278

0
19
M-Health Congress-2018

3 квітня 2018 року відбувся IV міжнародний конгрес, присвячений мобільним технологіям і інноваціям для здоров’я.

Редакція Medical Note підготувала короткий дайджест виступи спікерів і виступів на дискусійній панелі «Основні тренди в цифровому охороні здоров’я».

Вступне слово модератора

Модератор Костянтин Чеботарьов відкриває конференцію

Костянтин Чеботарьов — віце-президент Національної асоціації медичної інформатики (НАМИ). Це незалежний громадський інститут, покликаний сформувати єдиний всеросійський експертне простір, і інтегрувати його в міжнародне співтовариство.

У своєму вступному слові Костянтин звернув особливу увагу на те, що медичні гаджети і пристрої, які в останній час набули особливого значення, в Росії дуже складно порівнювати і шукати.

Кілька років тому медичними гаджетами цікавилися в основному любителі фітнесу. Тепер ці пристрої активно розшукують і набувають практикуючі лікарі, фахівці з телемедицини і багато інші експерти. Проте в Росії навіть пошук медичних пристроїв — серйозна проблема. Далеко не всі компанії-виробники гаджетів надають пошуковикам свої бази даних, тому навіть великим організаціям часто доводиться розшукувати медичні пристрої вручну через пошуковик.

Зацікавившись пристроєм, представники організації порівнюють його характеристики з характеристиками пристроїв, які служать лабораторними еталонами.Невеликі організації намагаються розшукати інформацію в класифікаторі пристроїв на сайті Росздравнадзора. Але класифікатор, по-перше, не повний, а по-друге, багатьом медичним гаджетів поки не присвоєно код класифікатора. Крім того, у класифікаторі є пристрої, які збігаються з кодом, але не збігаються за призначенням.

Костянтин підкреслив, що пошук медичних пристроїв сьогодні витратним і неефективним, оскільки сайт Росздоровнагляду не адаптований для непідготовленого користувача. На жаль, ні сайт Держзакупівель, ні Глобальна номенклатура медичних пристроїв не вирішують проблему.

Створення зручного реєстру, в якому великі і маленькі медичні компанії могли б порівнювати і підбирати необхідний пристрій — актуальна та цікава задача, яку російським розробникам ще тільки належить вирішити.

Розвиток мобільної медицини в Росії: прогнози-2018, інновації світового ринку M-Health

Григорій Бакунов, Яндекс: Телемедицина: нові реалії

Григорій Бакунов розповідає про історію сервісу Яндекс.Здоров’я

Григорій Бакунов — директор по розповсюдженню технологій в Яндекс.

Григорій розповів, що від моменту, коли у людини починаються проблеми зі здоров’ям, до походу до лікаря проходить дуже багато часу. Півтора роки тому компанія Яндекс спробувала скоротити цей шлях, і створила простий сервіс, що дозволяє записуватися до лікаря.

Однак люди не користувалися цим сервісом з тієї ж причини, з якої не ходили до лікарів особисто. Як правило, потенційні пацієнти відкладають похід до лікарів, сподіваючись, що все якось само пройде.

Коли в Яндекс зрозуміли, що люди не готові записуватися до лікаря в принципі, розробники компанії вирішили створити сервіс для медичних консультацій Яндекс.Здоров’я.

Особливості сервісу Яндекс.Здоров’я

  • В Яндекс.Здоров’я діє програма додаткового навчання, і налагоджена перевірка кваліфікації лікарів.
  • Співробітники компанії перевіряють медичні знання лікарів (у виборі методів лікування і рекомендацій лікаря повинні дотримуватися наукового підходу), так і вміння лікаря комунікувати з пацієнтами.
  • Головне завдання телеврача Яндекс.Здоров’я при віддаленій консультації: у разі необхідності переконати пацієнта виконати рекомендації або звернутися в швидку.
  • Сервіс Яндекс.Здоров’я платний. Перша консультація — 100 р. Друга і наступні — 500 р. На первинній консультації лікаря не ставлять діагноз, і не роблять призначення. Сенс сервісу — дати людині зрозуміти, чи варто йому терміново бігти до лікаря, чи ні.
  • Якщо клієнт сервісу Яндекс.Здоров’я вже був на очній консультації, телеврач може уточнити його діагноз, що особливо важливо для пацієнтів з хронічними захворюваннями.
  • Інсайти, пов’язані з сервісом Яндекс.Здоров’я

