 |
Центр Алмазова поможет лечить диабет в регионах при помощи информационных технологий
ИТ-компания «ТехЛАБ» разработала 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 самую большую в стране 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 годы).
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», — комментирует 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 году 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», — комментирует 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».
Компания «ТехЛАБ» (http://teh-lab.ru) — российский разработчик программного обеспечения для отрасли здравоохранения. Команда ИТ-специалистов с участием практикующих врачей и экспертов здравоохранения работает над созданием и внедрением высокотехнологичных ИТ-решений для российской медицины. Ключевой продукт «ТехЛАБ» — Galenos, система поддержки принятия врачебных решений и контроля за выполнением медицинских стандартов диагностики и лечения. Galenos проходит успешную апробацию в ряде крупнейших российских медучреждений страны — Институте онкологии имени Н.Н. Петрова, ФГБУ «НМИЦ им. В.А. Алмазова» Минздрава России и др. Информационная система Galenos включена в «Единый реестр российских программ для ЭВМ и баз данных» Минкомсвязи России.
Среди других продуктов компании «ТехЛАБ» — система управления бизнес-информацией BIMS, система дистанционного образования CUB, системы управления контентом и управления качеством под единым брендом GRADIS, приложение для проведения мероприятий BeApp. Компания имеет большой опыт автоматизации специализированных бизнес-процессов крупных российских фармацевтических компаний.
Пресс-служба компании «ТехЛАБ»
iTrend — коммуникации для ИТ
Виктория Фоменко v.fomenko@itrend.ru
Денис Бойцов denis@itrend.ru
Контактное лицо: Владимир Шабалин
Компания: ТехЛАБ
Добавлен: 01:30, 20.07.2018
Количество просмотров: 911
Страна: Россия
| МегаФон и банк ДОМ.РФ договорились о цифровом взаимодействии, МегаФон и ДОМ.РФ, 23:10, 10.06.2026, Россия254 |
| Банк ДОМ.РФ и МегаФон на ПМЭФ-2026 подписали соглашение о партнерстве в области реализации цифровых решений. Сотрудничество предусматривает взаимодействие в сфере повышения защиты клиентов от мошенничества, кибербезопасности, внедрения программного обеспечения для хранения данных. |
| Axenix: крупный бизнес в России меняет подход к ERP, Axenix, 22:05, 03.06.2026, Россия669 |  |
| Крупный бизнес больше не рассматривает замену зарубежных ERP-систем как формальную ИТ-задачу. Компании реального сектора связывают такие проекты с устойчивостью операционной модели, управляемостью данных и снижением зависимости от зарубежной ИТ-инфраструктуры. |
|
|
