– Комплексной аналитической системы сбора, хранения, обработки и анализа больших массивов информации (это и есть Big Data) в ЕГИСЗ с целью:
– выработки эффективных алгоритмов принятия решений при диагностике и лечении заболеваний;
– обеспечения преемственности оказания медицинской помощи, путем доступа лечащего врача к медицинской информации о пациенте, в том числе сведениям об иммунизации;
– реализации электронных сервисов и супер-сервисов для граждан;
– развития персонализированной медицины;
– обучения врачей.
– Информационных систем поддержки принятия врачебных решений, в том числе с использованием технологий искусственного интеллекта (машинного обучения).
Внедрение искусственного интеллекта в медицине – это один из важнейших современных трендов развития мирового здравоохранения. Технологии искусственного интеллекта в корне меняют мировую систему здравоохранения, позволяя кардинальным образом переработать систему медицинской диагностики, разработку новых лекарственных средств, а также в целом повысить качество услуг здравоохранения при одновременном снижении расходов для медицинских клиник.
Искусственный интеллект применяют для диагностики и прогнозирования заболеваний, выявления групп пациентов с высоким риском заболеваний, организация профилактических мер, автоматизации и оптимизации процессов в больницах, управления ценообразованием, снижения различных рисков для пациентов, адаптация терапии и состава лекарств для каждого отдельного пациента, использование виртуальных ассистентов для построения маршрута пациента в медучреждениях и так далее. Искусственный интеллект также активно применяется и в исследованиях развития методик диагностики рака [18].
Как отмечают специалисты Microsoft, искусственный интеллект является двигателем четвертой промышленной революции и сердцем цифрового преобразования, трансформируя государство, общество и бизнес. К 2030 году глобальный рынок искусственного интеллекта будет стоить до 15,7 триллионов долларов США [19].
На сегодняшний день над разработкой искусственного интеллекта и задачами машинного обучения в системе здравоохранения работают такие мировые ИТ-гиганты как: Microsoft (Microsoft Azure), Google (Google DeepMind Health), IBM (IBM Watson Health), Apple и Amazon.
Систему IBM Watson Health используют для диагностики раковых заболеваний или проблем с сердцем клиники США, Индии и Таиланда. Российская разработка TeleMD создана для диагностики и анализа опасности возникновения раковых заболеваний. Google DeepMind Health работает в британской офтальмологической клинике, выявляет некоторые глазные болезни и рекомендует, как их лечить [20]. Microsoft широко применяет искусственный интеллект в Индии для диагностики рака и так далее [21].
– Инновационных методов скрининга и мониторинга состояния здоровья, включая дистанционные и мобильные приложения с целью развития персонализированной медицины, основанной на современных научных достижениях.
Вот оно, господа!
То, что никак в Стратегии фактически не раскрыто. Встречайте – mHealth.
mHealth (мобильное здравоохранение) – это ряд мобильных технологий, систем, сервисов и приложений, установленных на мобильных устройствах и использующихся в медицинских целях и для обеспечения здорового образа жизни человека и мотивации людей к здоровому образу жизни и формированию новой «цифровой» культуры здоровья.
