Используя «большие данные», новая автоматизированная система сможет в 2–3 раза снизить смертность пациентов скорой от инфаркта миокарда.
Учёные из Университета ИТМО создали компьютерную модель системы поддержки принятия решений для оказания скорой медицинской помощи. Посредством неё была смоделирована координация работы диспетчеров, бригад скорой помощи и сотрудников больниц. По итогам моделирования выяснилось, что такая система способна существенно повысить эффективность решений при оказании помощи пациентам с инфарктом миокарда. По словам разработчиков, от создания модели до внедрения отдельных её элементов во врачебную практику пройдёт немного времени: оно начнётся уже в следующем году. Соответствующая статья опубликована в журнале Future Generation Computer Systems.
Обычно подозрение на инфаркт миокарда называется острым коронарным синдромом — одним из вариантов предварительного диагноза, который используется в тех случаях, когда нет возможности точно определить характер заболевания и поставить окончательный диагноз. Он описывает симптомы (нестабильную стенокардию и так далее), а не причину и сущность проблемы. Синдром этот появляется при ряде заболеваний. Чтобы поставить точный диагноз и понять, стоит ли за коронарным синдромом инфаркт миокарда или что-то ещё, нужно тщательно обследовать пациента. В среднем на это уходит несколько часов. Однако, ещё не дожидаясь диагноза, врачи уже должны начать предпринимать меры первой помощи — иначе лечение может фатально запоздать. Если окажется, что у пациента действительно перекрыта коронарная артерия, питающая сердце кровью, промедление может стоить человеческой жизни.
Исследователи из Университета ИТМО и Северо-Западного федерального медицинского исследовательского центра имени В.А. Алмазова создали систему поддержки принятия решений (СППР), которая координирует действия диспетчеров, бригад скорой помощи и больничного персонала с одной целью — оказания помощи людям с подозрением на инфаркт миокарда. Учёные виртуально испытали новую систему с помощью компьютерного моделирования. Разработчики воспроизвели потоки людей, поступающих в больницы с острым коронарным синдромом, и то, насколько СППР способна улучшить их лечение. Согласно результатам моделирования, система позволит существенно сократить время на оказание им медицинской помощи. Это, в свою очередь, снизит риски смерти и инвалидизации пациентов в 2–3 раза, а также увеличит эффективность последующего лечения.
Используя результаты моделирования, учёные планируют начиная со следующего года развернуть СППР на практике. Для этого планируется создать централизованную платформу, которая будет автоматически собирать информацию о вызовах, обследованиях и лечении пациентов с подозрением на инфаркт миокарда. Затем система автоматически будет сравнивать новые случаи с накопленной базой прецедентов, в реальном времени проводить классификацию новых вызовов и оценивать риски. Также она будет анализировать дорожную обстановку на пути скорой и уровень заполненности больниц, близких к маршруту.
На основе этих данных программа будет давать рекомендации медикам — начиная от оптимального порядка действий до того, куда можно быстрее привезти пациента, чтобы с минимальной паузой начать его лечение в стационаре. Анализ «больших данных» может предсказать, сколько людей с подозрением на инфаркт, вероятно, позвонят в скорую в определённое время года, день недели и даже час. Это позволит эффективнее управлять кадрами: в часы спада перераспределять специалистов туда, где их помощь нужна больше, или, наоборот, подключать дополнительные бригады в пиковые часы.
Важным с технической точки зрения элементом системы является оборудование для диагностики, способное связываться с централизованной системой поддержки принятия решений в тот момент, когда скорая только получила пациента и ещё не доехала до больницы.
— По крайней мере три российских производителя делают оборудование, которое позволяет передавать ЭКГ по мобильному интернету. При этом возможен автоматический анализ кардиограммы, — отмечает Алексей Яковлев из Северо-Западного федерального медицинского исследовательского центра. — Мы планируем совместить эти технологии с нашими разработками, чтобы на разных этапах оказания помощи пациенту люди, принимающие решения, имели полную картину происходящего.
Начало практического внедрения спроектированной единой системы планируется со следующего года.
Источник: Life Наука