Как интеллектуальные медицинские помощники меняют здравоохранение

Медицинские помощники позволяют повысить уровень технологизации взаимодействия пациента и здравоохранения. Собирая анамнез заболевания и жизни пациента до очного приема у врача чат-бот интегрирует данные в его электронной медицинской карте, меняя наш привычных способ взаимодействия с системой здравоохранения, делая его намного более быстрым и удобным.

Потенциал применения подобных инноваций по-настоящему огромен. Автоматизированные платформы навигации пациентов при взаимодействии с системой здравоохранения могут развиваться в зависимости от сути и деталей медицинской проблемы, с которой человек столкнулся.

Являясь разработчиком цифрового помощника и имея опыт его внедрения в одном из крупных российских регионов, мы проанализировали основные проблемы, с которыми сталкиваются пациенты при обращении в систему здравоохранения.

Среди ключевых сложностей:

1. Значительная доля времени во время приема у врача тратится на опрос пациента и заполнение его электронной медицинской карты (анамнез заболевания, исторический анамнез и пр), сокращая тем самым время на постановку диагноза и назначение терапии. А кроме того, иногда дефицит времени приводит к неполному снятию анамнеза, то есть к потере информации, необходимой для постановки верного диагноза и назначения терапии.

2. В рамках конкретных кейсов (заболеваний) цепочка взаимодействия «пациент — лечебное учреждение» иногда является не оптимальной (пример такой цепочки: прием терапевта — направление на анализы — повторный прием терапевта — прием у профильного специалиста — направление на анализы / исследования — повторный прием у профильного специалиста и т.п.).

3. Существует дефицит профильных узких специалистов в ряде населенных пунктов, что может препятствовать оказанию оперативной медицинской помощи пациенту.

4. Организационные, временные, финансовые и иногда психологические барьеры препятствуют обращению пациентов к врачу на раннем этапе развития заболевания, что существенно усложняет в дальнейшем процесс эффективной терапии.

Как цифровые помощники могут справиться с этими проблемами

1. Система, разработанная на основе технологии машинного обучения и элементов искусственного интеллекта, в рамках обращения пациента за медицинской помощью внимательно опрашивает его по сути проблемы (что само по себе повышает эффективность последующего медицинского приема как с точки зрения времени на проведение консультации, так и с позиции полноты информации). Далее на основе автоматизированного алгоритма анализа информации определяет дальнейшую логистику обращения: записывает на прием к терапевту / педиатру, оформляет запись к узкому профильному специалисту, инициирует вызов врача на дом или в крайнем случае — вызов скорой помощи.

2. Одним из сценариев работы цифрового помощника может быть запись на дистанционный телемедицинский прием у врача. Это не только позволит сократить временные и финансовые издержки, но и для многих регионов решит вопрос доступности узкопрофильных врачей за счет использования ресурса специалистов других территорий.

В итоге мы получаем четкий процесс навигации каждого обращения пациента с интеллектуальным выбором оптимального пути получения услуги, автоматизированным контролем процесса, срезанием ненужных углов (если для эффективного приема нужны результаты анализов и острота ситуации не требует срочности приема, то система направит пациента на сдачу анализов еще до приема), экономией времени в рамках каждого приема, ускорением получения медицинской услуги.

Обеспечение полноты информации на платформе позволит системе здравоохранения обеспечивать лучшее планирование ресурсов, а по мере накопления данных — анализировать эффективность терапии по разным нозологиям и улучшать превенцию.

Что дальше

В настоящее время мы выделяем ряд причин, которые сдерживают проникновение инноваций в медицине, в том числе цифровых помощников, среди ключевых из них:

Фрагментарность информационных систем в регионах затрудняет обмен данными и замедляет процесс цифровизации медучреждений и технологичности пути пациента.

Достаточно слабо используются накапливаемые большие данные в рамках взаимодействия «пациент — система здравоохранения». В то же время целенаправленная работа в этом направлении могла бы заметно повлиять как на эффективность планирования ресурсов системы, так и на контроль эффективности терапии по конкретным нозологиям и отдельным пациентам.

Дефицит профессиональных кадров в сфере ИТ и математического моделирования в классической отрасли медицинских услуг

И нам представляется разумным активное привлечение технологических проектов коммерческого сектора, работающих в сфере медтеха, к взаимодействию с государственной системой здравоохранения для ускорения преодоления указанных препятствий. В том числе, и в формате государственно-частного партнерства в сфере здравоохранения.