Государство длительное время делало основной акцент на стационарное лечение и развитие узкоспециализированных медицинских центров, тогда как своевременная диагностика, профилактика, реабилитация и уход зачастую отодвигались на задний план и сейчас находятся в неудовлетворительном состоянии.
Это существенно отличает нас от развитых стран, где уделяли большое внимание совершенствованию профилактики заболеваний, что в результате и определило большой отрыв развитых стран в продолжительности жизни и эффективности борьбы с основными хроническими неинфекционными заболеваниями по сравнению с Россией.
Мировая индустрия здравоохранения проходит сейчас через революционные преобразования. Меняются не только технологии, методики и стандарты лечения, но и сам подход к оказанию и оценке качества медицинских услуг.
В частности, в странах-лидерах очевидна смена парадигмы на более активную профилактику и предотвращение, а не лечение заболеваний и стремление к сокращению стационарной помощи в пользу амбулаторного лечения и ухода на дому.
В последние несколько лет система здравоохранения России тоже стремится к этому - проходит массовая диспансеризация населения, усиливается пропаганда профилактики заболеваний и здорового образа жизни.
Однако, несмотря на эти усилия, существенного снижения статистики основных социально-значимых заболеваний все-таки достичь не удается.
У этого явления есть несколько причин, и одна из них - то, что отсутствует выстроенная и надежно работающая связь между результатами диспансеризации и дальнейшим ведением пациентов.
Результаты централизованно не собираются и не анализируются. В итоге пациенты с выявленными факторами риска или подозрениями на заболевания в дальнейшем системой здравоохранения не отслеживаются.
Эксперты отмечают низкую степень цифровизации отечественной медицины, отсутствие единой ИT-экосистемы, проблемы с доступностью и обменом данными.
Начиная с 2011 года государство вкладывает огромные средства в информатизацию здравоохранения. Повсеместно созданы локальные вычислительные сети, в медицинские организации поставлено компьютерное оборудование, закуплены и внедрены самые различные программные продукты, начиная от сервисов записи к врачу через интернет и заканчивая системами ведения электронных медицинских карт.
По нашим оценкам, за 2011-2017 годы на одно только программное обеспечение и услуги по его развитию и сопровождению было потрачено не менее 50 миллиардов рублей.
Однако основной вектор информатизации до недавнего времени был направлен на перевод в электронный вид существующих информационных потоков и создание систем, необходимых для управления здравоохранением.
Мероприятия по информатизации не были направлены на улучшение клинических результатов работы врачей. Лишь буквально в последний год стали появляться примеры, когда IT-технологии действительно способны сокращать врачебные ошибки, помогать с ранним выявлением и профилактикой заболеваний и показывать другие впечатляющие примеры эффективной помощи практическим врачам. Самыми "хайповыми" темами в этом стали технологии искусственного интеллекта и систем поддержки принятия врачебных решений.
Чтобы оказать здравоохранению существенную помощь, необходимы технологии и продукты в первую очередь для профилактики заболеваний. При этом они должны применяться в трех базовых направлениях:
- в первичной профилактике они способны выявить у каждого пациента персональные факторы риска, определить его группу риска по основным нозологическим группам и вести реестры пациентов высокого риска с контролем их своевременного скрининга;
- во вторичной профилактике они могут выявлять скрытые заболевания на начальной стадии и подозрения на патологические процессы, автоматизировать планирование, проведение и контроль результатов диспансеризации и профосмотров, включая ведение реестров таких лиц;
- наконец, в третичной профилактике они будут помогать врачам в поддержке клинических рекомендаций, автоматическом формировании регистров по нозологиям, автоматическом контроле соблюдения медицинских стандартов.
Такая комплексная информатизация, автоматизирующая в сквозном режиме все виды профилактических мероприятий, должна помочь практическому здравоохранению осуществить глубинную трансформацию, изменившись от "медицины для всех" в "медицину для каждого". Основной задачей существующих программных продуктов должен стать переход от простого хранения информации в электронном виде к ее анализу с применением современных алгоритмов и методов обработки. Ожидать, что простая замена бумаги и ручки на монитор и клавиатуру сами по себе создадут какие-то фундаментальные сдвиги в качестве работы здравоохранения, бессмысленно.
В качестве примера решений нового поколения можно привести систему поддержки принятия врачебных решений Webiomed, построенную с применением искусственного интеллекта. Задачей системы является оценка объективных данных здоровья, выявление факторов риска и на основании их определение потенциального риска у конкретного пациента.
Сегодня идея своевременного проактивного подхода к здоровью пациента и прогнозированию развития у него заболеваний разбивается о простые, но непреодолимые без цифровизации барьеры. По одним только сердечно-сосудистым заболеваниям в медицинской литературе описано больше 40 различных шкал и методик. Запомнить и удержать в памяти все это обычному врачу просто невозможно. На рутинном приеме у него просто нет времени на полноценную оценку. В результате он не заинтересован в том, чтобы информировать пациента о вариантах и рисках лечения, доступном выборе и потенциальной отдаче. Слабое желание пациента разбираться в собственной медицинской ситуации и запрос на однозначность терапевтических рекомендаций делает эту проблему еще сложнее.
Призывы к врачебной ответственности или нормативное закрепление этих требований вряд ли изменят сложившуюся ситуацию. Более разумным и эффективным стал бы перенос оценки параметров здоровья в системы поддержки принятия врачебных решений. Все исходные данные, необходимые для этой работы, есть в электронной медицинской карте пациента. Система Webiomed, например, вполне способна проанализировать данные о состоянии здоровья пациента и самостоятельно выявить персональные факторы риска пациента, не отвлекая врача от приема.
Второе перспективное направление - это системы "второго мнения": специальные программные продукты, как правило, тоже основанные на методах искусственного интеллекта. Они осуществляют повторный анализ медицинских данных, проверяя, не допустил ли врач ошибку, пропустив патологический процесс на ранней стадии. Примером такого продукта является российская разработка Botkin.AI, которая умеет проводить автоматический анализ цифровых изображений и самостоятельно выявлять признаки рака легкого. В разработке находится вторая возможность - анализ маммограм.
Наконец, большую помощь окажут интеллектуальные справочные системы, помогающие врачу с анализом врачебных назначений и контекстным поиском информации. Уже сейчас в России различные компании и стартапы создали и предлагают больше 30 различных систем поддержки принятия врачебных решений. Остается надеяться, что эти продукты и их последователи создадут необходимый ландшафт цифровой медицины - рынка продуктов и технологий, которые помогут практическому здравоохранению совершить качественную трансформацию.