Компьютер в помощь: как информационные технологии помогут вылечить больных с острым коронарным синдромом
Чтобы понять, как именно могут работать системы поддержки решений во врачебной практике, необходимо рассмотреть все этапы лечения пациентов, например, с острым коронарным синдромом (ОКС). Сначала в диспетчерскую службу поступает звонок от больного. К нему выезжает карета «скорой помощи». На месте вызова дежурный врач делает ЭКГ, и на основе этих данных принимает решение о госпитализации. Если требуется срочная операция, но до стационара ехать слишком долго, врач может ввести пациенту тромболитик, который в некоторой мере восстанавливает приток крови к сердцу. После того, как больного доставляют в приемный покой, его определяют в операционную, а после операции следует период наблюдения пациента и его реабилитации. Существует и другой вариант: вместо операции больному могут назначить интенсивную терапию с помощью лекарственных препаратов.
На всех этих этапах сотрудники медицинских учреждений принимают огромное количество решений о методике лечения. Они могут быть основаны на результатах клинических исследований, существующих экспертных рекомендациях по применению того или иного лекарственного препарата или на личном опыте врачей. Согласно теории трансляционной медицины, повысить эффективность этих решений и помочь с решением врачебных задач могут информационные технологии и современные программно-технические средства.
В Центре им. В.А. Алмазова уже работает система оптимизации маршрутов карет «скорой помощи», которая внедрена в сотрудничестве с «Яндексом». С ее помощью диспетчер может рассчитать самый быстрый маршрут госпитализации с учетом пробок на дорогах. Также с помощью информационных технологий можно в автоматическом режиме получать онлайн-данные о наличии свободных операционных в том или ином кардиологическом центре. Это позволит распределять пациентов по стационарам более равномерно, чтобы не допускать перегруженности больниц.
С помощью IT врач скорой помощи может проводить первичное обследование пациента также в режиме онлайн, чтобы данные ЭКГ сразу видели в кардиологическом центре. Кроме того, система на основе введенных данных о состоянии пациента может подсказать дежурному врачу, какая помощь требуется в дальнейшем, и стоит ли использовать тромболитики. По словам Алексея Яковлева, иногда пациентам с ОКС ставят неправильный диагноз и везут не в ту больницу, и из-за этого погибает до двухсот человек в год.
Во время выбора методики лечения пациента с ОКС врач должен оценить риски проведения операции. Для этого могут использоваться специальные балльные системы: за каждый показатель состояния больного начисляются баллы, при достижении определенного количества которых рекомендована операция. Программный ассистент, анализируя данные, сможет сопоставить их и подсказать решение быстрее, чем человек. Кроме того, сценарий лечения зависит и от многих других факторов, которые врачу зачастую тяжело быстро оценить. Например, очень важно своевременно проанализировать данные о том, какая помощь уже была оказана пациенту.
Если больной лежит в реанимации, то сбор данных с аппаратов искусственного дыхания, поддержки кровообращения и других может вестись в автоматическом режиме. Программный помощник также сможет самостоятельно записывать результаты биохимических анализов или других исследований больного. Все это в комплексе позволит накапливать точные данные о состоянии человека, а также повысит ответственность врачей.
«Сейчас в Центре имени Алмазова уже есть большой массив накопленных медицинских данных. С помощью информационных технологий мы сможем проанализировать их и взглянуть на некоторые вещи по-новому, получить нестандартные решения, заполнить пробелы в результатах клинических исследований. Кроме того, системы поддержки решений смогут напоминать врачу о каком-либо нетипичном решении в экстренной ситуации, или о пациентах, которым требуется дополнительный курс лечения», – комментирует Алексей Яковлев.
Он добавил, что пока речь идет о создании систем поддержки решений для отдельных клинических случаев, но в будущем можно будет создавать и универсальных медицинских ассистентов. В этом случае есть риск того, что врач, общаясь с «машиной», перестанет общаться с пациентом, поэтому сейчас врачи относятся к подобным технологиям с осторожностью.
Системы поддержки принятия решений полностью зависят от исходных данных. В медицинской области существует большая проблема по сбору необходимой информации, так как многие показатели состояния пациентов записываются вручную. Поэтому перед разработчиками стоит еще и задача автоматизации получения клинических данных. Будет ли это какой-либо прибор по типу браслета, который пациенты смогут носить на руках, или разработчики придумают совершенно нестандартный метод сбора данных, – этот вопрос остается открытым.
«В ближайшем будущем, я думаю, нам удастся создать прототип системы поддержки принятия решений в сотрудничестве с техническими вузами. Мы сможем проанализировать большой объем накопленных данных в клиническом центре. В результате мы получим значимую информацию, касающуюся методик лечения, алгоритмов их выбора в той или иной ситуации. Иначе говоря, мы сможем собрать опыт работы множества врачей в одной системе. С помощью наших партнеров, в том числе Университета ИТМО, необходимо будет разработать оборудование и программное обеспечение для обработки данных и их анализа», – отмечает Алексей Яковлев.
Редакция новостного портала Университета ИТМО