Проект

НМИЦ им. Алмазова внедрил ИС для помощи врачам при лечении сахарного диабета в регионах

Заказчики: НМИЦ им. В. А. Алмазова (Национальный медицинский исследовательский центр)

Санкт-Петербург; Фармацевтика, медицина, здравоохранение

Подрядчики: ТехЛАБ
Продукт: Galenos Система поддержки принятия врачебных решений (СППВР)

Дата проекта: 2017/12  - 2018/05

ИТ-компания «ТехЛАБ» 18 июля 2018 года сообщила о разработке для эндокринологических отделений ФГБУ НМИЦ им. В. А. Алмазова Минздрава России информационной системы, помогающей врачам выбирать персонифицированную терапию для пациентов с сахарным диабетом 2 типа.

ИТ-решение на базе флагманского продукта «ТехЛАБ» — платформы Galenos — оптимизирует назначение лекарственных средств с учетом предикторов заболеваний, противопоказаний и других особенностей каждого конкретного пациента, а также несовместимости используемых препаратов.

Предпосылки

Специалисты Института эндокринологии НМИЦ Алмазова в результате многолетней работы сформировали самую большую в стране базу данных в области лечения эндокринологических заболеваний, в том числе клинические сведения о пациентах и результаты научно-исследовательских работ. В связи этим было принято решение разработать «Автоматизированную информационную систему выбора персонифицированной терапии сахарного диабета 2 типа» на платформе Galenos и дать доступ к этой системе врачам-эндокринологам в регионах. Для апробации выбрана одна из самых популярных нозологий — сахарный диабет (по данным Минздрава, число зарегистрированных больных этим недугом в России выросло на 25% за 5 лет с 2011 по 2016 годы).

Итоги проекта

Система создана для помощи врачам-эндокринологам в регионах. Рекомендации, выдаваемые системой, учитывают опыт Института эндокринологии Центра Алмазова и данные из множества научных источников (от инструкций к препаратам до публикаций на иностранных языках).

В системе содержатся сведения о препаратах, предикторах (прогностических параметрах) заболевания, референтных значениях показателей здоровья, антропометрических характеристиках, алгоритмах определения оптимальных препаратов. Врачи-эндокринологи могут использовать эту информацию как руководство, то есть сверяться с тем, все ли характеристики заболевания и пациента были учтены при выборе препаратов, и какое воздействие они оказали на пациента.

В решении, разработанном специалистами «ТехЛАБ», реализованы механизмы обучения путем создания алгоритмов подбора антидиабетических и снижающих вес препаратов. По данным на июль 2018 года, в нем реализована поддержка восьми фармакологических групп лекарственных средств.

По итогам проекта эндокринологи Центра Алмазова и врачи из регионов смогут получить доступ к такому ИТ-решению, которое работает в автономном режиме и может по результатам анализа данных о каждом пациенте предложить оптимальный вариант терапии или выявить необходимость проведения дополнительных диагностических исследований.

«
Использование систем поддержки принятия врачебных решений — распространенная во всем мире медицинская практика. Она позволяет медицинским организациям повышать качество помощи и экономить существенные ресурсы за счет исключения нерелевантных лабораторных исследований и назначения неэффективных препаратов. Однако долгое время в России не было универсального решения, которое могло бы подсказывать врачам методы лечения пациентов, исходя из анализа большого количества данных о похожих случаях, несовместимости препаратов и уникальных особенностях пациентов с подобными диагнозами. Созданная система, содержащая в себе результаты научных исследований, может повысить эффективность назначаемой терапии и обладает достаточным потенциалом, чтобы в перспективе стать «умным помощником» региональных врачей, — убежден Дмитрий Курапеев, начальник управления информационных технологий НМИЦ имени Алмазова.
»

Не менее важно, что внедрение системы на платформе Galenos в Центре Алмазова позволит врачам «не терять пациентов из виду». Истории болезней содержатся в едином хранилище и могут быть подняты в любой момент по запросу. Планируется реализация возможности обмена данными с внешними медицинскими и лабораторными информационными системами.

Все данные хранятся в обезличенном виде — таким образом, информация об успешных прецедентах лечения в дальнейшем может быть использована для развития точности рекомендательного алгоритма и доступна различным специалистам.

Алгоритмизация процесса лечения пациентов позволяет использовать систему и для обучения молодых специалистов. В частности, в системе хранится информация о примерах лучших практик, которые используются во всех образовательных программах Центра Алмазова.