Компания «СП.АРМ» внедрила в МИС qMS инструменты на основе машинного обучения – интеллектуальное определение длительности предстоящей госпитализации и кодирование диагноза кодами МКБ. Они упрощают работу врачей, минимизируя ошибки и временные затраты на планирование загруженности стационаров и заполнение медицинской документации.
Прогнозы по срокам госпитализации, как правило, строятся эмпирическим путем с учетом опыта лечения того или иного заболевания. Разработанный программистами «СП.АРМ» алгоритм позволяет делать их на основании входящей информации о пациенте: диагноза, пола, возраста и других данных, собираемых при поступлении в больницу. Опираясь на них, медицинская информационная система прогнозирует, сколько дней пациент предположительно будет занимать койку. Решение помогает оптимизировать использование коечного фонда в стационарах.
По умолчанию, продолжительность пребывания выставлятся эмпирически, в зависимости от профиля отделения и его специализации. При тестировании функциональности выяснилось, что если опираться на такие цифры и использовать систему интеллектуального определения продолжительности предстоящего лечения, то больница сможет принимать пациентов на 18% больше обычного количества. Ожидаемая точность алгоритма на практике – порядка 93%.
Инструмент прогнозирования длительности госпитализации уже доступен в qMS и может быть развернут на базе любой медицинской организации.
Первые изыскания по проекту подбора кода МКБ по клиническом диагнозу велись в партнерстве с одной из западных компаний. Финальные этапы проекта и тестирование специалисты «СП.АРМ» вели уже самостоятельно.
Система, разработанная на основе лингвистических алгоритмов, позволяет определить наиболее подходящий код МКБ опираясь на клинический диагноз. Врач может его либо подтвердить, либо поставить свой вариант. Такое решение будет удобно в использовании для всех медорганизаций и медиков.
Новая функциональность станет доступна массовому пользователю в весеннем релизе МИС qMS – в новом интерфейсе компонента «Диагноз».
«Машинное обучение – кропотливая работа, много времени уходит именно на постановку гипотез, подбор данных для обучения алгоритмов, дальнейшие проверки и тестирование. Но это перспективное направление, открывающие перед разработчиками медицинских информационных систем новые возможности. Поэтому, важно следить за такими трендами, чтобы не отставать от прогресса и не терять конкурентных преимуществ. Новые инструменты МИС qMS упрощают работу прежде всего врачей и служат на благо пациентов. Определение кодов МКБ минимизирует возможность ошибок при заполнении документации, а прогнозирование сроков госпитализации улучшает использование имеющихся материальных и человеческих ресурсов», – прокомментировал Вадим Жук, медицинский советник, руководитель медико-аналитического отдела компании «СП.АРМ».
