Нейросеть для доктора

Время чтения: 5 мин.

Василий Сергеев

Российско-американская компания Droice Labs внедряет медицинские проекты на основе больших данных (Big Data) и искусственного интеллекта (ИИ) для клиник, амбулаторий и страховых компаний сразу в нескольких странах – России, США и Китае.

В прошлом году молодая команда получила главный приз в одной из номинаций крупнейшего в России конкурса IT стартапов GoTech за разработку медицинской платформы, помогающей врачам быстро подбирать персонализированное лечение для каждого пациента.  В России апробация ноу-хау началось в Санкт-Петербурге.

ИИ — диагностика

Компанию Droice Labs основали несколько молодых исследователей, которые занялись проектами на стыке ИИ и биомедицинского инжиниринга. В отличие от других разработчиков, специализирующихся на анализе изображений (рентгеновских, МРТ, УЗИ) или на диагностике отдельных заболеваний, Droice взялся за обработку медицинского текста общего характера.

Первоначально ставилась задача создать приложение, прогнозирующее нежелательные побочные реакции пациентов на взаимодействие лекарственных средств. Но в ходе работы авторы подошли к ее решению комплексно, расширив перечень анализируемых факторов. К ним добавилась персонализированная информация о пациенте, пришедшем на прием: сведения о половозрастных особенностях, его аллергических реакциях, результатах лабораторных тестов, профиле хронических заболеваний, предыдущих обращениях к врачам. Машинный интеллект сравнивает историю болезни конкретного человека с большим массивом информации о лечении людей из схожих половозрастных групп с аналогичными показаниями. Сопоставляя данные, система поддержки принятия решений (СППР) прогнозирует риски для каждого пациента на основе сведений о схожих случаях в миллионах историй болезни.

«Система работает в тандеме с врачом. Считывает всю информацию с электронной медицинской карты пациента в течение считанных секунд. Анализирует его медпрофиль и сравнивает с миллионами других профилей. И подсказывает, и дает прогнозы врачу относительно этого пациента», — рассказывает сооснователь Droice Александр Макаров.

Главное предназначение СППР – разгрузить клинициста настолько, чтобы вся рутинная аналитическая работа проходила с использованием электронного «ассистента». Врач получает сведения от пациента и тут же в реальном времени – информацию о причинах заболевания, возможностях лечения, прогнозе от ИИ, который идеально справляется с обработкой большого объема данных.

По словам авторов, результаты уже очевидны. «Минувшим летом мы работали с хирургическим отделением одной из клиник, где с помощью принципов персонализированных рекомендаций оценивали риски хирургического вмешательства: смертности пациента, септического шока, специфических осложнений. Мы соревновались с классическими калькуляторами хирургического риска и значительно превосходили их в точности», — приводит пример Макаров.

Сбор Big Data

Для обучения СППР нужен качественный банк данных. «Мы добились результата за счет масштаба: собрали к текущему моменту около 25 миллионов индивидуальных историй болезни, чтобы найти общий знаменатель для медицинских текстов из электронных медицинских карт, создали универсальную технологию их обработки», — говорит Александр Макаров.

На первых этапах Droice Labs имела дело только с открытыми истопниками информации, но затем, работая с медицинскими организациями, получила возможность использовать их базы – реальные клинические истории болезни.

«Мы работаем с информацией, очищенной от персональных данных, получая их от врачей, страховых компаний, фармритейлеров и прочих участников рынка здравоохранения, – поясняет генеральный директор Droice Labs Майур Саксена.

– Благодаря этому у нас есть полная и всесторонняя картина лечения и его результатов, которая, как правило, не доступна даже для их лечащих врачей. Различные сегменты оказания медицинской помощи часто не кооперируются друг с другом, не обмениваются данными. Мы пытаемся обеспечить преемственность информации, на ее основе наращивать качество предсказательных моделей».

Система учитывает и те сведения о пациенте, которые поступают в клинику от фармацевта. Два года назад власти штата Нью-Йорк обязали аптеки выстроить связанную с клиниками систему электронных рецептов. Она должна помочь докторам понять, как часто пациент покупает выписанные ему препараты, принимает ли он их и помогают ли ему эти средства. Разработчики системы пытаются сделать процесс прозрачным и для аптечных сетей, и для клиник.

Соучредитель Droice Labs Александр Макаров (справа) с представителем Euromed Group, — первой российской компании, поверившей в стартап.

Покорение Америки

Проект стартовал в США, где компания завязала партнерские отношения с несколькими крупными медицинскими сетями и страховыми компаниями. Молодой команде оказалось на руку внедрение страховой модели Value-based Care с платой за успешные исходы лечения. Подразумевается, что страховщики не покрывают больнице расходы на лечение, а выплачивают некую сумму за завершенный случай в соответствии с тарифом, что заставляет медицинское учреждение рационально расходовать деньги и добиваться лучих результатов врачебного воздействия. Разработка Droice Labs вписалась в популярную ныне концепцию оптимизации затрат на лечение.