  • Друга за популярністю медична послуга сервісу — консультації з гінекологами (перша за популярністю послуга — консультації з терапевтом). При цьому 80% пацієнтів пишуть гінеколога повідомлення, хоча сервіс підтримує відеоконсультація. Пацієнтки пишуть, не підключаючи відео, тому що під час консультації знаходяться на роботі, або соромляться піти до гінеколога особисто.
  • Люди дуже мало знають про будову людського тіла. 10% консультацій гінеколога виявляється не жінкам, а чоловікам.
  • Телемедицина — природна частина нормальної сучасної медицини. Вона не замінить класичну медицину — для діагностики багатьох захворювань лікаря потрібен особистий контакт з пацієнтом.
  • Російські лікарі не завжди готові брати на себе велику відповідальність, тому не дуже охоче йдуть в телемедицину. Але з іншого боку, при роботі в телемедицинском сервісі у лікарів і пацієнтів з’являється повна запис консультації. Доктор може бути впевнений в тому, що пацієнт не зможе спотворити його слова в суді.
  • Майбутнє телемедицини

    Телемедицина влаштована так само, як і класична медицина. Спочатку у людини починає боліти, і тільки він натискає кнопку для зв’язку. Прийняття рішення по здоров’ю знаходиться на стороні пацієнта.

    Якщо людина не відчуває небезпеки, він нікуди не йде. Саме тому за телемедициной майбутнє — зв’язатися з лікарем онлайн елементарно простіше, ніж прийти на очну консультацію.

    Сучасні доктора поступово вчаться працювати з медичними пристроями та даними, які ті надають. При цьому розвиток пристроїв для збору і роботи даних стимулюють не лікарі, а IT-компанії, що залучають лікарів.

    IT-компанії привносять у розробку медичних пристроїв свій власний підхід. Люди з IT вважають, що помилятися — це нормально. У медицині інший підхід: експерти прагнуть відразу створити ідеальне пристрій. З-за цього на розробку одного медичного гаджета йде за 10 років.

    Хоча сучасні портативні медичні пристрої недосконалі і досить громіздкі, завдяки новому підходу до розробки медичні гаджети стануть куди зручніше буквально за п’ять найближчих років.

    Гаяне Арутюнян: Як технології IBM допомагають медичним об’єднанням

    Гаяне Арутюнян розповідає про історію Watson Health

    Гаяне Арутунян — провідний архітектор клієнтського центру IBM, експерт з медичного штучного інтелекту Watson Health.

    Гаяне розповіла, що жоден лікар не здатний прочитати всі публікації по спеціалізації. Watson Health впорядковує знання і підказує, що і коли читати. 45% даних, що надходять в Watson Health, поповнюються щоквартально.

    Основу Watson Health склали 4 компанії, які глибоко займалися медичними рішеннями. З придбанням кожної компанії сервіс отримував величезні обсяги медичних даних, які стали основою багатьох нових перспективних напрямів у медицині.

    Як Watson Health працює з інформацією

    1. Верифицирование інформації. Верифицирование дозволяє працювати з інформацією людям з різних країн.
    2. Підготовка до аналізу верифицированной інформації.
    3. Створення баз даних для всього медичного співтовариства. Ці бази доступні лікарям за допомогою хмарних технологій. Хмарні технології перетворюють Watson Health свіжий і корисний реєстру, а не просто в застаріваючий на очах довідник.
    4. Рарзработка міжнародних стандартів обміну даними. Створюється робоча середовище, в якої лікарі можуть довіряти інтерфейсів для обробки і обміну інформацією.
    5. Створюються медичні аннотаторы з різних медичних спеціальностей. Основні напрямки — онкологія, фармація, медичні знімки і описова частина знімків, побудова взаємозв’язків життя і лікування пацієнта, вивчення і аналіз генома людини.

    Як Watson Health допомагає лікарям, у яких немає можливості підвищувати кваліфікацію

    Медичні фахівці, які не можуть дозволити собі постійно піднімати експертизу (наприклад, мережа госпіталів в Індії Manipal Hospitals), можуть отримувати доступ до медичних знань.

