Платформа на базе алгоритмов машинного обучения для здравоохранения

Одним из критериев высокой квалификации врача или системы здравоохранения в целом является положительная динамика развития болезни после предпринятых терапевтических мер. Такая тенденция всегда характеризует качество лечения в медицинском учреждении.

Одним из факторов, непосредственно влияющих на выживаемость пациентов, является время. Промежуток времени, который прошел с начала заболевания (травмирования, инфицирования, заражения и проч.) до оказания медицинской помощи, почти всегда оказывается решающим.

Инновационная платформа сократит расходы на лечение

Компания KenSci (США) начала работу над созданием платформы и программного обеспечения, позволяющих в короткие сроки анализировать текущее состояние пациента. По словам директора компании Самира Менджера, разрабатываемая система позволит не только раньше начать лечение, но и оптимизировать материальные затраты, необходимые в ходе лечебного процесса.

Специалисты компании уже разработали прототип системы и даже успели опробовать его на реальных больных. Первые тестовые испытания показали:

1. Введение антибиотиков в течение первого часа после заражения приближает шансы выжить к отметке 80% (в случае заражения сепсисом).
2. Выживаемость среди зараженных сепсисом снижается до 20%, если инъекции антибиотиков сделать по прошествии 12 часов с момента заражения.

Факторы влияния

Компания KenSci начала работу в сфере телемедицины полтора года назад. За это время ей удалось создать солидную базу данных, включающую 15 млн историй болезней. Сумма, которую потратили обладатели медицинских карточек на лечение, составила $5 млд.

Предварительный анализ имеющейся информации позволил разработчикам выявить 110 млн общих параметров, которые могут повлиять на скорость оказания первой помощи. Эти параметры (пол, этническая принадлежность, вид медицинской страховки и др.) положены в основу новой платформы.

Телемедицина усовершенствует диагностический процесс

В настоящее время почти 80% медицинских учреждений полностью доверяют квалификации и врачебной интуиции, опыту работы, ведущих прием врачей. Однако все специалисты учитывают лишь несколько факторов при первом осмотре и диагностировании больных.

Если к процессу обследования подключена клиническая система, работающая на основе правил или с интегрированным алгоритмом машинного обучения, то число факторов, влияющих на решение врача, может быть увеличено до десятков и сотен. Но такие системы применяются в 2-18% случаев.

Для доработки и запуска в серийное производство платформы компанией KenSci получено $8,5 млн. По оценкам специалистов компании новый продукт сможет окупить затраты на приобретение в течение 12 недель, в отличие от нескольких месяцев или даже нескольких лет, которые требуются для покрытия расходов после приобретения аналогичных инновационных продуктов.