Администрация Томской области и компания Rubius приступили к реализации проекта по анализу больших медицинских данных. На первом этапе с помощью алгоритмов big data предполагается повысить эффективность работы скорой помощи, а в перспективе - предотвращать инфаркты и инсульты, а также предсказывать начало эпидемий. Подробнее - в материале РИА Томск.

По данным открытых источников, big data (большие данные) - структурированные и неструктурированные данные больших объемов разнообразной информации. Способы эффективной обработки big data появились в конце 2000-х годов, они альтернативны традиционным системам управления базами данных.

Связь всего со всем

В России большие данные активно используются бизнесом: банки с их помощью оценивают платежеспособность заемщика, сети фастфуда - потенциал города для открытия точек питания и так далее.

Но в социальной сфере, по словам замгубернатора по соцполитике Ивана Деева, анализ больших объемов неоднородной цифровой информации не проводит никто, хотя источники их есть - например, медицинские. В Томской области они собираются с 2012 года, когда все медучреждения подключились к областной медицинской информационной системе (МИС).

"На каждого пациента в течение шести лет копилась информация, начиная от даты рождения и заканчивая диагнозом, оказанным лечением и исходом. На Западе подобные массивы медданных уже лет десять анализируются с позиции взаимосвязи всего со всем", - уточнил он.

Он добавил, что какая-то часть данных уже анализируется, и многие решения, ставшие основой нормативных актов, сформированы на выводах статистического анализа. Например, маршрутизация скорой помощи сегодня выстроена с учетом того, как часто пациенты вызывают врачебную бригаду, как они распределены по районам города, какая интенсивность обращения в скорую в зависимости от времени суток, периода года и так далее.

Статанализ, например, показал, что количество пациентов, которые полностью поглощают все ресурсы системы скорой помощи, составляет 20% от числа населения. Есть пациенты, которые вызывают скорую 497 раз в год.

"Однако весь ассоциативный ряд параметров в таком формате не может быть проанализирован. Технологии машинного обучения дают несравнимо большие возможности", - говорит Деев.

И приводит пример: "Можно взять всех пациентов, которые вызывали скорую помощь и отказались от госпитализации. Посмотреть исходы: сколько из них живы, сколько впоследствии попали в больницу с инфарктом, инсультом, сравнить их с теми, кто на госпитализацию согласился. Оценить перечень симптомов, который был обозначен диспетчеру скорой помощи, объем фармакологической интервенции и так далее".

Нейросеть не выявляет причинно-следственную связь. Сопоставляя сотни тысяч параметров за короткий промежуток времени, она выдает перечень жестких статистических ассоциаций, типа: при наличии таких-то симптомов при первом обращении, такой-то фармакологической интервенции и при отказе от госпитализации в течение суток пациент с вероятностью столько-то процентов получит исход в виде инсульта.

Важный момент: все анализируемые данные обезличены.

Ресурсы и жизни

Сейчас есть три источника медицинских данных по Томской области. Кроме упомянутой МИС, это база территориального фонда ОМС (то есть данные о фактической оплате медуслуг) и система регистрации вызовов в скорой медицинской помощи. Начать проект по big data в Томской области решили именно со скорой помощи, чтобы на узком сегменте отработать инструмент.

Исполнителю - компании Rubius - уже переданы данные по экстренной медицинской помощи томичам, перенесшим инсульт и инфаркт.

"Проект родился после B2G-сессии в общении с Иваном Анатольевичем (Деевым). В сессии "IT-компании для социальной сферы" также принял участие Андрей Антонов, заместитель губернатора Томской области по экономике", - рассказал РИА Томск представитель Rubius Егор Воднев.

Схема работы такова: администрация выступает заказчиком, который предоставляет обезличенные данные и снимает все административные и юридические барьеры, связанные со сбором и работой с персональными данными. Для Rubius проект некоммерческий, его реализуют студенты инкубатора DevSauna, который компания запустила в конце июня 2018 года на своей площадке.

"Мы хотим активно участвовать в программе цифровой трансформации России. Томская область выступает для нас исследовательской площадкой, где мы можем апробировать наши решения, а после этого тиражировать их на другие регионы", - поясняет Воднев.

"Часто люди отказываются от госпитализации и у них начинаются обострения, в результате снова приходится вызывать скорую. Мы прогнозируем вероятность рецидива и рекомендуем медикам сразу госпитализировать тех, у кого велик риск возникновения негативных последствий", - рассказывает Воднев.

"Через сутки вы можете умереть"

К октябрю 2018 года в обладминистрации ожидают получить первые результаты анализа данных. Дальше к работе подключатся клинические консультанты - сотрудники фонда ОМС, департамента здравоохранения, врачи скорой и сотрудники медуниверситета (СибГМУ), которые проанализируют статистические коэффициенты, выведенные нейросетью. Только после этого регион получит готовый инструмент.

При необходимости сеть будет "дообучена" с учетом рекомендаций специалистов.

