Компания «ТехЛАБ» разрабатывает решения для цифровизации здравоохранения, которые внедряются в регионах. Ее система «Онконастороженность» работает на основе математических алгоритмов, данных о пациенте и актуальных клинических рекомендаций: сейчас она дает прогнозы по 17 основным видам рака.
Задача
Создать ИТ-решение, которое стало бы для врачей неонкологических специальностей дополнительным источником опыта, помогало бы им оценить вероятность того или иного онкозаболевания и принять решение о направлении пациента на дальнейшую диагностику.
Предпосылки и мотивация
Злокачественные новообразования являются одной из основных причин смертности. Ключевым фактором для изменения ситуации медики считают раннее выявление онкологических заболеваний: чем раньше обнаружена опухоль, тем скорее будет подобрано и начато лечение. Именно поэтому в России на государственном уровне реализуется стратегия по борьбе с ЗНО (злокачественными новообразованиями).
Однако трудности могут возникнуть уже с направлением пациента на обследование:
- многие испытывают стресс от мысли о посещении онколога и предпочитают не обращать внимания на подозрительные симптомы;
- когда пациент обращается к врачу неонкологической специальности — терапевту, пульмонологу, эндокринологу — рак в большинстве случаев не рассматривается как основная причина жалоб. Первичные проявления многих ЗНО часто «маскируются» под симптомы других заболеваний. Поэтому врач, который ранее не сталкивался с онкопатологиями, не всегда может правильно оценить вероятность наличия опухоли.
Поэтому команда «ТехЛАБ» поставила цель — создать простой и удобный инструмент для врачей неонкологических специальностей, который как можно раньше обращал бы их внимание на подозрительное сочетание симптомов у того или иного пациента.
Решение
Система «Онконастороженность» разработана на базе флагманского решения ИТ-компании — платформы Galenos. В работе активное участие принимали специалисты-медики «ТехЛАБ». При выпуске каждого продукта они выступают посредниками между разработчиками и врачами: помогают с налаживанием диалога, а также используют свое образование и медицинский опыт для корректной интерпретации источников информации, которые нужно оцифровать.
Реализация
Решение базируется на математических алгоритмах и самых актуальных клинических рекомендациях Минздрава РФ. Последние легли в основу около 100 различных вопросов — столько включает «Онконастороженность» в базовой «комплектации». Система использует эти вопросы для составления анкеты. Первые вопросы — о поле и возрасте пациента — позволяют исключить часть диагнозов. Затем «Онконастороженность» формирует второй блок вопросов, ответы на которые учитываются при составлении третьего — и так еще несколько раз. Анализируя сочетания симптомов, система оценивает степень их выраженности и вероятность наличия у пациента того или иного вида рака.
Заполнение анкеты займет у врача несколько минут, поэтому он может сделать это в рамках первичного приема. В итоге специалист получает прогноз — список из возможных онкопатологий. Те, что, по мнению системы, требуют рассмотрения в первую очередь, находятся вверху и визуально выделяются для привлечения внимания. Каждый «подсвеченный» пункт дополнен списком диагностических исследований, на которые можно направить пациента для уточнения диагноза, а также ссылкой на клинические рекомендации Минздрава.
Пока что «Онконастороженность» предоставляет доктору информацию о 17 наиболее распространенных видах рака. Некоторые из патологий, например, лимфомы, специалисты, посоветовавшись с врачами-онкологами, объединили в один прогноз. Как отмечает директор проектов здравоохранения «ТехЛАБ» Михаил Кауфман, различить их по внешним признакам практически невозможно — нужны молекулярно-генетические исследования, которые подбирает и назначает уже профильный специалист.
При необходимости систему можно адаптировать к условиям региона, в котором она внедрена. Например, если в субъекте существуют вредные производства, которые с высокой долей вероятности могут вызывать возникновение определенных ЗНО, пользователи при участии ИТ-специалистов могут изменить приоритет тех или иных пунктов анкеты или дополнить ее новыми вопросами. Так, для одного из заказчиков специалисты «ТехЛАБ» добавили в анкету семь вопросов, для другого — 12: все они связаны с особенностями регионов.
Как и массовый скрининг, «Онконастороженность» помогает среди большого потока пациентов не пропустить тех, у кого уже есть подозрительные симптомы, начать лечение раньше и в итоге повысить шансы на победу над заболеванием.
Наибольший смысл в применении этого решения появляется в том случае, если заполнение профиля «Онконастороженности» становится обязательным при направлении к онкологу с подозрением на ЗНО. Тогда по мере накопления базы данных анализ, соотносящий симптомы с результатами диагностики ЗНО (подтвержденный диагноз и стадию), позволит, с одной стороны, развивать и уточнять алгоритм. С другой стороны, управление алгоритмом становится также и делом онкологов первичного звена, поскольку влияет на входящий к ним поток пациентов.
Результаты
«Онконастороженность» может применяться как отдельное специализированное медицинское решение, а также работать в составе любых региональных сегментов ЕГИСЗ — в масштабе региона, в отдельных государственных учреждениях или частных клиниках. На сегодняшний день система уже внедрена в четырех российских регионах.
Планы и перспективы
Разработчики отмечают, что развитие технологий в медицине и интерес регуляторов к цифровым решениям постепенно ведут к консолидации данных в различных медицинских информационных системах и их интеграции между собой. Сейчас «Онконастороженность» чаще применяется как независимый инструмент, но в дальнейшем «ТехЛАБ» предполагает ее интеграцию с такими сервисами, как, например, электронная медицинская карта пациента (ЭМК). Такой инструмент уже используется во многих регионах. Это позволит врачу заполнять анкету первичной информацией еще быстрее. А извлечение данных из ЭМК, например, результатов анализов, и их добавление к расчету результатов может еще больше повысить точность и ценность системы для раннего выявления онкозаболеваний.