За последние годы концепции и научные подходы в медицине претерпели значительные изменения, и современным научным подходом стала доказательная медицина. Доказательная медицина – это интеграция индивидуального клинического опыта врача и опыт лучших медицинских исследований. Ее суть в следующем: проводится исследование, публикуется статья с результатами исследования, ее читают представители медицинского сообщества, затем автор выступает с докладом о результатах исследования на конференции, где сообщество обсуждает результаты и приходит к выводу, что полученные данные – основание для того, чтобы изменить подходы к диагностике и лечению болезней (или наоборот). После этого результаты исследования должны быть учтены массой практикующих врачей. Чтобы информация стала доступной для практикующих врачей, пишутся систематизированные обзоры, которые публикуют в журналах (там их и находят врачи). Задача в том, чтобы донести до практикующих врачей лучшие исследования в наиболее структурированной форме.
Процесс распространения знаний, полученных в ходе клинических исследований, сложен. Так, не все могут элементарно получить доступ к публикациям. Именно здесь IT-технологии приходят на помощь. В этой задаче помогает сбор данных регистров (данные о результатах лечения вносятся в базу данных и в дальнейшем анализируются). Эти данные имеют массу ограничений в плане своей доказательности, а сбор данных и вовсе не контролируется. С ростом количества открытых государственных баз данных стал возможен анализ на уровне целых государств. Так, ЗАГС с прошлого года публикует открытые данные по смертности. Любой желающий может анализировать их и выявить, например, число летальных исходов в месяц от температуры влажности, длительности светового дня и т.д.
Одна из первых работ, которую центр В.А. Алмазова провел совместно с Университетом ИТМО, заключалась в анализе данных пациентов с острым коронарным синдромом и всех поступивших в реанимацию пациентов. В зависимости от месяца анализировался уровень трансаминаз, который повышается у пациентов, употребляющих алкоголь. Оказалось, что с задержкой в неделю-две виден пик повышения печеночных ферментов у всех пациентов в реанимации в центре, и, соответственно, чем дольше выходные дни, тем вероятность повышения возрастает. Максимальный пик – конец января, превышение нормы в 6-8 раз. Также пик приходится на майские и ноябрьские праздники.
Сердечно-сосудистые заболевания – одна из основных причин смерти людей во всем мире
В последнее время наибольший интерес вызывает очень высокая сердечно-сосудистая смертность, которая в частности связана с употреблением алкоголя. Крупные исследования с использованием открытых баз данных позволяют получить представление о том, что происходит в популяции, какие факторы влияют на сердечно-сосудистую смертность, какие категории пациентов получают или не получают необходимое лечение, что можно предпринять на уровне организации системы здравоохранения, чтобы улучшить результат лечения пациентов популяции.
Данные из разных источников могут использоваться и в комбинациях, что позволит получить любопытную информацию. Например, анализ данных страховых компаний сразу нескольких стран продемонстрировал, что если пациент перенес инфаркт миокарда, то его шансы умереть от сердечно-сосудистых осложнений возрастает в десятки раз. Такой пациент требует особого лечения и надзора.
История болезни пациента часто остается за кадром, многие данные остаются несобранными, в случае если стационар ведет бумажную документацию болезни. На сегодняшний день есть масса возможностей для того, чтобы использовать IT-технологии для контроля над факторами риска, для снижения риска сердечно-сосудистых заболеваний (контроль уровня сахара в крови, артериальное давление и пр.). Данные могут накапливаться, анализироваться и использоваться не только для принятия персональных решений, но и на уровне популяции («общественное здоровье»).
Несколько лет назад были обнародованы результаты анализа информации со всех фитнес-трекеров, которые передают данные в облако. В частности, была проанализирована длительность сна в столицах мира. Минимальная средняя продолжительность ночного сна была зафиксирована у жителей Москвы – чуть больше 5 часов. Во всех остальных крупных столицах (Вашингтон, Нью-Йорк, Лондон) люди спят больше.