Деев говорит, что полученный продукт будет использоваться для помощи в принятии управленческих решений:

"Сейчас, отказываясь от госпитализации, пациент должен просто подписать согласие-отказ. Но, опираясь на результаты анализа больших данных, мы можем принять нормативный документ с другой последовательностью действий. Например, с определенным набором симптомов пациент в 100% случаях должен быть госпитализирован в кардиологическое отделение. Если не едет - пусть засвидетельствует, что осознает: с очень высокой вероятностью в течение суток у него будет инсульт".

В перспективе для анализа больших массивов медицинских данных будут использоваться все закрытые информационные базы Томской области, в еще более отдаленной перспективе - открытые данных, собранные поисковыми системами.

По количеству запросов противовирусных препаратов в поисковиках можно будет делать выводы о начале сезонных эпидемий, ведь часто бывает так, что грипп уже бушует, но организаторы здравоохранения не видят всплеска заболеваемости, потому что не все заболевшие обращаются в больницы.

Елена Тайлашева

Похожие новости

  • 30/09/2016

    Томские ученые разработали виртуальный фитнес-зал для пожилых людей

    Сотрудники лаборатории технологий улучшения благополучия пожилых людей Томского политеха завершили разработку фитнес-приложения для пожилых людей GymCentral. GymCentral - виртуальный фитнес-зал, который помогает пенсионерам не только поддерживать себя в форме, но и находить новых друзей, не выходя из дома.
    959
  • 06/04/2018

    Томские ученые создают приложение для «чтения» медицинских анализов

    ​"Прочитать" и интерпретировать результаты медицинских анализов скоро будет по силам смартфонам. Как сообщили в пресс-службе Томского госуниверситета систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР), специалисты работают над созданием специального мобильного приложения.
    363
  • 18/09/2017

    В Томской области формируют проектный альянс по цифровой медицине

    ​18 сентября в 14.00 в особой экономической зоне "Томск" (пр. Академический, 8/8) представят новый проектный альянс Digital Health.  Основные направления деятельности альянса Digital Health - мобильные решения для сбора биологической и биометрической информации, неинвазивные и инвазивные сенсоры биологических сигналов, программное обеспечение для анализа больших массивов медицинской информации и принятия решений на их основе.
    316
  • 13/09/2018

    В Томске выпустят приложение для связи врачей и пациентов с астмой

    ​Приложение томских ученых mDoctor для дистанционной связи врачей и пациентов с помощью смартфона планируют выпустить в 2019 году. Изначально софт будет доступен только для пациентов с бронхиальной астмой.
    97
  • 17/09/2018

    AR-технологии – для оказания первой медицинской помощи

    Проект молодых ученых томских университетов - ТУСУРа, СибГМУ и ТПУ - "Обучение первой помощи с помощью дополненной реальности" победил в Медико-инженерной школе. Участник межвузовской команды, разработчик ТУСУРа Сергей Кулигин рассказал, что проект был создан по кейсу Центра корпоративной медицины и представляет собой обучающее приложение, способное в экстренных случаях оперативно оказать первую медицинскую помощь, используя дополненную реальность.
    68
  • 05/04/2016

    В Томске разработают технологии 3D-диагностики туберкулеза

    ​Научная группа Томского политехнического университета получила поддержку РФФИ для разработки новых технологий 3D-диагностики туберкулеза.  Политехники будут разрабатывать и модифицировать программное обеспечение, которое позволит классифицировать типы туберкулеза легочной ткани с помощью анализа изображений компьютерной томографии в 3D, сообщает пресс-служба Томского политехнического университета.
    1414
  • 10/09/2018

    План проекта «Цифровой госпиталь» составят на форуме U-NOVUS

    ​Участники воркшопа СибГМУ на форуме новых решений U-NOVUS составят план реализации в Томской области проекта "Цифровой госпиталь" - от общего описания до конкретной дорожной карты специалисты дойдут за три дня.
    87
  • 16/08/2018

    Искусственный интеллект поможет понять результаты анализов

    Исследователи из Томского политехнического университета разработали компьютерную программу, которая на основе результатов анализов реальных пациентов выдает им заключение, где в доступных для понимания словах дана интерпретация полученных данных и рекомендованные дальнейшие действия.
    155
  • 04/09/2017

    Томские ученые разработали новую программу «Медицина будущего»

    ​Ученые ТГУ и Института физики прочности и материаловедения СО РАН разработают новую комплексную программу для технологической платформы "Медицина будущего". Такое решение было принято на форуме "Армия-2017", в рамках которого прошел круглый стол об аддитивных технологиях в медицине.
    1094
  • 04/08/2016

    Сибирские ученые проводят испытания препарата для детоксикации печени

    ​Ученые Сибирского государственного медицинского университета (СибГМУ) проводят испытания уникального лекарственного средства, которое активирует системы детоксикации печени при хронических гепатитах различной природы.
    1239