    Навчаючись в Watson Health, індійські лікарі підняли ефективність прийняття рішень з 78% до 94%. Допомога Watson Health допомогла лікарів Manipal Hospitals підвищити швидкість роботи з 60 до 24 хвилин.

    Чому Watson Health не замінить живого доктора

    Без докторів існування Watson Health неможливо. Експерти-люди постійно навчають штучний інтелект. Без живих лікарів його розвиток зупиниться.

    В основу експертної системи не може лягають тільки верифіковані експертні дані, прийняті медичною комісією. Існування штучного інтелекту можливо, тільки якщо є група експертів, яка буде поповнювати систему експертними даними.

    Watson Health створений, щоб лікарі ефективніше виконували роботу, а не для того, щоб їх замінити. Неможливо прибрати лікарське ланка між штучним інтелектом і пацієнтом.

    Огляд технологій, які допоможуть зробити віддалену медичну допомогу доступною

    Георгій Фомічов, Endurance: Чатботы для охорони здоров’я

    Фомічев георгій розповідає, чому лікарням необхідні чатботы

    Фомічев георгій — засновник компанії Endurance, в якій розробляють чатботов для потреб бізнесу.

    Георгій вважає, що до 2020 року приблизно третина сучасних професій зникне. Причому в групі ризику знаходяться доктора майже всіх спеціалізацій — зовсім як таксисти, яких можуть витіснити автопилотируемые автомобілі.
    Представників багатьох старих професій замінить чатбот — програма, яка спілкується з користувачем на людській мові. Причому чатбот здатний розпізнавати зміст питання, а не просто виловлювати з повідомлення ключові слова.
    Головна перевага чатбота — універсальність: його можна використовувати в месенджерах і на сайті, а можна навчити відповідати на запитання по електронній пошті.

    Чому людям подобається працювати з чат-ботами:

    • Користувачі хочуть отримувати готові відповіді, а не набори посилань, які видають пошукові системи. Люди прагнуть спростити собі життя.
    • Користувачам зручніше спілкуватися в месенджерах — звичних каналах комунікації, а не на сайтах і в додатках.

    Де можна використовувати медичного чатбота:

  • Лікарні, стаціонари — чатбот допоможе родичам хворого розібратися, що відбувається з близькою людиною в клініці. Це дуже зручно.
  • Аптеки — чатбт допоможе знайти конкретний препарат в конкретному місті, причому за певною ціною, і за один клік.
  • Запис пацієнта на прийом — чатбот сам вибере час для відвідування лікаря, тому що інтегрується з особистим гугл-календарем.
  • Збір анамнезу. Зараз 15-20 хвилин прийому лікаря витрачається на первинний збір інформації. Чатбот зміг би заощадити лікарям цей час.
  • Нагадування про прийом ліків — причому чат-бот може ще і контролювати прийом препаратів.
  • Переваги чатбота перед живим співробітником:

    • Може відповідати на прості запитання на сайті 24 години на добу.
    • Не пропускає робочі дні
    • 1 чат-бот обслуговує до 10.000 клієнтів одночасно
    • 1 чат-бот з’являється у всіх відразу месенджерах
    • Збільшує продажі, покращує залученість і конверсію відвідувачів
    • Знижує витрати на персонал
    • Відправляє PUSH-повідомлення
    • Адмініструє групи в телеграм
    • Збирає та аналізує зворотний зв’язок

    З чого почати створення бота

    1. Постановка завдання: потрібно зрозуміти, які завдання буде виконувати чатбот.
    2. Визначення бюджету: якщо коштів небагато, можна створити чатбота, який буде виконувати вузьку задачу — наприклад, записувати людей в клініку. Якщо коштів більше, можна зробити багатофункціонального чатбота-помічника.
    3. Вибір виконавця
    4. Створення мінімального продукту, що вирішує конкретну бізнес-завдання. Цей продукт можна відразу виводити на ринок.
    5. Якщо чатбот себе виправдав, можна замовити більш складного і функціонального бота.
    Чат-боти — сучасний тренд. В месенджерах фейсбуку є вже 100.000 чат-ботів. Коли вотсапп відкриє API для чатботов, ринок вибухне.

