Инновационные технологии для обработки медицинской информации
На пути решения этой задачи стоят несколько препятствий. Часто персональные карты пациентов оказываются неполными, сведения, касающиеся состояния здоровья одного человека, приходится собирать сразу в нескольких учреждениях. Это замедляет процессы цифровизации, снижает возможность получения доступа к необходимой для работы информации. Теоретически преодолению этого препятствия (низкой интероперабельности информации) могут способствовать сразу две инновационные технологии:- аналитическая обработка имеющихся в разных учреждениях данных;
- внедрение алгоритмов машинного обучения на базе систем «искусственный интеллект».
Оптимизация данных
Ещё по теме:
Система быстрого реагирования
В результате первого исследования был разработан подход на базе машинного обучения, использующий информацию о работе отделений интенсивной терапии. Исследователям удалось создать прогнозный алгоритм для лечения больных с разными симптомами.
Система «ICU Intervene» работает в режиме реального времени и для составления прогнозов, лечебных рекомендаций использует опыт, накопленный в палатах и отделениях интенсивной терапии.
Использование такой системы может быть эффективно при ограниченном времени для принятия решения, составления плана лечения, плана действий. Такие напряженные ситуации могут возникнуть во время эпидемий, массовом инфицировании населения, во время стихийных бедствий.
