Говоря о развитии систем поддержки принятия врачебных решений (СППВР), необходимо сделать акцент на трех основных тезисах. Лечащий врач, а не информационная система, по-прежнему остается центром медицинской экспертизы. Жесткая стандартизация в области здравоохранения налагает на врача критическую ответственность за его действия, многие из которых связаны с финансовыми рисками для медицинского учреждения. Главная задача СППВР — помочь врачу обнаружить несоответствия стандартам и рекомендациям в медицинских документах пациента, таким образом сэкономив время и повысив точность диагностики с помощью быстрого поиска по структурированной базе данных.
Не конкурент, а помощник. Страхование рисков
Предрассудки и убеждение в том, что роботы вытесняют человека с рабочих мест, для медицины не чужды. В 2015 году, когда мы в «ТехЛАБ» только начинали заниматься разработкой СППВР, мы действительно пытались создать в первую очередь некоего «электронного доктора», закладывая в машину алгоритмы с элементами клинического мышления. Однако совсем скоро, взаимодействуя с чиновниками здравоохранения, владельцами частных клиник и практикующими врачами, мы поняли, что врачам и медучреждениям необходим не самостоятельный цифровой доктор, а эффективный цифровой инструмент.
Сегодня рынок медицинских экспертных систем достаточно широк и разнообразен. В недавней публикации Ольга Реброва, доктор медицинских наук, сотрудник РНИМУ им. Н. И. Пирогова, подразделяет их на информационно-справочные, интеллектуальные и гибридные. В другой классификации к этому классу относят также автоматизированные системы удаленного мониторинга и системы управления носимыми медицинскими устройствами. Однако применительно к российской системе здравоохранения в целом и реальному практическому опыту, на мой взгляд, наиболее актуальной и востребованной на данный момент является функция СППВР по страховке рисков, связанных с выполнением нормативов, и формированию отчетности.
Мы как создатели СППВР существенно пересмотрели свою риторику при общении с клиентами. С радостью замечаем, что и медицинское сообщество стало более взвешенно и объективно оценивать возможности цифровых сервисов. Многие врачи уже отлично разбираются в типах информационных систем, могут сравнивать различные ИТ-инструменты, существующие на рынке, и формулировать конкретные требования к ним. Для медиков, которые зачастую работают в условиях ограниченного времени, важна скорость и точность диагностики, подбора лечения на основании определенных критериев. Что касается менеджеров, им необходимо выполнять KPI, своевременно подавать отчетность и иметь возможность максимально быстро проводить цикл изменений, понимать, как формируется статистика и можно ли ее впоследствии улучшить. Ключевую роль при этом играет взаимодействие клиник со страховыми компаниями. СППВР, в базу данных которой включены нормативные требования, должна подсказать врачу, насколько его решения соответствуют страховой программе и не повлекут ли те или иные действия финансовые потери или даже судебные иски.
СППВР: клиенты разные, потребности общие
Представляя платформу для поддержки принятия врачебных решений, мы взаимодействуем с представителями разных классов клиентов: регион в целом, национальный медицинский исследовательский центр (НМИЦ), а также частная медицинская организация или группа компаний.
Законодательство требует, чтобы в каждом субъекте страны была внедрена собственная региональная информационная система здравоохранения. При этом разработкой общих методик лечения, на которые ориентируются врачи муниципальных и частных клиник, а также страховые компании, занимаются сотрудники специализированных медицинских научных центров под руководством Минздрава. Они составляют клинические рекомендации, основываясь на опыте существующих научных изысканий и публикациях в доверенных источниках, соотносят эти данные с государственными программами и списками доступных в России препаратов, с приказами Минздрава и другими регулирующими документами. Стоит помнить, что неполное выполнение нормативов может привести к претензиям регулятора или страховой компании к медучреждению: поиск по базе данных подскажет врачу, соответствует ли рекомендациям назначение данному пациенту определенного медикамента или анализа, способ лечения.
СППВР может входить как отдельный модуль в медицинскую информационную систему региона. Например, платформа, которую разрабатывает «ТехЛАБ», как коробочное решение централизованно внедряется в учреждениях Санкт-Петербурга и Ленинградской области. В том же направлении работают «Лаборатория Элемент», компания «АЛГОМ» и некоторые другие, но пока нельзя сказать, что эта ниша насыщенна.
С другой стороны, сами НМИЦ, которые не только работают по нормативам и контролируют их исполнение другими клиниками, но и создают инновационные способы лечения, имеют возможность экспериментировать и выходить за рамки клинических рекомендаций. Стандартных функций СППВР им оказывается недостаточно. Например, в петербургском НМИЦ им. Алмазова используют разработанную с нашим участием систему с более широким функционалом и базой данных, основанной на первичных, а не переработанных, источниках доказательной медицины. Подобные решения уникальны и внедряются в каждом учреждении как отдельный ИТ-проект. Большой интерес к такой расширенной функциональности СППВР проявляют НМИЦ онкологии им. Н. Н. Блохина, НМИЦ онкологии им. Н. Н. Петрова и многие другие.
Информационная система с функцией СППВР формируется в результате постоянного диалога между представителями всех сфер медицинского сообщества. Врач должен чувствовать практическую пользу от применения СППВР, однако последнее слово при принятии решения всегда остается за ним.
Разработчику необходимо в свою очередь своевременно реагировать на все изменения в законодательстве и клинических рекомендациях и обновлять систему в соответствии с ними. Платформа должна быть готовой к появлению новых потребностей клиентов, таких как сервисы с использованием искусственного интеллекта, нейросетей. Для этого важно развивать технологические партнерства — в этом направлении мы также активно движемся. В частности, готовимся по мере выявления потребности подключать в качестве модулей существующие на рынке решения для анализа КТ/МРТ/Рг-снимков на основе «нейронных сетей» и другие интеллектуальные компоненты, а также пребываем в постоянном поиске партнеров для создания комплексных решений.