7-8 июня в Москве проходит X Международная научно-практическая конференция «Оценка технологий здравоохранения: глобальная методология – национальные решения».
Персонализированные медицинские технологии, цифровизация и искусственный интеллект – основные драйверы развития современной системы здравоохранения. Они обеспечивают доступность качественной медицинской помощи, позволяют внедрить человекоцентричный подход в практическое здравоохранение и систему государственного финансирования.
Как искусственный интеллект используется медиками и генетиками сегодня и какой потенциал содержат сервисы на его основе? Эти и другие актуальные вопросы обсуждались 8 июня в рамках сессии, посвященной цифровизации и искусственному интеллекту.
Зачем нужны цифровые сервисы для государства и бизнеса, каковы основные направления их развития, как именно цифровые решения влияют на качество медицинской помощи, нужна ли им оценка и как их сравнивать, - дискуссия на эти темы получилась весьма оживленной.
Одно из ключевых направлений использования искусственного интеллекта, по мнению экспертов, будет связано с телемедициной и дистанционным сопровождением пациентов. Возможно, вскоре 90% взаимоотношений врача и пациента смогут решать алгоритмы ИИ, и только 10% - будет составлять постановка задач со стороны естественного интеллекта, то есть врача.
Прогноз подтверждается тем, как лавинообразно растет массив данных, формируемых в отрасли. Модератор сессии, помощник директора ВНИИИМТ Росздравнадзора Антон Матвиенко отметил: «В 2022 году, по оценкам экспертов, 30% от общего объема данных генерировалось отраслью здравоохранения. По прогнозам аналитиков, к 2025 году этот показатель составит уже порядка 36%. Для сравнения: под отрасль промышленности отводится лишь 6%, под медиа и финансы – по 10-12%».
Эльвира Гильманова, директор по развитию ООО «Геном Эксперт» и заместитель генерального директора АО «БАРС Груп», напомнила, что важно повышать качество исходных данных и над этим должны совместно работать как ИТ-специалисты, так и представители научного и врачебного сообщества.
Персонализированные медицинские технологии, цифровизация и искусственный интеллект – основные драйверы развития современной системы здравоохранения. Они обеспечивают доступность качественной медицинской помощи, позволяют внедрить человекоцентричный подход в практическое здравоохранение и систему государственного финансирования.
Как искусственный интеллект используется медиками и генетиками сегодня и какой потенциал содержат сервисы на его основе? Эти и другие актуальные вопросы обсуждались 8 июня в рамках сессии, посвященной цифровизации и искусственному интеллекту.
Зачем нужны цифровые сервисы для государства и бизнеса, каковы основные направления их развития, как именно цифровые решения влияют на качество медицинской помощи, нужна ли им оценка и как их сравнивать, - дискуссия на эти темы получилась весьма оживленной.
Одно из ключевых направлений использования искусственного интеллекта, по мнению экспертов, будет связано с телемедициной и дистанционным сопровождением пациентов. Возможно, вскоре 90% взаимоотношений врача и пациента смогут решать алгоритмы ИИ, и только 10% - будет составлять постановка задач со стороны естественного интеллекта, то есть врача.
Прогноз подтверждается тем, как лавинообразно растет массив данных, формируемых в отрасли. Модератор сессии, помощник директора ВНИИИМТ Росздравнадзора Антон Матвиенко отметил: «В 2022 году, по оценкам экспертов, 30% от общего объема данных генерировалось отраслью здравоохранения. По прогнозам аналитиков, к 2025 году этот показатель составит уже порядка 36%. Для сравнения: под отрасль промышленности отводится лишь 6%, под медиа и финансы – по 10-12%».
Эльвира Гильманова, директор по развитию ООО «Геном Эксперт» и заместитель генерального директора АО «БАРС Груп», напомнила, что важно повышать качество исходных данных и над этим должны совместно работать как ИТ-специалисты, так и представители научного и врачебного сообщества.
По словам Эльвиры Гильмановой, необходимо применять коморбидный подход при анализе данных о здоровье пациентов, всесторонне анализируя его состояние, в том числе с учетом его жизненной ситуации. Большое значение для формирования здорового генофонда имеют «долгие данные», в том числе получаемые в ходе проведения неонатального скрининга на 39 генетических заболеваний. Применить их в полной мере можно в репродуктивном возрасте пациента.
Одним из успешных примеров применения ИИ в генетике может служить решение «ГенРиск» (разработано АО «БАРС Груп» в технологическом партнерстве с ООО «Геном Эксперт»), основанное на оценке генетических рисков пациента врачами различных специальностей. За счет грамотной маршрутизации пациента на основе выявленных рисков происходит сокращение так называемой «орфанной одиссеи» - времени постановки диагноза пациенту с подозрением на редкие генетические заболевания. Есть возможность доработки алгоритмов ИИ под цели выявления нарушений узкого терапевтического профиля, например, рисков развития и прогрессирования кардио- или нефрологических наследственных заболеваний. Обеспечивается оптимальная маршрутизация пациента в контуре учреждений по разным профилям, а также преемственность в траектории «профилактика – диагностика – лечение – реабилитация – профилактика».
«В основе решения лежит уникальная База знаний, состоящая из более чем 7700 карт наследственных заболеваний, по которым описан симптомокомплекс. База постоянно дополняется и актуализируется ведущими экспертами в области генетики и включает в себя данные из признанных мировым сообществом авторитетных международных источников, таких как Omim, Orphanet, Monarch. Вся информация для базы знаний переводится на русский язык и адаптируется под российскую специфику», – уточнила Эльвира Гильманова.
Одним из успешных примеров применения ИИ в генетике может служить решение «ГенРиск» (разработано АО «БАРС Груп» в технологическом партнерстве с ООО «Геном Эксперт»), основанное на оценке генетических рисков пациента врачами различных специальностей. За счет грамотной маршрутизации пациента на основе выявленных рисков происходит сокращение так называемой «орфанной одиссеи» - времени постановки диагноза пациенту с подозрением на редкие генетические заболевания. Есть возможность доработки алгоритмов ИИ под цели выявления нарушений узкого терапевтического профиля, например, рисков развития и прогрессирования кардио- или нефрологических наследственных заболеваний. Обеспечивается оптимальная маршрутизация пациента в контуре учреждений по разным профилям, а также преемственность в траектории «профилактика – диагностика – лечение – реабилитация – профилактика».
«В основе решения лежит уникальная База знаний, состоящая из более чем 7700 карт наследственных заболеваний, по которым описан симптомокомплекс. База постоянно дополняется и актуализируется ведущими экспертами в области генетики и включает в себя данные из признанных мировым сообществом авторитетных международных источников, таких как Omim, Orphanet, Monarch. Вся информация для базы знаний переводится на русский язык и адаптируется под российскую специфику», – уточнила Эльвира Гильманова.