Проекты

Краткое описание

По результатам опроса, проведенного Всероссийским центром изучения общественного мнения (ВЦИОМ), 52% респондентов дали отрицательную оценку состоянию системы здравоохранения в обществе в целом. Особо были выделены следующие проблемы: недостаточный уровень профессиональной подготовки врачей (37%), их нехватка (37%), дорогие лекарства и услуги (35%), неудовлетворительная оснащенность современным оборудованием (31%). 43% пациентов при обращении в государственные и муниципальные медучреждения по полису обязательного медицинского страхования столкнулись с неправильно поставленным диагнозом и назначенным лечением.
По данным ФФОМС, 10% всей медицинской помощи в России оказывается с дефектами, но участники рынка и пациенты считают эту цифру заниженной. Лига защиты пациентов и сами врачи утверждают, что число неправильно поставленных диагнозов составляет около 30%. Команду проекта составляют молодые исследователи в возрасте до 35 лет.
Одним из способов сокращения ошибок и повышения качества медицинской помощи являются системы поддержки принятия врачебных решений.
Разрабатываемая система поддержки приятия врачебных решений в сфере гастроэнтерологии и гепатологии является междисциплинарным проектом, создаваемым на стыке IT и медицины. Система является инновационной и не имеет аналогов как в России, так и за рубежом.
Разрабатываемая система позволит:
осуществлять распознавание и дальнейшую обработку диагностических изображений органов ЖКТ,
выбирать оптимальный вариант лечения выявленных заболеваний печени на основе современных медицинских технологий и достижений в сфере IT;
предоставит возможность расчета ряда интегральных показателей состояния пациента: прогностические индексы, шкалы оценки состояния или функции, риски при проведении вмешательств, расчетные показатели;
предоставит возможность информирования врача о потенциальных рисках при назначении
выбранной схемы лечения с учётом уже проводимой терапии.

Цель

1. Результатом проекта "Искуственный интеллект в гепатологии" станет разработка инновационной и не имеющей аналогов системы поддержки принятия врачебного решения врача-гепатолога, использование которой обеспечит информационное сопровождение врача при обследовании пациента, диагностике, назначении лечения, поднимет на новый уровень качество оказываемой медицинской помощи. Разрабатываемая система призвана стать помощником врача по выявлению заболеваний печени на ранних стадиях и прогнозировать риск его развития.

Задачи

1. 1. Сбор базы данных, содержащей информацию о результатах анализов и диагнозов пациентов.
2. 2. Очистка, нормализация и стандартизация собранной базы. Заполнение пропусков, эксплоративный анализ данных.
3. 3. Разработка алгоритма скрининга на базе анализов на предмет заболеваний печени с использованием алгоритмов машинного интеллекта.
4. 4. Валидация полученных моделей на клинических данных с привлечением профильным медицинских специалистов.
5. 5. Анализ результатов, вторая итерация разработки моделей.
6. 6. Разработка концепции модели, прогнозирующий риски развития заболеваний печени, включающий: основные варианты математической постановки задачи и предполагаемый матаппарат для ее решения, требования к базе, дизайн эксперимента и протокол валидации модели

Обоснование социальной значимости

Современный уровень развития медицины предоставляет в распоряжение лечащего врача тысячи разнообразных диагностических и лечебных методик. При этом неуклонно растет уровень внедрения информационных технологий в повседневную работу врача.

Разработка и использование систем поддержки принятия врачебных решений, во-первых, делает доступными знания и последние достижения клинической медицины независимо от квалификации или географической удаленности, поскольку справочники постоянно обновляются совместно с ведущими специалистами. Во-вторых, они ускоряют принятие решения, за доли секунд сопоставляя множество факторов: симптомы, результаты обследований, показания, противопоказания, взаимодействие лекарственных препаратов, аллергические реакции и так далее. В-третьих, интеллектуальный помощник сводит к минимуму влияние человеческого фактора.
Разрабатываемая система позволит распознавать и обрабатывать диагностические изображения ЖКТ, и на основе обработанной информации выбирать оптимальный вариант лечения выявленных заболеваний печени.

География проекта

Москва и Московская область

Целевые группы

1. лица, страдающие заболеваниями ЖКТ