«Техлаб» создал решение на базе Galenos в помощь врачам НМИЦ им. В. А. Алмазова

«Техлаб» разработал для эндокринологических отделений ФГБУ «НМИЦ им. В. А. Алмазова» Минздрава России информационную систему, помогающую 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. Система создана для помощи врачам-эндокринологам в регионах. Рекомендации, выдаваемые системой, учитывают огромный опыт Института эндокринологии «Центра Алмазова» и данные из множества научных источников (от инструкций к препаратам до публикаций на иностранных языках). Национальный медицинский исследовательский центр имени В. А. Алмазова – крупнейшее многопрофильное научно-клиническое и научно-исследовательское учреждение России, оказывающее, в том числе, высокотехнологичную медицинскую помощь. В рамках своей инновационной стратегии специалисты «Центра Алмазова» одними из первых среди российских медицинских организаций начали обработку больших данных, а также активно использовать передовые технологии, в том числе для маршрутизации машин скорой помощи и оптимизации процессов госпитализации и размещения пациентов. Специалисты Института эндокринологии «Центра Алмазова» в результате многолетней работы сформировали 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 гг.). 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. На сегодняшний день 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», — сказал Дмитрий Курапеев, начальник управления информационных технологий НМИЦ имени Алмазова. Алгоритмизация процесса лечения пациентов позволяет использовать систему и для обучения молодых специалистов. «Центр Алмазова» первым среди российских НМИЦ запустил в 2018 г. программу высшего образования, а также проводит на постоянной основе послевузовское обучение. Во всех образовательных программах используются примеры лучших практик, информация о которых хранится в системе. Не менее важно, что внедрение системы на платформе Galenos в «Центре Алмазова» позволит врачам «не терять пациентов из виду». Истории болезней будут содержаться 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 будут храниться в обезличенном виде – а значит, информация об успешных прецедентах лечения в дальнейшем может быть использована для развития точности рекомендательного алгоритма и доступна различным специалистам. «Сахарный диабет – острейшая медико-социальная проблема из-за широкой распространенности и повышенной смертности, особенно для диабета 2 типа. Качественная терапия такого опасного заболевания должна основываться на огромном количестве исследований и научных данных. Но даже опытному врачу невозможно удержать в памяти все сочетания факторов и параметров заболевания – достичь абсолютно рациональной терапии невозможно без обращения к базам лекарственных препаратов с описанием всех противопоказаний и эффектов, а также к новейшим исследованиям об их совместимости. Эту задачу можно и нужно переложить на информационную систему, которая не даст совершить ошибку и сможет предложить все известные эффективные варианты лечения», — сказал Александр Шаповалов, коммерческий директор «Техлаб». Напомним, что решение Galenos прямо сейчас проходит апробацию в ФГБУ «НИИ онкологии им. Н. Н. Петрова» Минздрава России. Ранее Galenos успешно протестировали в лечебных учреждениях Петербурга: ФГБУ РосНИИГТ ФМБА России, ПСПбГМУ им. акад. И.П. Павлова (поликлиника с клинико-диагностическим центром), СПбГБУЗ Городская больница №15, СПбГБУЗ «Городская клиническая больница №31». Ссылка на источник