    До 2020-2022 років боти будуть всюди.

    Марк Саневич, BestDoctor: Аналітика здоров’я колективу з допомогою інтеграції медичної екосистеми

    Марк Саневич розповідає, як нові технології зміцнюють здоров’я офісних співробітників

    Марк Саневич — генеральний директор компанії BestDoctor. Це онлайн-система корпоративного медичного обслуговування.
    Марк розповів, що до 2017 року утворився негативний тренд медичної інфляції: у Росії це 9% проти 2,5% звичайної інфляції. Негативний тренд означає, що витрати на медицину постійно зростають.
    Щоб заощадити кошти, компанії з усього світу починають організовувати медичну допомогу для співробітників самостійно. Така система організації медичної допомоги найбільш близька до медицини 4 P.

    Принципи медицини 4P:

    1P: Предикция — виявлення схильності до хвороб.
    2P: Превентивність — запобігання хвороб
    3P: Персоналізація — індивідуальний підхід до кожного пацієнта
    4P: Партисипативность — участь пацієнта в процесі лікування

    Щоб принципи 4P заробили, необхідні:

    • систематизація біології і медицини, знаходження точних чинників розвитку патології;
    • створення активних систем охорони здоров’я
    • цифрова революція і застосування Big Data.

    Однією з ознак того, що охорона здоров’я поступово дозріває для принципів 4P, є концепція self-funding-а. Self-funding — охорона здоров’я, яке роботодавець створює сам, без підтримки держави. У США на self-funding-е працює 60% компаній.
    Замість страхової компанії self-funding-овая компанія отримує провайдера, який працює без конфлікту інтересів. Компанія-провайдер працює на рівні пацієнтів і клінік, дозволяючи створювати персональні рекомендації для кожного співробітника.
    Поки BestDoctor такими можливостями не володіє. Головне завдання компанії — задіяти системи аналітики, що дозволяють передбачати витрати і створювати медичні програми для співробітників.

    Володимир Ковальський, MEDESK: Цифрове охорону здоров’я. Де в ньому бізнес?

    Володимир Ковальський розповідає, де можна заробити в цифровому охороні здоров’я

    Володимир Ковальський — генеральний директор компанії MEDESK. Це доступна система автоматизації медичних закладів та центрів.

    Володимир розповів, що спочатку цифрове охорону здоров’я створили, щоб зменшити медичні витрати на лікування захворювань. Таким чином, головна мета компанії MEDESK — допомогти лікарям обмінюватися телемедичними даними.
    Сьогодні в російських клініках дуже багато різних медичних систем — справжній зоопарк найрізноманітніших програм, далеко не всі з яких сумісні і взаємно інтегровані. З-за цього взаємодіяти з різними клініками дуже складно.
    Тим не менш, навіть в цьому зоопарку можна виділити загальні принципи, за якими має працювати лікарняна система. Основний інструмент роботи лікаря — медична карта пацієнта, яку доктора передають один одному. Оскільки всіх лікарів підключають до електронної карти, має сенс удосконалювати взаємодії з електронною картою.

    Друга важлива задача лікарняному інформаційної системи — включення в єдину систему медичних гаджетів і лікарів. При цьому з одного боку системи знаходяться лікарі, а з іншого — API для клінік-партнерів і медичних пристроїв.
    На закінчення Володимир нагадав, що гроші в російському охороні здоров’я рухаються серед певних гравців:

    • страхових компаній;
    • ФОМС;
    • клінік-партнерів;
    • приватних лабораторій;
    • сервісів бронювання лікарських препаратів;
    • виробників медичного обладнання.

    Крім того, перспективним напрямком є обробка даних від носяться медичних пристроїв.

    Однак, перш ніж презентувати новий цифровий бізнес гравцям, потрібно запропонувати партнерам зрозумілі інструменти розрахунку окупності стартапу.

    Індекс LTV/CAC — основний параметр оцінки стартапів

    Для оцінки рентабельності компанії дуже важливо ставлення довічної цінності клієнта (LTV — Lifetime Value) до витрат на його залучення (CAC — Cost of Customer Acquisition). Це відношення (LTV/CAC) часто використовується для підтвердження результативності інвестицій у продажі і маркетинг.

