2, от бактериальной пневмонии.
Разместив платформу в облаке, RADLogics получила возможность быстро и, самое главное, удаленно настраивать программное обеспечение и интеграцию с существующими радиологическими системами (PACS, РИС, МИС) в клиниках. Это позволило подключать диагностические отделения даже в удаленных районах и соблюдать единый стандарт диагностики заболеваний по всей стране.
Хранение чувствительных данных
Больницы, медицинские центры и лаборатории работают с чувствительной информацией разных категорий: контакты клиентов, их медицинские карты, генетическая информация. Большая часть этих данных относится к категории персональных, и, соответственно, она должна соответствовать всем требованиям безопасности, прописанным в федеральных законах, и храниться на территории РФ. Заказчик может самостоятельно проверить облачную платформу на наличие сертификатов, например, на соответствие требованиям ФСТЭК УЗ-1.
Ведущие провайдеры ежегодно совершенствуют свою экспертизу в области безопасности данных. Специалисты Gartner прогнозировали, что в течение текущего года 95% инцидентов, связанных с утечкой данных из облаков, будут происходить по вине клиентов, а не поставщиков услуг. К 2023 году модель IaaS будет на 60% безопаснее собственного дата-центра организации.
Для некоторых медицинских организаций обеспечение высокого уровня безопасности становится одной из ключевых причин использования облачных технологий. Например, высокотехнологичная компания Genotek, которая работает с большим объемом генетических данных, после миграции в облако не только ускорила оборот производства генетических результатов, но и обеспечила хранение данных в соответствии с законодательством РФ.
Инструменты для удаленной работы с пациентами
Сегодня во многих странах телемедицина развивается очень активно: по данным VEB Ventures, мировая посещаемость телемедицинских сервисов может вырасти в 5,5 раз: с 36 млн визитов на начало 2020 года до 200 млн визитов к началу 2021-го.
Для полноценного развития телемедицины необходима отлаженная инфраструктура, которая предоставит быстрый доступ к данным пациента. Сервисы используют IaaS-платформы — это модель облачных вычислений, когда организация получает доступ к мощностям в облаке. Важно, что при использовании такой модели в сервисе может работать неограниченное количество пользователей из любой локации. Например, облака помогли американскому сервису Amwell масштабироваться быстрее. Сейчас компания работает с 2 000 больницами и с 36 000 сотрудников.
Эффективность коммуникации с пациентами
Современные пациенты активно используют мобильные инструменты. Это позволяет медицинским центрам, больницам и другим организациям искать новые каналы коммуникации. Все чаще в сфере здравоохранения стали использовать инструменты по автоматизации колл-центров и внедрению чат-ботов.
В начале периода самоизоляции весной Минздрав Московской области запустил робота-информатора, который звонит гражданам и контролирует их состояние на карантине. Робот способен уточнять самочувствие более 2 000 жителей в день и при необходимости переводить звонок на скорую помощь или врача, также оповещать о праве на финансовую поддержку, выдаче электронного больничного или отмене записи в МФЦ.
Читайте также:
Аборты и наука: что будет с детьми, которых родят
«Исследование провалено»: испытателям «Спутник V» больше не будут вводить плацебо