Рецепт выпишет робот  

О первых результатах этой работы порталу Medvestnik.ru рассказывают со-основатель, операционный директор и глава российского офиса Droice Labs Александр Макаров, технический директор Группы компаний Euromed Group Александр Шевелев и главный врач сети клиник «Полис. Euromed Group» Петр Бурмистров. 

Александр Шевелев (слева) и Александр Макаров

Гибкий интеллект

– Проект вы начали на две страны сразу? 

Александр Макаров: Да. Он вырос из совместной научной работы разных людей, занимавшихся искусственным интеллектом и биомедицинским инжинирингом. Одна из наших идей получила больше всего поддержки и позитивной обратной связи от медсообщества – это прогнозирование нежелательных, потенциально опасных (и порой смертельных) побочных реакций при взаимодействии лекарственных средств, причем на уровне не только химических свойств, но и персонализированной информации. Мы использовали открытые массивы данных пациентов. Учитывая индивидуальные свойства больного – антропометрический профиль, сведения о хронических заболеваниях и аллергических реакциях, лабораторных тестах – добавляли точности и надежности прогнозам нежелательных реакций и врачебным решениям на основе электронной медицинской карты пациента.

ЭМК – ценный источник информации, который практически не используется для анализа. Они ведутся достаточно давно: в России средняя «глубина» карт – 5–7 лет. В США – больше, но там много различных информационных систем, которые не слишком совместимы, поэтому глубокой истории пациента в госпиталях тоже нет. В Европе есть страны, например, Финляндия, где электронные медкарты централизованно хранятся до 30 лет. Но этот источник данных никогда не накапливался с целью анализа, только для документирования и наблюдений.

С этими картами много проблем, например, в них почти никогда нет полных данных о пациенте. Они документируют его жалобы, анамнезы, выписные листы, да и вводились данные вручную, поэтому содержат множество неточностей, опечаток… Значит, нужно быть гибкими и работать с неполными сведениями, структурируя их; и это одна из тех областей, где современные достижения в разработке искусственного интеллекта могут оказаться наиболее ценными.

– Врачей это заинтересовало?

Александр Макаров: Да, в США нам удалось заинтересовать практикующих врачей, найти ряд партнеров и менторов в лице нескольких крупнейших медицинских сетей, получить интересные данные для анализа. Затем мы расширили круг партнеров и в других странах, в том числе в России.

В США в последнее время происходит поворот в отношениях между страховыми компаниями и медорганизациями. Раньше страховым фирмам просто выставляли счет за оказанные медуслуги. Сейчас идет сдвиг в сторону того, что называется Value-based Care — лечение с оплатой за успешные исходы. Поступает, например, пациент с сердечной недостаточностью, инфарктом – госпиталю выплачиваются средства по установленному для такого случая тарифу для оказания помощи. Недоберут врачи до этой суммы и заработают или, наоборот, переберут и потеряют доход – это становится их заботой. Таким образом, и страховые организации, и медучреждения присматриваются к нашей системе. Они считают, что с ее помощью можно поднять качество медицинской помощи, рационально использовать ресурсы и добиться лучших исходов для пациентов.

Наша технология уже протестирована, в том числе в амбулаторном звене США. Летом состоялся интересный исследовательский проект с хирургическим отделением, где мы с помощью принципов персонализированных рекомендаций оценивали риски оперативного вмешательства: смертности пациента, септического шока, специфических осложнений, например, пневмонии. Исследование было построено таким образом, что мы соревновались с классическими калькуляторами хирургического риска, и порой значительно превосходили их.

Общий знаменатель

– Кто ваши конкуренты?