    Основний параметр оцінки стартапів виражається формулою: LTV/CAC>3x
    Щоб стартап був рентабельним, вартість залучення клієнтів, поділена на вартість доходів від клієнта, повинна бути в три рази більше витрат — на один витрачений долар ви повинні отримувати три.

    Дискусійна панель: Основні тренди в цифровому охороні здоров’я

    Гусєв Олександр
    Заступник директора з розвитку бізнесу, ДО-МІС

    Олександр вважає, що, якими б не були технології, тренди і погляди, найголовніше — не можливості продукту, а наявність реальної проблеми в секторі, в якій намагаються впровадити цю технологію.

    Порядок роботи з проблемою:
    1. Побачити проблему
    2. Зрозуміти, як технології можуть її вирішити
    3. Обговорити підхід щодо вирішення проблем
    На даний момент у всіх регіонах виконана базова інформатизація клінік. Завдання останніх двох років — змусити відстаючі регіони підтягнутися до певного рівня «дорожньої карти».

    Альберт Муртазін
    Керівник телемедичного сервісу «Мобільний доктор»

    Альберт нагадав, що кінцевий споживач медичних послуг — людина, кіт потребує медичної допомоги.

    Ряд проблем лікарів і пацієнтів, які може вирішити цифрова медицина:

  • Брак довіри — проблему можуть вирішити компанії блокчейна
  • Нестача емпатії зі сторони лікарів — проблему можуть вирішити телемедичні платформи.
  • Є клініки, який прагнуть підвищити ефективність роботи лікарів — проблему може вирішити ІІ.
  • Телемедичні сервіси дають лікарям наступні переваги:

  • Скорочення часу прийому лікаря
  • Збільшення задоволеності клієнта
  • Поліпшення якості постановки діагнозу
  • Євген Паперний
    Керівник проекту «Здоровье.Mail.Ru Group»

    Медичні напрямки, в яких можливе зростання:
    1. Рішення проблем, що стоять перед пацієнтами
    2. Рішення проблем, що стоять перед ринком
    Найбільш осмислені напрямки, що дозволяють вирішити проблеми галузі. У США лікар — дуже дорогий фахівець. Найефективнішою точкою докладання ресурсів є виключення американського лікаря з процесу прийняття рішень. Штучний інтелект дозволяє зменшити участь лікаря в роботі.
    У Росії зараз існує негативна тенденція: щоб зменшити витрати, держава прагне значно зменшити обсяг наданої допомоги. Телемедицина — один із способів суттєво зменшити витрати.

    Масове зниження соціальних зобов’язань держави перед населенням викине безліч людей з державних поліклінік. Таким чином, перспективний об’єкт для застосування телемедичних технологій — люди, яким держава фактично відмовить медичної допомоги.

    Михайло Янчиков
    Сервіс ранньої діагностики хвороб Альцгеймера і Паркінсона EyeMove

    Михайло вважає, що основний тренд в цифровому охороні здоров’я — допомога людям, що страждають хронічними хворобами. Мета сервісу EyeMove — рання діагностика деменції і запобігання втрати працездатності по руху очей.
    Основна ідея сервісу — позбавити людину від покупки нового девайса. Один із трендів цифрової медицини в тому, щоб первинний скринінг можна було пройти будинку, причому дешево. Це особливо важливо для людей, які живуть в російській глибинці.
    Цільова аудиторія — люди 25-40 років, у яких є айфон, і які думають про здоров’я своїх батьків.

    Артем Кольцов
    Голова експертної ради по цифровій економіці і блокчейн-технологій в державній думі РФ

    Артем вважає, що майбутнє за смарт-контактами для винагороди лікарів, плюс за забезпеченням безпеки даних пацієнтів. Блокчейн дозволяє гарантувати незмінність інформації, створеної в блоці, оскільки підтримує децентралізоване зберігання даних.
    Проте в Росії технології блокчейн можна буде впровадити в кращому випадку лише через 5-6 років. Блокчейн — інфраструктурна історія, тому ініціатива щодо впровадження цієї технології повинна йти зверху.

