Публикация была переведена автоматически. Исходный язык: Русский
Объем медицинских данных (с учетом активного развития инструментов автоматизации) сейчас растет в геометрической прогрессии, но пока эти огромные массивы накапливаемых данных до сих пор скорее похожи на "дикое, засеянное сорняками поле".
Попробуем поразмышлять о наиболее важных и потенциальных векторах применения больших данных в медицине и здравоохранении. Выделим некоторый топ направлений и попробуем оценить их потенциал.
Поддержка принятия клинических (врачебных) решений. Постановка диагноза
Просто хранить и накапливать электронные медкарты и справочники - это безусловно уже "вчерашний день". Конечно, электронные медицинские карты с актуальными медицинскими записями ускоряют процесс получения информации о пациенте, позволяют точнее понять клиническую картину, но тем не менее, в таком виде - это все таки скорее про "цифровую бумагу", нежели про инновации.
Потенциал кроется там, где алгоритмы начинают работать со структурированной, основанной на принципах доказательной медицины, информацией.
Сопоставление анамнеза пациента и заболевания с данными клинической картины, с анализом распространенности заболеваний, клиническими стандартами (протоколами и рекомендациями), с инструментами дифференциальной диагностики - позволит в считанные секунды "подсвечивать" врачам наиболее важную информацию в вопросах постановки диагноза.
Почему это важно?
Постановка диагноза (точность и скорость) - это ключевой вопрос в клинической практике, от которого зависит исход каждого медицинского инцидента.
Ведь неверно поставленный диагноз - это как строительство дома без фундамента. Все что ты "городишь" на этом основании - развалится с вероятностью в 100% - и это не только потеря времени, но и неизбежные разрушительные последствия (как например от принятия не тех лекарственных средств пациентом).
Скорость постановки диагноза также важна. Пока диагноз не определен - заболевание развивается, ослабляя организм и причиняя ему вред. Каждый потерянный день, неделя (иногда часы) в постановке правильного диагноза - это то, что потом будет сложнее, дороже и менее эффективно.
И здесь (в вопросе постановки диагноза), ценность структурированных "чистых, больших" данных, переоценить невозможно. Ведь без таких данных построить эффективные системы помощи принятия клинических решений просто невозможно.
Кстати, этот вопрос (скорости и точности постановки диагноза) - стал ключевым в рождении платформы "МедЭлемент" более 10 лет назад. И именно с этого вопроса началась разработка сервисов нашей платформы (и продолжается).
Так, одним из первых элементов, помогающим врачам и специалистам в нашей медицинской информационной системе, стал интерпретатор лабораторных показателей (анализ отклонений от референтных значений для разных поло-возрастных групп с элементами оценки влияния ряда внешних факторов и заболеваний)
А продолжение темы больших медицинских данных и их применения в следующих постах.
Всем не болеть и хорощего настроения!
ПС: картинка сделана с использованием ИИ
Объем медицинских данных (с учетом активного развития инструментов автоматизации) сейчас растет в геометрической прогрессии, но пока эти огромные массивы накапливаемых данных до сих пор скорее похожи на "дикое, засеянное сорняками поле".
Попробуем поразмышлять о наиболее важных и потенциальных векторах применения больших данных в медицине и здравоохранении. Выделим некоторый топ направлений и попробуем оценить их потенциал.
Поддержка принятия клинических (врачебных) решений. Постановка диагноза
Просто хранить и накапливать электронные медкарты и справочники - это безусловно уже "вчерашний день". Конечно, электронные медицинские карты с актуальными медицинскими записями ускоряют процесс получения информации о пациенте, позволяют точнее понять клиническую картину, но тем не менее, в таком виде - это все таки скорее про "цифровую бумагу", нежели про инновации.
Потенциал кроется там, где алгоритмы начинают работать со структурированной, основанной на принципах доказательной медицины, информацией.
Сопоставление анамнеза пациента и заболевания с данными клинической картины, с анализом распространенности заболеваний, клиническими стандартами (протоколами и рекомендациями), с инструментами дифференциальной диагностики - позволит в считанные секунды "подсвечивать" врачам наиболее важную информацию в вопросах постановки диагноза.
Почему это важно?
Постановка диагноза (точность и скорость) - это ключевой вопрос в клинической практике, от которого зависит исход каждого медицинского инцидента.
Ведь неверно поставленный диагноз - это как строительство дома без фундамента. Все что ты "городишь" на этом основании - развалится с вероятностью в 100% - и это не только потеря времени, но и неизбежные разрушительные последствия (как например от принятия не тех лекарственных средств пациентом).
Скорость постановки диагноза также важна. Пока диагноз не определен - заболевание развивается, ослабляя организм и причиняя ему вред. Каждый потерянный день, неделя (иногда часы) в постановке правильного диагноза - это то, что потом будет сложнее, дороже и менее эффективно.
И здесь (в вопросе постановки диагноза), ценность структурированных "чистых, больших" данных, переоценить невозможно. Ведь без таких данных построить эффективные системы помощи принятия клинических решений просто невозможно.
Кстати, этот вопрос (скорости и точности постановки диагноза) - стал ключевым в рождении платформы "МедЭлемент" более 10 лет назад. И именно с этого вопроса началась разработка сервисов нашей платформы (и продолжается).
Так, одним из первых элементов, помогающим врачам и специалистам в нашей медицинской информационной системе, стал интерпретатор лабораторных показателей (анализ отклонений от референтных значений для разных поло-возрастных групп с элементами оценки влияния ряда внешних факторов и заболеваний)
А продолжение темы больших медицинских данных и их применения в следующих постах.
Всем не болеть и хорощего настроения!
ПС: картинка сделана с использованием ИИ
Поделиться
