«ТехЛАБ» и Центр Алмазова модернизировали информационную систему для помощи врачам-эндокринологам в регионах

Вместе со специалистами НМИЦ им. В. А. Алмазова они обновили данные о предикторах и противопоказаниях, а также модель расчета рекомендаций по назначению лекарственных средств. Кроме того, в рамках нового этапа проекта оптимизирован интерфейс сервиса с учетом опыта врачей в работе с ИТ-решением. Также в системе теперь можно вести учет визитов каждого пациента, что упрощает взаимодействие с ним и способствует повышению уровня оказываемой медицинской помощи.

«Автоматизированная информационная система подбора антидиабетической терапии» (АИС ПАТ) разработана на базе флагманского продукта ИТ-компании «ТехЛАБ» — СППВР-платформы Galenos — для НМИЦ им. В. А. Алмазова, одного из крупнейших многопрофильных научно-клинических и научно-исследовательских медицинских центров страны. ИТ-решение предназначено для облегчения работы специалистов-эндокринологов и улучшения качества медпомощи в регионах. Оно помогает врачам назначать персонифицированную терапию для пациентов с сахарным диабетом второго типа, учитывая множество параметров и особенностей заболевания, от противопоказаний к терапии до совместимости лекарственных средств с другими диагнозами пациента. Каждая рекомендация системы учитывает весь накопленный опыт врачей-эндокринологов Центра Алмазова, информацию из научных источников и данные доказательной медицины.

В ходе нового этапа проекта модернизирована работа системы по итогам апробации ИТ-решения в Центре Алмазова и с учетом требований врачей, работающих с АИС ПАТ. Во-первых, специалисты полностью обновили модель расчета рекомендаций по назначению лекарственных средств, принимая во внимание результаты новейших исследований сахарного диабета, постоянно растущий опыт и экспертизу специалистов-эндокринологов Центра Алмазова и регулярно совершенствующиеся научные данные. Так, в системе пополнены данные о прогностических параметрах (предикторах) заболеваний и противопоказаниях к некоторым препаратам. 

Во-вторых, оптимизирован интерфейс системы. Разработчики опирались на потребности главных пользователей — врачей-эндокринологов, которые уже имеют опыт взаимодействия с ИТ-решением и могут оценить удобство работы с сервисом. Наконец, еще одним нововведением стала возможность вести учет визитов пациентов. В перспективе модернизация АИС ПАТ на платформе Galenos позволит эндокринологам планировать лечение с учетом самых актуальных данных доказательной медицины и регулярно отслеживать ход и результаты терапии пациентов с сахарным диабетом второго типа, а также контролировать ее результаты. В итоге в региональных медучреждениях как стационарного, так и амбулаторного типа усовершенствуется качество медицинской помощи. 

«ИТ-решение при формировании рекомендаций использует научный подход: учитывает клинические рекомендации, опыт не только российских врачей, но и международный, а также множество факторов — особенности здоровья пациента, возможные противопоказания и предикторы ответа на терапию. Такая схема работы позволит врачам-эндокринологам быстро подбирать оптимальный вариант терапии для каждого пациента, а также обеспечит полный контроль за ее проведением. Это особенно важно при лечении сахарного диабета второго типа — широко распространенного заболевания с повышенной смертностью», — комментирует Дмитрий Курапеев, заместитель генерального директора по информационным технологиям ФГБУ «НМИЦ им. В. А. Алмазова» Минздрава России. 

«Работы по улучшению АИС ПАТ позволили вывести рекомендации, которые она выдает, на новый уровень “тщательности”. В частности, у врачей появилась возможность автоматически сгенерировать ранжированные списки научно-обоснованной аргументации для каждого врачебного решения. А для нашей проектной команды, состоящей из разработчиков, врачей и ученых, новый этап развития системы стал еще одной ступенькой к тому, чтобы как можно больше региональных врачей могли использовать “умных” помощников в своей ежедневной работе», — отмечает Александр Шаповалов, директор ИТ-компании «ТехЛАБ». 

«ТехЛАБ» совместно со специалистами ФГБУ «НМИЦ им. В.А. Алмазова» усовершенствовали информационную систему для врачей эндокринологов

Автоматизированная информационная система подбора антидиабетической терапии была разработана на платформе Galenos непосредственно для ФГБУ «НМИЦ им. В. А. Алмазова» совместно с ведущими специалистами центра. За год платформа прошла апробацию, были учтены замечания эндокринологов центра им. Алмазова. 

Теперь в системе можно вести учет каждого пациента индивидуально, назначая терапию для больных сахарным диабетом 2-й степени с учетом всех особенностей заболевания, противопоказаний, совместимости лекарств с другими диагнозами пациента. Заместитель гендиректора по “ИТ-решение при формировании рекомендаций использует научный подход: учитывает клинические рекомендации, опыт не только российских врачей, но и международный, а также множество факторов: особенности здоровья пациента, возможные противопоказания и предикторы ответа на терапию”.

Благодаря системе у врачей появилась возможность автоматически сгенерировать ранжированные списки научно обоснованной аргументации для каждого врачебного решения.

Подробнее: Деловой Петербург

Дмитрий Семенов: «Какую роль современные технологии играют в жизни бизнесменов»

В повседневной жизни с помощью мобильных трекеров вроде фитнес-браслетов или систем для мониторинга сна мы можем в режиме реального времени следить за своим самочувствием и вовремя реагировать на подозрительные изменения.

Благодаря цифровым технологиям, более быстрой и точной становится диагностика заболеваний. Например, искусственный интеллект и машинное обучение применяют при диагностике на основе радиологических и ультразвуковых методов.

Кроме того, в прошлом году вышел приказ об утверждении концепции 4П-медицины. Она предполагает персональный подход к пациенту, основанный на прогнозе состояния его здоровья, который базируется на анализе многочисленных данных, включая информацию о геноме.

Концепция 4П-медицины немыслима без использования цифровых технологий: искусственного интеллекта и машинного обучения, методов обработки больших объемов данных, использования мобильных датчиков для мониторинга состояния здоровья.

Подробнее: CITRA