IT на помощь квалифицированному персоналу
Бывают ситуации, когда на вызов пациента может приехать врач, который не очень хорошо разбирается в электрокардиограмме. Вопрос, который пытаются решить не в одной стране, – запуск сложнейшей системы, которая задумывалась как способ автоматического анализа электрокардиограммы (надо отметить, что сегодня существуют алгоритмы, которые очень точно расшифровывают электрокардиограммы и дают очень точное заключение). Такая система была реализована в Латинской Америке, в Бразилии, где зафиксировано очень большое неравенство у населения по уровню доходов и существует проблема с первичной медицинской помощью. К пациенту там приезжает парамедик – человек, который учился три месяца, он подключает электрокардиографический аппарат, который снимает и передает по интернету электрокардиограмму в центр, где производится автоматический анализ, соответственно, парамедику автоматически приходит заключение с рекомендациями о том, что ему делать. Дальше информация о пациенте предается всем заинтересованным лицам, в частности активируется служба выполнения чрескожных вмешательств в ближайшем госпитале. Пациент направляется в ближайший стационар по времени транспортировки, а службы стационара к моменту приезда больного уже знают, с чем пациент приедет. Кроме того, все эти данные архивируются и доступны для последующего анализа с целью обнаружения слабых мест в системе и улучшения ее функционирования.
Доставка пациента в стационар
Довольно часто пациент вынужден долго ждать приезда врача. Если больной находится далеко от стационара, с учетом невозможности проведения операции в короткие сроки принимается решение о введении препарата, который способен растворить тромб для того, чтобы восстановить кровоток раньше, чем пациент попадет в учреждение, где ему смогут сделать операцию. Сегодня в Санкт-Петербурге есть несколько учреждений, которые выполняют чрескожное вмешательство больным с инфарктом миокарда, из них только 13 работают круглосуточно. Возникает вопрос, откуда и куда ближе вести пациента, чтобы сэкономить время. Если пациент попадает в стационар, который не выполняет круглосуточного вмешательства, риск летательного схода пациента увеличивается в два-два с половиной раза. Если мы соберем данные с обоих случаев (где произведено вмешательство ночью, а где – нет), то можно рассчитать количество летальных исходов у пациентов, которое могли бы предотвратить, если бы всех этих больных привезли в стационар, где им была бы оказана помощь в полном объеме в любое время суток.
Есть районы Санкт-Петербурга, откуда транспортировка занимает длительное время, а ведь нужно уложиться в 120 минут с момента первого контакта со скорой помощью. В этих районах должны использоваться специальные методы лечения, чтобы медикаметозно восстановить кровоток в коронарной артерии для того (чтобы избежать ухудшения результатов лечения этих пациентов из-за того, что быстро доставить их в стационары невозможно).
Несколько лет назад проводилась совместная работа медицинского центра В.А. Алмазова с Университетом ИТМО и компанией Яндекс, на сервере которых в течение недели анализировалось время прибытия пациентов из порядка 250 точек города (адресов) до каждого из дежурных стационаров с учетом трафика. Было сделано несколько выводов: трафик существенно влияет на время транспортировки, минимальное время транспортировки соблюдается только в трети случаев. Если доставлять больных в ближайшие к ним места, то стационары будут загружены неравномерно. Для большинства адресов, выбранных в тестовом режиме в Санкт-Петербурге, были найдены альтернативные маршруты госпитализации, которые несущественно отличаются по времени транспортировки. У системы существует определенный запас прочности: если где-то ломается установка в операционной, то пациентов можно перенаправить без существенных потерь времени в ближайший стационар.
С использованием современных геоинформационных технологий можно разрабатывать систему, которая минимизирует время транспортировки пациента и может использоваться как вариант в системе поддержки принятия решений для диспетчера скорой помощи, врача или парамедика, который принимает решение, куда госпитализировать пациента. В системе показывается время транспортировки с учетом трафика, без учета графика, ближайшие стационары и их разновидности.
В операционной
После того как пациента доставили в стационар, ему необходимо выполнить чрескожное вмешательство. Весь процесс восстановления кровотока в коронарной артерии фиксируется с помощью цифровой записи (так можно поэтапно проследить, как восстанавливается кровоток у пациента). Масса применений цифровых технологий касается физиологии кровотока: механических свойств стенки сосуда, особенностей выполнения вмешательств в зоне дифракции (зона разветвления сосудов) и другие. Помимо коронарографии, которая может использоваться в разных проекциях, допуская сегодня даже 3D-реконструкцию, могут использоваться такие методы, как ультразвуковое внутрисосудистое исследование, оценка фракционного резерва кровотока, оценка функциональной значимости сужения коронарной артерии по разнице давления до и после сужения коронарной артерии.
