Ошибки управленцев: открываем шкафы со скелетами и оцениваем свой успех

Публикация № 987321

Управление - Управление проектом

1
В преддверии онлайн-конференции «Гнев и слезы руководителя» мы расскажем о спикере – Александре Абдине, управляющем партнере «ЕвроМед Клиник». Мы спросили его, как он относится к диджитализации бизнеса. На что Александр рассказал, как информационные технологии становятся способом создания стратегии-прорыва в сети клиник «Евромед».

Александр Абдин

Член Общественного совета при Министерстве здравоохранения РФ.

Член экспертного совета по модернизации здравоохранения Общественной палаты РФ.

Основатель и соучредитель группы медицинских компаний Euromed Group.

C 1999 г. - Главный врач Euromed Clinic.

С 2005 г. является Управляющим партнером Euromed Group, в портфеле которой медицинские проекты самого разного масштаба и специфики — всего более 65 медицинских организаций.

Объем деятельности Euromed Group более 500 000 тыс. пациентов-посещений в год.

 

 


Искусственный интеллект и система поддержки принятия врачебных решений

«Совместно с российско-американской компанией DroiceLabs в бизнес-процессы клиники была внедрена система искусственного интеллекта. За время проведения пилотного тестирования через искусственный интеллект DroiceLabs прошло несколько десятков тысяч визитов пациентов, которые в течение этого времени наблюдались у врачей в клиниках «Полис. EuromedGroup».

В «Полис. EuromedGroup» искусственный интеллект интегрирован с базой данных электронных медицинских карт пациентов, чтобы читать и обрабатывать их, делать рекомендации и возвращать эти рекомендации врачу прямо на рабочее место. Система дает врачу ссылки на клинические исследования, показывающие эффективность того или иного препарата, на научные статьи, прогнозирует риски для пациента. Другими словами, действует как механизм оценки. Врачу остается взвесить альтернативы и выбрать оптимальный вариант назначений. Система постоянно обновляется за счет прироста публикаций в банках медицинских исследований.

Следующая наша цель – максимизировать возможности машинного обучения и ориентировать усилия на конкретного пациента, получая и агрегируя данные из «единого цифрового контура».

Например, сейчас система учитывает аллергии, половозрастные признаки, биомедицинские показатели, хронический профиль пациента (от чего он лечился и лечится до сих пор), его прошлые визиты. Пациент мог обращаться к разным специалистам, но аллергию фиксировал один из них, другие – нет, и информация терялась и нигде более не использовалась при формировании тактики лечения. Сейчас все становится проще: данные о пациенте собираются вместе и обрабатываются. Достигается та персонализация, которая вообще возможна на этом этапе. Но следующим этапом должен стать анализ больших данных или, выражаясь специализированным языком, построение искусственной нейронной сети с тренером, которая позволяет полученные выводы экстраполировать на будущие (еще не случившиеся) заболевания конкретного пациента, чтобы заблаговременно начать профилактические вмешательства».

Хотите ближе познакомиться с человеком, который меняет представление об отечественной медицине? Тогда посмотрите его видео-визитку, которая лежит в основе идеи февральской онлайн-конференции.

 

 

Если готовы доверить свое здоровье искусственному интеллекту – пишите в комментариях.

1

См. также

Специальные предложения

Избранное Подписка Сортировка: Древо
В этой теме еще нет сообщений.
Оставьте свое сообщение