Регистрация

10—11 октября 2019 года
Москва, Конгресс-центр гостиницы «Космос»

Лауреат конкурса "Лучшее ИТ решение для здравоохранения 2019" 17.12.2019

Лауреат конкурса "Лучшее ИТ решение для здравоохранения 2019"

СППВР «Webiomed» - облачная система, позволяющая на основе автоматического анализа медицинских данных прогнозировать риски развития заболеваний, предоставлять персональные рекомендации по клиническим случаям врачу и пациенту, позволяет осуществлять полноценную поддержку принятия врачебных решений в части выявления заболеваний и профилактической работы.
Принцип работы CППВР основан на анализе медицинских данных, которые накапливаются в электронной медицинской карте пациента (ЭМК). Результатом работы системы являются выявленные факторы риска и подозрения на наличие заболеваний у пациентов, комплексная оценка группы риска пациента по тем или иным социально-значимым заболеваниям, а также практические рекомендации врачу и пациенту по дальнейшей тактике обследования и лечения с целью снижения вероятности развития заболеваний и смерти пациента.
Алгоритмы работы системы основаны на научно-обоснованных клинических рекомендациях, российских и международных шкалах и методах оценки рисков, действующих нормативно-правовых актов. Дополнительно к этому разработчики системы применяют машинное обучение (нейросети) для создания математических моделей, предназначенных для анализа информации и прогнозирования событий в жизни и здоровье пациента.
В текущей версии Webiomed используются следующие шкалы и клинические рекомендации: Фраминген, SCORE, PROCAM, Российские рекомендации диагностики и коррекции нарушений липидного обмена с целью профилактики и лечения атеросклероза VI пересмотра, Reynolds, CHA2DS2VASc, UKPDS Cardiac Risk, CART, PSI, CURB65 и CRB65, SMART CO и SMART COP и ряд других. Указанные шкалы позволяют выявить риска для трех типов нозологий: сердечно-сосудистых, наркологических и пульмонологических заболеваний.
Можно выделить следующие основные отличительные особенности СППВР Webiomed:
• Может интегрироваться с любыми медицинскими информационными системами (МИС) и обрабатывать большие объемы накопленных медицинских данных о пациенте в автоматическом режиме, что дает врачам не упустить все возможные признаки и симптомы, которые не были выявлены по разным причинам.
• Позволяет осуществлять контроль действий врача со стороны организаторов здравоохранения.
• Увеличивает скорость и точность диагностики, позволяет выявлять факторы риска и предсказывать развитие заболеваний и тем самым, способствует снижению заболеваемости и смертности.
• Инновационность сервиса заключается в использовании методов искусственного интеллекта (машинное обучение), что способствует обучению и выявлению новых признаков и зависимостей развития заболеваний.
СППВР «Webiomed» была успешно апробирована на федеральном уровне в рамках проект с ФМБА России, при этом система была внедрена в медицинские организации ФМБА 9 субъектов РФ, которые находятся по всей стране от Московской области до Приморского края.
На региональном уровне необходимо отметить проект в Ямало-Ненецком автономном округе (далее ЯНАО) совместно с Ассоциацией разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний» (далее Ассоциация НБМЗ), который был проведен в регионе с ноября 2018 г. по апрель 2019 г. Система Webiomed выполнила более 60 тыс. анализов медицинской информации – амбулаторных карт пациентов, карт диспансеризации, законченных случае и т.д. Итоги пилотного проекта подведены на межрегиональной научно-практической конференции «Искусственный интеллект в медицине», которая состоялась 5 апреля 2019 года в городе Салехарде. http://conf.nbmz.ru// и получили многочисленные отклики в Медиа и СМИ.
Широкое использование СППВР в медицине позволит выполнять максимально раннюю диагностику заболеваний, что поможет практическому здравоохранению сосредоточится на превентивных мерах по сохранению здоровья и снижению заболеваемости и смертности.

Система поддержки принятия врачебных решений Webiomed с использованием методов машинного обучения - Лауреат конкурса "Лучшее решение для здравоохранения 2019", подведение итогов и награждение победителей которого прошло 10 октября в Москве на международном конгрессе "Информационные технологии в медицине"#ИТМ2019. 

Конкурс проводится ежегодно с 2006 года включает в себя он-лайн голосование профессиональных пользователей, заочный и очный этапы экспертизы решения Конкурсной комиссией. Подробнее о конкурсе, процедурах, экспертах и победителях конкурса "Лучшее решение для здравоохранения 2019" на странице: https://itmcongress.ru/itm2019/competition/


Возврат к списку

Экспертное обсуждение приоритетов развития цифрового здравоохранения.

По поручению заместителя Министра здравоохранения Российской Федерации П.С. Пугачева нами были собраны и обработаны все поступившие от участников Виртуальной конференции ИТМСибирь+ предложения по повышению эффективности системы цифрового здравоохранения, узких местах и ключевых приоритетах. В целях повышения качества и эффективности результатов обсуждения указанных вопросов в профессиональном сообществе мы также изучили предложения экспертов, опубликовавших свои инициативы в открытом доступе.
Предложения структурированы и представлены в форме интерактивной анкеты, которую мы также предлагаем заполнить всем квалифицированным участникам системы ИТ обеспечения здравоохранения.

Анкета интерактивная, ее осмысленное заполнение займет у специалиста не более 3 мин. Текущие деперсонифицированные результаты опроса доступны онлайн.

Приглашаем участников Виртуальной конференции ИТМСибирь+ и представителей профессионального сообщества принять участие в голосовании и помочь коллегам из Министерства здравоохранения и Центра компетенций цифровой трансформации сферы здравоохранения получить эффективную обратную связь и ознакомится со структурированными и систематизированными представлениями профессионального сообщества по ключевым направлениям технологического развития.

Перейти к опросу


Павел Пугачев, Минздрав России выступил на открытии #ИТМСибирь+

Основные тезисы:

Приоритетные направления развития функциональности информационной экосистемы в сфере здравоохранения:

1.Перевод системы медицинской статистики на сбор , обработку и анализ на основе первичных данных , получаемых при оказании медицинской помощи. Совершенствование уровня качества и достоверности первичных медицинских данных.

2.Стандартизация и нормализация процесса обмена медицинских данных (интеграция систем разного уровня, назначения и принадлежности) с целью реализации преемственности медицинской помощи.

3. Создание системы оценки уровня цифровой зрелости медицинских систем, сервисов и приложений разных уровней.  

4. Создание единого цифрового пространства в сфере здравоохранения. При внедрении ИТ систем необходимо однозначно связывать функциональное назначение, повышение эффективности и снижение ресурсоемкости медицинской помощи.

Еще...  


Наверх