    Основні тренди цифровий телемедицини

  • Доступність медичної допомоги підвищиться;
  • З’являться токсичні учасники ринку, які підуть на поводу у пацієнта і будуть прописувати, скажімо, гомеопатію, щоб заспокоїти і задовольнити клієнта;
  • Ефект, який нові технології будуть надавати, залежить від реакції людей;
  • Буде скорочуватися фінансування охорони здоров’я;
  • Зросте значення віддаленого моніторингу хронічних захворювань. Деякі регіони вже готові обкатувати лікарський страхування, якщо пацієнти готові проходити чек-апи і носити медичні пристрої;
  • Фармацевтичні компанії будуть драйверами змін, тому що при правильному підході нові технології будуть інструментом для маркетингу.
  • Семантичні технології в медицині

    Сергій Сорокін, Botkin.AI: Діагностика та аналіз ризиків розвитку захворювань з використанням технологій штучного інтелекту

    Сергій Сорокін розповідає про історію розвитку штучного інтелекту

    Сергій Сорокін — генеральний директор компанії «Интеллоджик», засновник Botkin.AI. Botkin.AI — система підтримки прийняття лікарських рішень з використанням технологій штучного інтелекту.
    Сергій розповів про історію штучного інтелекту. Математичний апарат, необхідний для створення штучного інтелекту, почав розвиватися ще в 50-60-ті роки 20 століття.

    Однак у 70-ті роки настала зима штучного інтелекту», оскільки технології були не готові до реалізації цих ідей.

    І тільки в 2006 році, коли технології досить розвилися, Дж. Хінтон ввів термін «глибоке навчання». З цього часу почався розквіт штучного інтелекту.
    Чому штучний інтелект з’явився саме в 2006 році? В першу чергу це пов’язано з швидким розвитком індустрії комп’ютерних ігор.

    1. З’явилася велика кількість доступних та якісних медичних даних, на основі яких можна вчити штучний інтелект.
    2. З’явилися апаратні засоби — графічні процесори, що дозволяють обробляти велику кількість інформації.

    Про машинному навчанні

    Згідно з визначенням Артура Семюеля, машинне навчання — процес, в результаті якого машина показує поведінку, що не було в неї явно закладено людиною.

    Штучний інтелект і машинне навчання — не синоніми. Машинне навчання — підрозділ штучного інтелекту, всередині якого є глибоке навчання.

    Етапи розвитку ШІ:

    Етап 1: Засновані на правилах системи

    1. Вхід
    2. Вручну створені правила
    3. Вихід
    За таким принципом створено експертні системи і довідники — формалізовані системи.

    Етап 2: Традиційне машинне навчання

    1. Вхід
    2. Вручну створені правила
    3. Навчання
    4. Вихід

    Етап 3: Глибоке навчання

    1. Вхід
    2. Ознаки, отримані з даних. Проблема з даними — ключова. Які будуть дані, таким буде і вихід.
    3. Навчання
    4. Вихід

    Проблеми використання штучного інтелекту в охороні здоров’я:

    1. Для роботи медичного штучного інтелекту потрібна велика кількість даних, які складно отримати з-за проблем з персональними даними.

    2. В медицині застосовується велика кількість гетерогенних даних. Це дані, отримані з різних джерел, які розрізняються за форматом і за принципами відображення.

    Існує три види медичних даних:

    • Біомедичні зображення;
    • Структуровані дані (аналізи, медичні картки);
    • Неструктуровані дані (будь-які медичні записи — опису рентгенологів, КТ і МРТ)

    3. Складність інтерпретації результатів, які видає штучний інтелект. Це дуже важлива проблема, оскільки від відповіді залежить благополуччя пацієнта. Лікар повинен розуміти логіку прийняття рішень.
    Botkin.AI дозволяє знизити витрати на підготовку даних, і дозволяє пояснити лікарям, за якими ознаками штучний інтелект зробив певний висновок. До того ж, штучний інтелект Botkin.AI весь час розвивається.

    • 861
    Завантажити додаток
    Medical Note

    Поверни 7% від суми чека
    Скачай додаток

    Отримати посилання на програму в смс:
    Завантажити з Google Play
    Доступний в App Store

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ

Please enter your comment!
Please enter your name here