Цифровые медицинские экосистемы
  • 2024 № 13 Подходы к разработке концептуальной модели архитектуры цифровой медицинской экосистемы.

    До настоящего времени ни в академических кругах, ни в медицинском и ИТ сообществах не сформировано единого мнения, какой должна быть архитектура медицинской экосистемы. В связи с ориентированностью медицинских экосистем, в отличие от иных бизнес-экосистем, в первую очередь на удовлетворение потребностей пациентов в здоровье-сбережении, а также в связи с постоянными изменениями в мире ИТ и современном бизнесе, работа по согласованию бизнеса и ИТ в интересах пациентов в медицинской экосистеме приобретает особое значение. Предлагается использовать подход, основанный на концепции архитектуры предприятия (АП), которая уже в течение достаточно длительного времени использовалась для разработки информационных систем, в сочетании с подходом, основанном на управлении ИТ-сервисами. В данной статье приводится обоснование использования концепции АП совместно с управлением ИТ-сервисами для согласования потребности бизнеса и информационных технологий при разработке архитектуры медицинской экосистемы. Цель данной статьи – дать общее представление об использовании АП для решения проблем совместного создания ценностей в рамках медицинской
    экосистемы средствами информационных технологий. Также в статье представлен фреймворк TOGAF как один из наиболее перспективных общих фреймворков для разработки архитектуры медицинской экосистемы. В качестве экосистемного продукта описан массив медицинских услуг экосистемы, также описаны основные артефакты и система управления экосистемы.
    Настоящая статья может стать отправной точкой для разработки архитектуры медицинской экосистемы с использованием существующих архитектурных фреймворков или для разработки специализированных фреймворков для применения в этой области.

    Авторы: Михеев А. Е.

    Темы: togaf1 архитектура предприятия1 большие данные4 большой банк клинических данных2 ии2 информационные системы6 искусственный интеллект17 личный кабинет пациента3 медицинская информационная система27 мис6 согласование бизнес-моделей и ит1 фреймворк ап1 цифровая экосистема медицинской помощи4 электронная медицинская карта9 эмк4

    Подробнее >

  • 2024 № 13 Перспективы создания цифровых медицинских экосистем в России: цифровые двойники и другие технологии, проблемы и подходы.

    Усилия медицины постепенно смещаются от борьбы с конкретным заболеванием к обеспечению индивидуального благополучия пациентов с одновременным ростом информационной емкости медицины. Информационно-коммуникационные технологии рассматриваются как ключевой фактор любой стратегии повышения качества и экономической эффективности медицинской помощи. Развитие систем электронных медицинских карт, интеллектуального здравоохранения, мобильной медицины, искусственного интеллекта открыли новые возможности для сотрудничества и взаимодействия между поставщиками медицинских услуг и пациентами в рамках цифровой экосистемы медицинской помощи, стимулируя технологические инновации. Медицинская экосистема призвана реализовать системный подход к обработке клинических данных, как основы повышения эффективности медицинской помощи за счет цифровой трансформации сквозных медицинских технологических процессов. Она сфокусирована на интеграции работы разных поставщиков и потребителей медицинской помощи, обмене между ними данными и информацией для оказания комплексной медицинской помощи пациентам некоторого объединения МО. Медицинские экосистемы рассматриваются как системы, которые фокусируются на данных и генерировании новых знаний о здоровьесбережении, то есть как открытые и слабосвязанные системы, которые позволяют участникам использовать полученные знания по-своему, например, в отдельных экосистемах МО участников.
    Цифровая трансформация здравоохранения происходит в фарватере цифровой экономики. Мы имеем дело с трансфером инновационных решений бизнес-экосистем в медицину, что предполагает необходимость учета особенностей предметной области. Ключевой технологией цифровой трансформации медицины вслед за многими отраслями экономики считается метод цифрового двойника, применение которого невозможно без использования и развития других экосистемных технологий: ЭМК, аналитики больших данных, ИИ, интернета вещей и блокчейна. Эффективная и всеобъемлющая реализация концепции цифровых двойников для такой предметной области, как медицина, возможна, если решена проблема объединения поставщиков и потребителей медицинской помощи в цифровую медицинскую экосистему, способную предоставить целостные и однородные первичные данные.
    Реализация концепции совместного управления здоровьем пациента в рамках цифровых экосистем медицинской помощи сталкивается с препятствиями, в первую очередь, из-за сложных проблем, связанных с интероперабельностью, конфиденциальностью, безопасностью и эффективным управлением данными. Решение возможных проблем находится в обеспечении приоритета научных исследований для усиления объективизации выбора экосистемных технологий и определения этапности в достижении поставленных целей. Развитие экосистемы необходимо рассматривать в виде строительных блоков, которые со временем накладываются один на другой. Первые, нижние блоки призваны расширить возможности имеющихся технологий, а более поздние потребуют специальных исследований в области информационных технологий в широком смысле, а также медицинской информатики, в частности. Необходимы и упреждающие изменения в регулировании отрасли с учетом вызовов цифровой экономики и динамики изменений в социальной сфере.