Александр Макаров: Область искусственного интеллекта в медицине стоит у истоков, и конкуренция в ней хоть и небольшая, но весьма разнообразная. Как правило, чтобы обучить систему и автоматизировать работу врача, нужен качественный банк данных. Но мало кто из разработчиков фокусировался на работе с таким сложным источником, как медицинский текст общего характера. Проще заниматься, например, анализом изображений (рентген, МРТ-сканы, УЗИ), мониторингом хронических заболеваний или диагностической работой с определенными нозологиями. Над этим работают и небольшие исследовательские команды, и крупные компании вроде GE, Siemens, Phillips и других производителей медицинского оборудования и программного обеспечения. Но у малых групп решения ограничены спецификой данных, а перенести результаты, полученные, скажем, на обработке КТ-снимков грудной клетки и прогнозировании рака легкого, в другую область, как правило, не удается. А компании-гиганты стремятся объединять свои устройства в единую систему. Это поможет врачам делать выводы о состоянии пациента, но аналитическая система будет привязана к оборудованию производителя, что создаст барьеры для многих медучреждений.

Мы же добивались результата за счет масштаба данных: собрали уже около 25 млн индивидуальных историй болезни, чтобы найти общий знаменатель для медицинских текстов прямиком из ЭМК, разработали технологию их обработки, универсальную для любой медицинской системы и для любой практики.

– И завязали контакты в Петербурге…

Александр Макаров: Мы начали сотрудничество с офисами врачей общей практики «Полис. Euromed Group» и с одной из городских больниц, где планируем проект в нескольких отделениях стационара, чтобы оптимизировать листы назначений, устранять возможную полипрагмазию. И еще для того, чтобы отказываться от препаратов, которые имеют низкую доказательную базу или могут вызвать осложнения у пациента с учетом его профиля.

Нашими партнерами стали и несколько больших сетевых клиник в Москве, интеграцией с их медицинскими системами мы займемся в 2018 году. Рынок зарождающийся, но тем интереснее на нем работать.

– Почему система внедрялась именно в амбулаторном звене Euromed Group?

Александр Шевелев: У нас две многопрофильные коммерческие клиники и 18 офисов общей врачебной практики в Санкт-Петербурге. Последние работают как государственные клиники в рамках ОМС. В некоторых офисах есть и узкие специалисты. Строгие требования к заполнению медицинских документов предъявляются как внутренними правилами, так и со стороны надзорных органов. Система Droice Labs позволила врачам быть уверенными в верности выбранной тактики лечения, с момента запуска в практику она в несколько раз уменьшила число вероятных ошибок при осмотрах и обеспечила качество заполнения документов. Все это улучшило лечебный процесс.

Александр Макаров: За время пилотного тестирования через систему прошло несколько десятков тысяч визитов пациентов, которых наблюдали врачи в офисах Euromed Group. Это непредвзятая выборка тех нозологий, которые встречаются в популяции: много сердечно-сосудистых заболеваний, заболеваний опорно-двигательного аппарата, эндокринологических, неврологических. Нам важно было убедиться в пользе и устойчивости работы системы при таком потоке пациентов, поэтому работа с «Полисом» стала важным испытанием для нее.

– Какой уровень компьютеризации медучреждения нужен для работы с вашим программным обеспечением?

Александр Макаров: Нужны автоматизированное рабочее место врача, медицинская информационная система и электронная карта пациента, чтобы накапливать данные и вести электронный документооборот. Так, в «Полисе» наше программное обеспечение интегрировано с базой данных ЭМК, чтобы иметь возможность читать их и обрабатывать, делать рекомендации и возвращать их врачу прямо на рабочее место. Мы наработали опыт разнообразных подходов к внедрению, интеграции с разнообразными МИС, типами автоматизированных рабочих мест врача, в том числе мобильных.

Мы не берем на себя функции ввода данных. Врач открывает карту и делает записи, быстро и легко получает доступ к аналитике на основе этих данных. Заносить их дважды (сначала в карту, затем в систему) ему не приходится.

Александр Шевелев: Врачу уже не требуется дополнительное обращение к РЛС или подобным справочникам для определения дозировок и показаний к применению. Это видно по времени сессии приема. Мы, со своей стороны, увеличили скорость работы информационной системы, подключили дополнительные каналы связи.

Нетайный советник

– Как с участием системы решается проблема выбора препаратов?

Петр Бурмистров: Проблема индивидуальных предпочтений врача снимается за счет ориентации на МНН, необходимого при работе в ОМС. Этот фактор расширяет спектр принятия решения от выбора любимого врачом препарата (или того, который принес ему медпред) до сопоставления множества препаратов на каждый случай. Да, у врача есть привычка выписывать конкретный препарат, и когда ему рекомендуют выписывать по МНН, это вызывает сопротивление. Но если такую роль берет на себя система, становится проще.

