Идентификатор рекламы LdtCKVmrD
Онлайн-обучение медицинских специалистов
Чаты с коллегами
+7 499 213-05-00

Системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР): что это и как работает?

Рука об руку с искусственным интеллектом: миллион диагнозов и 237 тысяч назначений в московских поликлиниках

В интересное время живем, товарищи! Столичные терапевты и врачи общей практики за последние восемь месяцев выписали более 237,5 тысяч направлений на диагностические исследования с помощью системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР), сообщается на официальном сайте мэра Москвы. СППВР внедрена во всех взрослых поликлиниках Москвы с октября 2020 года. Система обладает искусственным интеллектом и предлагает врачам предварительный диагноз и диагностические процедуры, необходимые для его верификации, исходя из собранных о пациенте данных.

Как это происходит? Врач вносит жалобы пациента в систему, а искусственный интеллект выдаёт три возможных диагноза из 265 групп. Далее доктор выбирает один из предложенных вариантов или же ставит свой диагноз: к счастью, СППВР не ограничивает в этом. Далее, терапевт может отредактировать  пакетные назначения — перечень предлагаемых исследований и визитов к узким специалистам: добавить необходимые или убрать избыточные. Система подсказывает врачу, в каких случаях рекомендованы дополнительные исследования. Пациент в итоге получает список назначений и памятку с правилами подготовки к исследованиям. Более того, СППВР контролирует своевременность проведения исследований. СППВР сопровождала врачей в постановке уже более миллиона диагнозов, и нейросеть системы продолжает обучаться на уникальных данных пациентов. Инструмент пакетных назначений в 10 раз сократил время на назначение диагностических процедур: со 157 до 15 секунд.

Чем думает ИИ?

В систему поддержки принятия врачебных решений зашиты клинические протоколы, разработанные врачами совместно с федеральными экспертами на основе международных стандартов и клинических рекомендаций.  В феврале 2021 года точность СПВР составляла 65%, но, по словам экспертов, должна вырасти до 90-95 %.  Айк Татевосян — руководитель департамента цифровой трансформации CrossTech Solutions Group — рассказал «Известиям» о том, как система обучается:

Происходит полный анализ историй болезни пациентов, далее они собираются в группы по схожим признакам, например, полу, возрасту, анамнезу, зафиксированным в ходе диагностики условиям жизни, набору стандартных заболеваний. После этого формируется перечень наиболее вероятных хронических заболеваний и рекомендации по лечению. Получая информацию о пациенте, система сразу выявляет его группу и выдает рекомендации по плану лечения, который оказался самым эффективным для пациентов из аналогичной категории. То есть чем больше данных будет собрано, тем точнее искусственный интеллект будет определять ход болезни, возможные осложнения и ставить диагнозы, — объяснил он.

Цифровой помощник не заменяет врача, но призван сократить количество врачебных ошибок, например за счет напоминания о редких диагнозах, которые специалист мог упустить из круга дифференциальной диагностики. 

Поделитесь в комментариях своим отношением к электронному помощнику: были бы вы рады такому; категорически против; имеете опыт работы с СППВР?

Вы еще не зарегистрированы на нашем сайте? Регистрируйтесь, чтобы получать информацию о полезных и интересных образовательных мероприятиях, в том числе, аккредитованных в НМиФО! Кликайте на синюю кнопочку в правом верхнем углу страницы.

Обсудить последние новости со всеми коллегами России вы можете в чатах:

Досье
Фото профиля
Вы успешно зарегистрированы!
На вашу почту отправлено письмо с подтверждением регистрации
Вам отправлено письмо с подтверждением регистрации.
Перейдите по ссылке в письме для подтверждения вашей почты
Вам отправлено письмо с восстановлением пароля.
Перейдите по ссылке в письме для создания нового пароля
Ваша почта успешно подтверждена