Корпорация IBM сегодня объявила о целом ряде технологических инноваций, потенциально способных придать новый мощный импульс развитию здравоохранения и наук о жизни (таких, как биология, биохимия, иммунология, генетика, физиология, экология и др.), позволяя создавать эффективные решения, ориентированные на пациентов лечебных учреждений, фармацевтические компании и население в целом. Эти инновационные проекты основаны на новейших научно-технических достижениях ученых и инженеров исследовательских лабораторий IBM Labs, а также передовых ИТ-технологиях, применяемых в области здравоохранения.
По оценкам IBM, в течение ближайших 5-10 лет в сфере медицинских услуг произойдут радикальные изменения, обусловленные следующими тенденциями и технологическими инновациями:
• Использование медицинских данных пациентов в информационно защищенном режиме - Совместное конфиденциальное использование медицинских данных пациентов, а также функциональная совместимость систем в масштабах регионов, стран и континентов приобретают все большую важность по мере достижения высокого уровня универсальности электронной медико-санитарной документации;
• Полная информированность о возможных диагнозах - Способность совместного использования информации между докторами, поставщиками медицинских услуг и лечебными учреждениями позволит лечащим врачам сравнивать истории болезней и различные диагнозы, сохраняя при этом конфиденциальность персональных данных пациентов, и оказывать необходимую медицинскую помощь более оперативно и эффективно;
• Ускорение вывода на рынок новых лекарственных препаратов - Инновации в области «извлечения» нужной информации из данных и интеллектуального анализа информации позволят разрабатывать эффективные лекарственные препараты целевого применения и новые методики лечения;
• Предотвращение распространения пандемий - Новые средства моделирования позволят уполномоченным должностным лицам органов здравоохранения, ответственным за принятие решений, оперативно выявлять и, потенциально, предотвращать распространения пандемий.
КОНФИДЕНЦИАЛЬНОЕ СОВМЕСТНОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДАННЫХ ПАЦИЕНТОВ
Законы США о неприкосновенности личной жизни, такие, как закон Сарбейнса-Оксли (Sarbanes-Oxley), обеспечивают защиту от ошибочного и несанкционированного - преднамеренного или непреднамеренного - использования конфиденциальных данных пациентов. Корпорация IBM разработала т.н. Базу данных Гиппократа (Hippocratic Database, HDB) - специализированную базу данных с повышенной степенью информационной защиты, которая разработана с учетом нормативных требований (контролируемых государственными регулятивными органами) к хранению, использованию и раскрытию конфиденциальной информации. Встроенный в HDB интеллектуальный механизм принудительного обеспечения соблюдения этих нормативных требований гарантирует конфиденциальность данных, не препятствуя при этом информационному потоку. К тому же, разработанные IBM инфраструктурные решения Interoperable Health Information Infrastructure (IHII) и Eclipse Open Healthcare Framework (EOHF) существенно облегчают врачам, поставщикам услуг и пациентам совместное использование медицинской информации в защищенном режиме. Построенные на базовой программной инфраструктуре с открытым исходным кодом, эти технологии позволяют формировать упрощенные методики взаимодействия серверных и клиентских приложений. Так, например, пациент может загрузить свои персональные медицинские данные на удаленный сервер, обеспечив своему лечащему врачу возможность быстрого доступа к истории болезни, результатам анализов или другой необходимой информации.