    Авторы: Михеев А. Е.

    Темы: блокчейн3 большие данные4 большой банк клинических данных2 ии2 искусственный интеллект17 личный кабинет пациента3 медицинская информационная система27 мис6 открытые данные1 открытый api1 система поддержки принятия врачебных решений4 сппвр3 цифровая экосистема медицинской помощи4 цифровой двойник4 электронная медицинская карта9 эмк4

    Подробнее >

  • Цифровое здравоохранение
  • 2022 № 6 Опыт и перспективы применения цифровых двойников в общественном здравоохранении

    Цифровизация здравоохранения открывает возможности для применения новых подходов к организации медицинской помощи, повышению ее качества, оптимизации использования ресурсов здравоохранения. Цифровой двойник – один из новых подходов, виртуальная модель физического объекта с динамическими двунаправленными связями между физическим объектом и его соответствующим двойником в цифровой среде. Цифровые близнецы позволяют изучать, создавать и проверять новые гипотезы, а также проводить эксперименты и исследования in silico.
    Цель исследования – описать существующий российский и зарубежный опыт практического применения цифровых двойников в сфере здравоохранения. Материалы и методы. Обзор литературы проводился в базах данных Pubmed и Elibrary.
    Исключались публикации, в которых описывались этические и нормативно-правовые аспекты, промышленное, инженерное или логистическое применение. Статьи прошли два раунда рецензирования. Результаты. Цифровые двойники применяются в клинической медицине для тестирования новых методов лечения и реакции на них организма, для моделирования работы органов и тканей. Описано применение технологии для разработки прецизионной терапии в кардиологии, онкологии, эндокринологии, гастроэнтерологии, ортодонтического лечения, реабилитации, интенсивной терапии. Цифровой двойник может использоваться органами здравоохранения для моделирования поведения пациентов, прогнозирование распространения инфекционного процесса, работы медицинского учреждения и его структурных подразделений с целью оптимизации ресурсов.
    Выводы. В статье представлен обзор основных сфер применения цифровых двойников для персонализированной медицины, общественного здравоохранения и умных здоровых городов. Перспективы использования цифровых двойников лежат в области создания умных «здоровых» городов и регионов.

    Авторы: Зуенкова Ю. А.

    Темы: большие данные4 имитационное моделирование1 прецизионная медицина1 цифровизация здравоохранения4 цифровой двойник4

    Подробнее >

  • Информатизация здравоохранения
  • 2023 № 6 Опыт применения технологий искусственного интеллекта для развития профилактического здравоохранения на примере Кировской области.

    Здравоохранение является одной из приоритетных отраслей для практического применения систем искусственного интеллекта (ИИ). В 2018 г. в Кировской области было принято решение запустить собственный региональный проект внедрения технологий ИИ с целью получения практического опыта и понимания особенностей, преимуществ и барьеров применения ИИ. В качестве приоритетного направления было выбрано совершенствование профилактической медицины. В качестве базового программного продукта была выбрана российская платформа прогнозной аналитики Webiomed. Реализация проекта включала 3 этапа: пилотную апробацию в 2019–2020 гг., промышленную эксплуатацию в режиме «второго мнения» в 2021–2022 гг. и внедрение в режиме цифрового помощника, запущенное в 2023 г. В результате реализации 1го и 2го
    этапов проекта удалось доказать, что главным преимуществом ИИ при анализе больших медицинских данных является автономная и высокая точность интерпретации имеющейся в ней информации. ИИ-система способна самостоятельно извлекать из электронных медицинских карт необходимые для анализа данные, сопоставлять их с данными прошлых периодов, оценивать динамику изменения показателей здоровья, выявлять появление опасных тенденций и факторов риска. Все вместе это позволяет формировать так называемые «цифровые профили» пациентов, которые в свою очередь представляют из себя ценный ресурс для поддержки принятия управленческих и клинических решений.

    Авторы: Курдюмов Д. А., Кашин А. В., Рябов Н. Ю., Новицкий Р. Э., Гусев А. В.

    Темы: большие данные4 здравоохранение45 искусственный интеллект17 кировская область1 машинное обучение4 оценка рисков1 прогнозная аналитика1 профилактическая медицина1

    Подробнее >