23 ноября состоялась виртуальная встреча на «Площадке перспективных Проектов».
На  Форуме «Открытые Инновации» 2015 нам удалось  с экспертами по информатизации медицины обсудить  те компетенции, которые сейчас есть в новосибирском ИТ-кластере, и те задачи, которые эти компетенции востребуют.
В результате, после Форума произошло знакомство с сетью клиник «Открытая клиника» в лице владельца Филиппа Мироновича.
Во встрече участвовали: Филипп Миронович («Открытая клиника»), Евгений Павловский («Исследовательские системы»), Михаил Плисс (Филиппс, консультант, пригласил к знакомству с данной сетью клиник), Анна Елашкина («Площадка Перспективных Проектов»).
Четкость понимания  стоящих перед бизнесом задач  позволила составить внятный разговор. Состояние дел словами Филиппа Мироновича такое:
«Сделана система CDS - поддержка клинических решений. Архитектура такова, что мы имеем несколько связанных библиотек логических связей. Когда врач проводит прием, он вводит в карту информацию полностью в оцифрованном виде, понятном системе. После этого программа показывает врачу несколько гипотез с % вероятности, исходя из количества совпадений логических связей. Программа может вывести гипотезу о необходимой диагностике, так и о лечении. 
Во-первых, мы пока написали мало нозологий - это крайне трудоемкий процесс. 
Во-вторых, мне пока не ясно как оценивать эффективность лечения, и как оцифровывать эту эффективность. Напрашивается вариант повторять диагностику, но на это согласится мало % пациентов, если брать деньги. 
В остальном есть данные выполнения врачем алгоритма выбранных действий и выполнения пациентом назначений врача. Если собирать эти данные, скажем, за 6 месяцев (система работает меньше года), то их такое количество, что провести анализ хотя бы в разрезе корреляции выполнения алгоритма нозологии 1 \ явки пациента по нозологии 1 просто не реально, также как и трудоемко добавлять в ПО инструменты подобного анализа. 
Так что я бы описал две основные проблемы, которые при наличии решения сильно двинут нас вперед.
1) Как оценивать эффективность, исключив варианты человеческого фактора.
2) Как составить аналитическую составляющую, способную обучаться на основании этих данных и самостоятельно совершенствовать свои алгоритмы лечения. Или хотя бы четко показывать пользователю, что нужно изменить».
 
Интересно, что уже после первого шага автоматизации средний чек по клиникам существенно вырос. И это вовсе не из-за навязываемых услуг – за этим владелец следит строго. Дело в том, что из-за хаотизации информации в процессе диагностики, прохода по разным специалистам, очень многие пациенты просто уходили, не долечившись. Организационные затраты пациента на лечение становились слишком велики. Автоматизация решала проблему пациента, давая ему возможность сориентироваться в ситуации и увидеть, чем подтверждено назначаемое лечение, набраться сил и терпения на работу со своим здоровьем.

Анна Елашкина: «В моей семье два случая ранней смерти близких людей именно потому, что получив анализ на руки, больные не получили внятного руководства к действию. В таких случаях информатизация – это шанс выжить».

После такого запроса со стороны собственника клиник естественным было обратиться к Евгению Павловскому («Исследовательские системы») С Евгением мы давно обсуждали современную проблематику искусственного интеллекта, актуальные задачи для экспертных систем. Евгений читает курс по BigData. Все показалось очень близким.
А во время разговора взаимопонимание было только усилено. Задача у клиник состоит в том, чтобы максимально избежать ложных диагнозов и неверных алгоритмов лечения, а также увеличить проходимость.

Все алгоритмы проходят обсуждение на консилиуме лучших врачей Москвы. Фактически в алгоритмы впечатано их клиническое мышление. На каждую нозологию предполагается максимально развернутый опросник, который само по себе является своего рода специфицированным «медицинским справочником».  Будет предусмотрена возможность и изменения алгоритмов.  Речь идет также о включении генетического анализа при назначении лечения, то есть об персонализации медицины.
Поскольку данных в системе на пять клиник уже очень много (включая видео, изображения), то встает вопрос об интеллектуальных, самообучающихся алгоритмах, о точных параметрах фиксирующих результаты и о настройке алгоритмов на придание больших весов тем способам лечения, у которых результаты выше.
Евгений Павловский: «В такой ситуации важно обеспечить самообучение системы. Обратную связь от результатов работы по алгоритмам».

Михаил Плисс: «Возможности Академгородка и по вычислительным мощностям, и по компетенциям как раз подходят для такого рода амбициозных задач».

Системные сложности оснащения деятельности врачей такими системами известны. Их можно обсуждать. Но пока хотелось бы поделиться радостью: найдена живая практика, которая вплотную подошла к задачам, требующим компетенций нашего ИТ-кластера.