ПОЛНАЯ ИНФОРМИРОВАННОСТЬ О ВОЗМОЖНЫХ ДИАГНОЗАХ
В своей повседневной клинической практике врачи ставят диагноз, основываясь на симптомах данного конкретного пациента и своем собственном предшествующем опыте. А если бы у врачей была возможность использовать опыт своих коллег, которым уже приходилось лечить пациентов с подобными симптомами? А если бы врачи могли использовать специальные диагностические профили, созданные на основе соответствующей клинической статистики? Разработанная IBM «Система поддержки диагностических заключений в области кардиологии» (Diagnostic Decision Support for Cardiologists), построенная на базе технологии интеллектуального анализа для управления информацией (Advanced AnaLytics for Information Management, AALIM), позволяет анализировать статистическую информацию для эффективного поиска медицинских документов пациентов со схожей клинической картиной, способствуя более точной диагностике заболеваний. Систематизировав найденную информацию по признакам сопутствующих заболеваний, система генерирует сводный итоговый отчет. Эффективный механизм поиска и передовые методики идентификации релевантных признаков помогают находить истории болезней пациентов со схожей симптоматикой, основываясь, в частности, на интеллектуальном анализе параметров сердечного тона, данных электрокардиограммы и ультразвуковой кардиограммы. Все данные в отчетах будут представлены в анонимной форме, что обеспечит конфиденциальность персональной информации пациентов. Системы поддержки принятия решений (и, в том числе, диагностических заключений), подобные AALIM, способны существенно повысить информировать врачей при диагностике заболеваний, что в итоге приведет к улучшению качества медицинского обслуживания пациентов.
УСКОРЕНИЕ ВЫВОДА НА РЫНОК НОВЫХ ЛЕКАРСТВЕННЫХ ПРЕПАРАТОВ
Платформа IBM Business Information Services On the Network (BISON) предложит два программных приложения - Chemical Search Engine и Business Insights Workbench (BIW) - которые ориентированы на сферу здравоохранения, области наук о жизни и фармацевтическую индустрию, и призваны повысить эффективность исследований и разработок лекарственных препаратов. Эти приложения дадут пользователям возможность извлекать нужную информацию из патентов - ценнейших источников интеллектуальной собственности - с помощью передовых средств анализа данных, что позволит сократить временные и финансовые затраты, связанные с созданием новых лекарственных препаратов, и, как следствие, улучшить медицинское обслуживание пациентов. Данная технология также предусматривает использование вычислительной мощи суперкомпьютеров Blue Gene, что позволит ученым создавать специальные аннотаторы (модули контент-анализа), которые выделят и извлекут необходимые текстовые данные из патентов US Patent Corpus менее чем за пять минут. Такой уровень производительности, эквивалентный приблизительно 310 Linux-серверам класса high-end, даст возможность осуществлять интеллектуальный анализ текста в огромных массивах данных, содержащих миллионы документов.
ПРЕДОТВРАЩЕНИЕ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ПАНДЕМИЙ
Созданная IBM программа-разработчик пространственно-временных эпидемиологических моделей (Spatiotemporal Epidemiological Modeler, STEM) позволит ученым и чиновникам органов здравоохранения проектировать и использовать пространственные и временные модели пандемий. Эти модели могут помочь глубже изучить динамику развития заболеваний, и потенциально ограничить или даже предотвратить распространение инфекционных болезней и пандемий. IBM, которая недавно передала исходный код STEM сообществу разработчиков ПО на базе открытой платформы Eclipse, намерена и в дальнейшем активно содействовать широкому распространению этой системы, способной обеспечивать превентивную защиту от пандемий. К тому же, код STEM может быть интегрирован в разработанную IBM стандартизованную инфраструктуру Public Health Affinity Domain (PHAD), что позволит ученым и чиновникам органов здравоохранения запрашивать у клиник, лабораторий и других медицинских организаций статистические данные, представленные в анонимной форме и структурированные по заболеваниям. Эти данные обеспечат разработку достоверных моделей инфекционных заболеваний, которые, в свою очередь, помогут эффективно бороться с пандемиями. Так, например, из электронных историй болезни могут быть извлечены - с сохранением анонимности пациентов - необходимые данные об определенной болезни, которые затем будут предоставлены в виде отчета организации здравоохранения, приславшей соответствующий запрос. Модуль, обеспечивающий функциональное взаимодействие всех элементов этой инфраструктуры, предоставит доступ к широкому спектру данных, формируя полную и достоверную картину о состоянии здоровья населения, включая оперативную информацию, позволяющую эффективно прогнозировать и предотвращать пандемии.