«Страховые компании и медицинские организации – это те заинтересованные стороны, с которыми мы намерены развивать партнерство, – подтверждает Майур Саксена. По его словам, у Droice Labs уже есть клиентские практики с несколькими крупнейшими медицинскими сетями США, в первую очередь – ориентированными на развитие телемедицины. «Наши решения повышают эффективность телемедицинской консультации за счет сбора до ее начала информации от пациента, чтобы врач был подготовлен и имел все необходимые данные перед глазами, а также – за счет системы поддержки принятия решений, помогающей быстро найти нужный ответ. Ускорение доступа пациента к нужному врачу, предварительный сбор и анализ информации – это именно то, над чем мы работаем, чтобы повысить качество конечного результата для пациента», — поясняет Саксена.

Как утверждает собеседник, программа, разработанная специалистами Droice, нашла свою нишу в здравоохранении США. «Мы давно работаем с большими медицинскими организациями, например нью-йоркским Winthrop Hospital, который является частью системы Langone, и совместно разрабатываем с ними новые продукты. Кроме того, у нас есть коммерческие контракты с рядом крупных медицинских систем, – говорит руководитель Droice Labs. – В том числе с сетью клиник неотложной первичной медицинской помощи в Нью-Йорке, в которых работает около 450 медицинских специалистов. Там наша система используется как для предобработки данных о больном перед первичным визитом, так и для того, что называется aftercare, т.е. — поддержки пациента после посещения врача».

По его словам, сегодня разработки используются более чем полутора тысячами врачей разных стран, которые с их помощью уже приняли свыше 200 тысяч адекватных клинических решений.

Врачи клиник «Полис. Euromed Group» после установки СППР тратят на выписку рецептов в три раза меньше времени.

Быстрота и точность

В 2017 году Droice Labs начала внедрение своей нейросети в Петербурге – в двух десятках офисах врачей общей практики клиники «Полис. Euromed Group», работающих в системе ОМС. Это подразумевает строгие проверки со стороны Росздравнадзора и страховых компаний и столь же строгие требования к заполнению медицинской документации, как если бы клиника была государственной. Авторам IT продукта пришлось проводить его настройку для работы в ОМС.  И результат оказался весьма позитивным: СППР позволила сделать именно то, что является крайне важным в государственном здравоохранении – обеспечить скорость и технологичность процесса приема пациентов.

«Участие машины в разы сократило время, затрачиваемое врачом на назначение медикаментозного лечения и минимизировало количество ошибок. Система даёт врачу ссылки на клинические исследования, показывающие эффективность того или иного препарата, на научные статьи, прогнозирует те или иные риски для пациента, т.е. действует как механизм оценки. Врачу остается взвесить альтернативы с опорой на полученную информацию и выбрать оптимальный вариант предлагаемых назначений», — рассказывает Исполнительный директор Euromed Group Руслан Сурков.

Выписывая рецепт, врач уже не заглядывает в государственный реестр лекарственных средств или перечень международных непатентованных наименований, чтобы уточнить дозировки и показания к применению. Если доктор вводит в поисковой строке программы название выбранного им лекарства, система напоминает ему действующее вещество, предоставляет сравнение препарата с альтернативами, дает ссылки на клинические исследования и научные статьи, прогнозирует эффективность каждого препарата и риски для пациента. По словам разработчиков, среднее время на заполнение рецепта уменьшилось с 5,5 минут до 1,25 минуты.

Использование прогностического механизма в «Полисе» на 10% снизило долю неблагоприятных исходов терапии и более чем на 15% сократило общую продолжительность лечения в расчете на законченный случай. За счет эффективной организации работы СППР позволила разгрузить врача от рутины и дать ему возможность больше времени проводить с пациентом, а не с бумагами. «Оптимизируя рабочий процесс врача, мы помогаем ему быть более эффективным: за 10 минут приема доктор может успеть даже больше, чем за прежние 15. Поэтому продолжительность визита к врачу сократилась, в ряде случаев – на треть», – утверждают разработчики.

Droice Labs намечает взаимодействие с московскими сетевыми клиниками. Интерес к ИИ проявили медики Якутска и Салехарда. Но договариваться с государственными лечебными учреждениями непросто, признают в компании. Пока северяне думают, компания пришла в шанхайскую зону свободной торговли и подписала соглашения, согласно которым в течение двух лет внедрит свои продукты в партнерстве с 18 медицинскими сетями Китая.

Поделиться