Петр Бурмистров

Александр Макаров: В поисковой строке врач может ввести название препарата, с которым привык работать, и комбинацию, которую считает нужной. Система сопоставляет ее с альтернативными комбинациями, дает ссылки на клинические исследования эффективность того или иного препарата, на научные статьи, прогнозирует риски для пациента, т.е. действует как механизм оценки. Врачу остается взвесить альтернативы и выбрать оптимальный вариант.

– Как пополняется база научных статей? И откуда она?

Александр Макаров: Она постоянно обновляется за счет прироста публикаций в самых больших источниках текстовых данных в медицине, таких как PubMed, MedLine и другие академические и научные банки публикуемых исследований. Мы нашли интересное решение: тексты анамнеза и жалоб пациента можно рассматривать как источники информации о клиническом случае и затем сопоставлять их с аннотациями и авторефератами научных статей. Это дополнительное подтверждение рекомендаций системы на примерах других пациентов.

– Клинические фармакологи говорят, что справочники ЛС противоречивы, а их авторы, судя по всему, часто коррумпированы…

Александр Макаров: Одному источнику информации доверять нельзя. Больше того, ангажированными могут быть и научные статьи, и клинические исследования. Нужно фильтровать информацию и учитывать разные точки зрения. Нельзя доверять и наблюдениям за пациентом: медицинские карты часто бывают неточными, случаи могут быть описаны не полностью или поданы под другим углом зрения. Как раз с быстрой обработкой большого объема данных идеально справляется машина. Если у нас много разнообразной информации, и ошибки в системе распределены, то можно «отфильтровать» карту, очистить от этого «шума». Мы чистим данные и на уровне пациента, и на уровне научной информации, чтобы устранить влияние ангажированных точек зрения и прийти к объективному результату.

Александр Шевелев: Система ориентирована на работу с конкретным пациентом: учитывает аллергии, половозрастные признаки, биомедицинские показатели, хронический профиль (от чего он лечился и лечится), прошлые визиты.

Александр Макаров: Пациент мог обращаться к разным специалистам, но аллергию зафиксировал только один, и информация терялась. Сейчас все становится проще: данные собираются вместе, обрабатываются – и достигается та персонализация, которая вообще возможна на этом этапе.

Больше, чем лечение

– Как влияют друг на друга контроль качества в клинике и система, с которой вы работаете?

Петр Бурмистров: Контроль качества действует в двух направлениях: соответствие требованиям госорганов и адекватное лечение пациентов. Что касается требований госорганов, то здесь появились те же МНН, дополнительные рекомендации, диеты… Кроме того, мы выдаем пациенту распечатки в удобном виде: вам рекомендованы такие-то препараты, диета.

Александр Макаров: Идея заключается том, чтобы заниматься не только лечением, но и всей организацией процесса оказания медицинской помощи. Он состоит и из направления к другим специалистам, из немедикаментозной помощи. Мы хотим давать полноценные рекомендации по профилю пациента и вписывать их в стандарты.

– Встает ли вопрос защиты данных?

Александр Шевелев: Нет, мы работаем только с обезличенными данными. В системе нет информации о пациенте. В медкарте, конечно, содержатся полные сведения. Но вся работа с данными в Droice происходит в соответствии с законами и нормативами.

– Можно представить, какой будет эта система через 3–7 лет?

Александр Макаров: Наша задача – наделить врачей возможностями и высокотехнологичными инструментами. Мы хотим разгрузить их настолько, чтобы их работа строилась вокруг общения с пациентом на 90%, а не на 40%, как сейчас, и вся рутина ложилась на электронного ассистента. Врач получал бы информацию от пациента и тут же в реальном времени информацию о причинах заболевания, возможностях лечения, прогнозе и т.д. И это только начало. Мы хотим работать со стационарами, принести в Россию хирургический проект, внедрить нашу систему в телемедицинскую практику, где врач пациента практически не видит и имеет о нем минимум информации. Возможна работа и с сервисами онлайн-консультаций.