Подозрение на инфаркт миокарда называется острым коронарным синдромом. Чтобы поставить точный диагноз и понять, пострадало ли сердце, нужно тщательно обследовать пациента. В среднем на это уходит несколько часов, но врачи должны предпринять меры первой помощи, еще не дожидаясь диагноза. Если окажется, что у пациента действительно перекрыта коронарная артерия, питающая сердце кровью, промедление может стоить человеческой жизни.
Исследователи из Университета ИТМО при участии специалистов из Северо-Западного федерального медицинского исследовательского центра имени В. А. Алмазова разработали систему поддержки принятия решений (СППР), которая скоординирует действия диспетчеров, бригад скорой помощи и больничного персонала. Ученые испытали новую систему с помощью компьютерного моделирования.
Разработчики воспроизвели потоки людей, поступающих в больницы с острым коронарным синдромом, и показали, что внедрение СППР позволит существенно сократить время на оказание им медицинской помощи. Уменьшение временных интервалов, в свою очередь, снизит риски смерти и инвалидизации пациентов в 2−3 раза, а также увеличит эффективность лечения.
Используя результаты моделирования, ученые планируют создать централизованную платформу, которая будет автоматически собирать информацию о вызовах, обследованиях пациентов, сравнивать новые случаи с базой прецедентов, проводить их классификацию и оценивать риски, анализировать дорожную обстановку и заполнение больниц. На основе этих данных программа будет давать рекомендации медикам.
«Мы разрабатываем взаимосвязанную систему, объединяющую множество потоков данных и алгоритмов для их обработки в реальном времени, — рассказывает Сергей Ковальчук, первый автор статьи, старший научный сотрудник НИИ Наукоемких компьютерных технологий, доцент кафедры Высокопроизводительных вычислений Университета ИТМО. — На данном этапе мы определили архитектуру СППР и рассмотрели ее технические возможности. Мы изучили частоту вызовов скорой помощи, доставку пациентов в стационар и очереди, которые образуются, если два и более пациента направляются на операцию одновременно. Последний аспект очень важен, поскольку врачу придется выбирать, кого первым везти в операционную. Новая система позволит снизить вероятность таких пересечений».
Отдельные компоненты для новой системы есть не только за рубежом, но и в России.
«По крайней мере, три российских производителя делают оборудование, которое позволяет передавать ЭКГ по мобильному интернету. При этом возможен автоматический анализ кардиограммы, — говорит Алексей Яковлев, руководитель научно-исследовательской лаборатории острого коронарного синдрома, доцент кафедры анестезиологии и реаниматологии СЗФМИЦ им. В. А. Алмазова. — Мы планируем совместить эти технологии с нашими разработками, чтобы на разных этапах оказания помощи пациенту люди, принимающие решения, имели полную картину происходящего. Пока мы реализовали СППР в компьютерной модели, но ее отдельные элементы могут быть внедрены во врачебную практику уже в следующем году».
Анализ больших данных может предсказать, сколько людей с подозрением на инфаркт позвонят в «скорую» в определенное время года, день недели и даже час. Это позволит эффективнее управлять кадрами: в часы спада перераспределять специалистов туда, где их помощь нужна больше, или, наоборот, подключать дополнительные бригады в пиковые часы.
В одном Санкт-Петербурге 13 больниц круглосуточно принимают пациентов с острым коронарным синдромом.
«Коронарография и ангиопластика со стентированием — вмешательства высокотехнологичные и дорогие, а выполняющие их специалисты работают под рентгеновским облучением. Поэтому их смены короткие и зарплата высокая. Нужно использовать имеющиеся ресурсы так, чтобы центры не были перегружены, но и не простаивали, и при этом пациент мог получить лечение в необходимые сроки», — заключает Алексей Яковлев.
Статья: Sergey V. Kovalchuk, Evgeniy Krotov, Pavel A. Smirnov, Denis A. Nasonov, Alexey N. Yakovlev (2016), Distributed data-driven platform for urgent decision making in cardiological ambulance control, Future Generation Computer Systems.