В отделении интенсивной терапии
После операционной пациент отправляется в отделение интенсивной терапии. Здесь задействовано большое количество оборудования для лечения больных с сердечно-сосудистыми заболеваниями, которое используется для мониторинга жизненно важных показателей, для контроля частоты сердечных сокращений, прямого контроля уровня артериального давления и прочее. Активно используется оборудование для поддержки жизненно важных функций – например, аппарат для контролируемого охлаждения или для контролируемого введения лекарственных препаратов пациенту. Все оборудование может быть подключено к центральной станции, данные с приборов, в свою очередь, собираются, анализируются и затем документируются для того, чтобы написать историю болезни.
Пациент выписывается домой
Время вторичной профилактики. Больной должен принимать препараты, которые снизят вероятность осложнений. Анализ электронных данных двух миллионов пациентов показал, что только 60% больных получают рекомендованное эффективное лечение. Низкая приверженность терапии приводит к 9% всех смертей от сердечно-сосудистых заболеваний, которые могли бы быть предупреждены, если бы пациент просто принимал назначенные ему лекарства. Высокая приверженность терапии, сообщается в анализе, снижает риск смерти от любых причин.
Для напоминания о приеме лекарств могут использоваться разные системы, пациент также может удаленно проходить мониторинг и контактировать с врачом дистанционно. Если общение с врачом осуществляется через приложение с текстовым чатом, то часть сообщений и вовсе может обрабатываться автоматически (алгоритм создает рутинный ответ), чтобы снизит нагрузку с квалифицированного персонала.
Электронная история болезни
Врач должен без конца документировать все свои решения и действия. Для этого существует электронная история болезни. Текстовая информация вносится в нее с использованием шаблона для ускорения внесения. Однако система не предполагает автоматического анализа или поддержки принятия решений.
Информационные системы
Информатизация оказания помощи в реанимационных отделениях интенсивная, однако информационные системы, которые существуют сегодня, хорошо отслеживают передвижение пациента между отделениями, расход медикаментов на пациентов или выставленные счета (другими словами, хорошо справляются с административными задачами), в это же время они не очень удобны для врачей, для которых они предназначены.
Существуют комплексные системы, помогающие организовать лечение больного таким образом, чтобы максимально использовать все информационные возможности для сбора данных и для минимизации времени на документирование состояния пациента, на проведение рутинных процедур. Информация с аппаратуры циркулирует по определенной сети, связи между несколькими сетями происходят на рабочих станциях, которые уже после комбинируют информацию, касающуюся пациента, в единой медицинской информационной системе.
Голосовой ввод информации
Достаточно любопытная вещь за рубежом (в России о таком пока разговоров очень мало) – голосовой ввод информации. Этот метод решает сразу две проблемы: голосовую идентификацию врача, которому не нужно вводить дополнительно пароли для того, чтобы работать с персональной информацией пациента, и существенная экономия времени для внесения записей в историю болезней (процесс лучше документируется автоматически). Врач, подходя к кровати больного, диктует текст и отправляет звуковой файл оператору, от которого получает эту информацию в текстовом виде в истории болезни.
Источники анализа информации
На сегодня электронная история болезни и медицинские электронные записи рассматриваются как источник для анализа информации, данных для научных исследований и для решения тех вопросов, которые нельзя решить в клинических исследованиях. Если проанализировать данные десятков тысяч пациентов, накопленные в историях болезней, можно находить закономерности, характерные для конкретного учреждения с учетом его особенностей, прогнозировать исходы у пациентов или строить различные системы, которые, например, прогнозируют загрузку койки с учетом того, что речь идет об экстренных пациентах.
Врач – тоже человек
Решение, которое принимает врач, не всегда оптимально и правильно. Существует много факторов, которые влияют на принятие решения: ночное дежурство, большое количество больных и другие. Есть большое количество нерешенных вопросов, которые не отражены в рекомендациях и требуют индивидуального решения с учетом массы факторов у постели пациента: проблема индивидуализации безопасности лечения, проблема нехватки лекарства или оборудования и другие. Информационные технологии могут использоваться для создания систем поддержки принятия решений, которые могут быть представлены единым комплексом, который включает хранение, обработку информации, поддержку принятия решений и обучение. Поскольку на основании накопленных данных можно моделировать ситуации близкие к реалиям и таким образом не только прогнозировать изменения состояния пациента, но и использовать их в образовательном процессе.
