Доктор из будущего: как в России развивается телемедицина

Как будет выглядеть первая медицинская помощь в ближайшем будущем? Предположим, что пациенту плохо и ему требуется медпомощь. Ему не придется идти в поликлинику и стоять в очереди за талоном. Нужно будет просто открыть приложение и описать, что его беспокоит. Система, которая умеет работать с живым человеческие языком, поймет что там написано, структурирует информацию и передаст ее боту. Бот задаст уточняющие вопросы для медицинского кейса и сделает выводы о том, что нужно пациенту, — например, вызвать скорую или обратиться к телемедицине. Если врача нужно вызвать на дом, то система автоматически поймет какого именно специалиста нужно направить к этому пациенту и направит его на этот вызов. Пока врач едет к пациенту, он сможет на планшете ознакомиться с информацией, собранной ботом, посмотреть историю болезни и приедет к нему, будучи уже подготовленным и не тратя время на первичный опрос. На вызове финальное решение о постановке диагноза и лечении, по всей видимости, будет принимать человек, а все эти инструменты станут лишь вспомогательной инфраструктурой. После этого врач заполнит медкарту, которая будет автоматически проверена. Если вдруг система подумает, что есть ошибки, то загорится «красная лампочка» и специалисты поймут, что эту карту нужно перепроверить вручную и понять, кто все-таки ошибся — система или доктор. На каждом этапе система будет собирать данные по взаимодействию с клиентом, чтобы оптимизировать каждый из этих шагов, что приведет к повышению стандартизации и снижению ошибок. Кажется, что это все из далекого будущего. Но это не так. Большинство этих пунктов уже реализованы в рамках сервиса Doc+. История компании Doc+ началась примерно три года назад с довольно узкоспециализированного сервиса по вызову врача на дом. Это была единственная услуга в приложении: вызов педиатра или терапевта на дом. Эта услуга до сих пор является одной из ключевых: за все время, фактически не имея клиники, в которой можно было бы принимать пациентов, компания обработала более тысячи консультаций на дому и онлайн, став полноценным медицинским сервисом. Теперь это лицензированная медицинская организация, в штате которой работают настоящие врачи и которая сотрудничает с большим количеством клиник и страховых компаний, что в совокупности охватывает 85% рынка ДМС. Doc+ одними из первых на российском рынке стали активно заниматься телемедициной с консультациями клиентов в чатах, по видеосвязи и по телефону и хранить все медицинские данные в цифровом формате. Все это доступно в рамках одного приложения, которое устроено по аналогии с мобильным банкингом, когда пользователю нет необходимости идти в отделение банка, чтобы оформить карту или получить какие-то услуги. В мобильном приложении он может вызвать врача, переадресовать свой вопрос узкому специалисту, получить направление на какие-то инструментальные исследования, записаться в другие клиники или заказать лекарство, так как сервис работает с тремя крупнейшими сетевыми аптеками в Москве. И при этом, вся информация накапливается в единой медицинской карте. Таким образом, и клиент может получить все медицинские услуги в одном сервисе. Использование всех собранных данных — это основа долгосрочного развития и одно из ключевых стратегических направлений в медицине на ближайшие несколько лет. Чем больше данных накапливается, тем более персонализированную, комплексную помощь врачи могут оказать этому пациенту, тем чаще этот пациент будет обращаться или советовать сервис своим знакомым. И на самом деле, это не сложно. В этом нет ничего инновационного. Во-первых, есть информационные продукты, которые не отличаются от продуктов и услуг в других отраслях: алгоритмы и модели, которые позволяют медсервисам работать с базой клиентов позволяют прогнозировать спрос и предложение. Это то, что очень активно используется, например, в e-commerce. Есть несколько направлений развития медицинского сервиса. Первое — информационное. Это система автоматической диспетчеризации врачей. Когда-то на заре компании Doc+, когда вызовов было немного, врачей по вызовам распределяли вручную: оператор сидел, смотрел на карту, смотрел, где находятся врачи, а где вызовы и придумывал — как это все соединить. Но как только бизнес начал расти и масштабироваться, стало очевидно, что руками это делать невозможно. Нужна была какая-то продвинутая система, чтобы вызовы не терялись, обрабатывались как можно быстрее и требовали как можно меньше денег на транспортные расходы. Для решения этой проблем Doc+ с нуля создал собственную систему диспетчеризации, в которой есть сервис распределения врачей, картографический сервис и сервис, который оптимизирует расположение врачей и просчитывает для каждого оптимальный маршрут до конца дня. Еще один вектор развития — медицинский. Речь не о совершенствовании оборудования на сверхсложные операции, а о сервисе. В данном случае — о работе с текстовой медицинской информацией. В медкартах пациентов хранится огромное количество очень ценной информации. Мы создали умный алгоритм, по сути — рекомендательную систему, которая может понимать, какие жалобы есть у пациента. Например, если пациент напишет, что у него есть кашель и насморк, то система автоматически поймет, что вместе с этими симптомами часто идет боль в горле, высокая температура и у пациента нужно уточнить информацию об этих симптомах. Пациент рассказывает боту о своем медицинском кейсе, и когда подключается доктор, то он уже может видеть краткий анамнез, того, что происходит с пациентом. Также система учитывает пол и возраст пациентов, и поэтому у пациентов старше 60 лет она обязательно спросит про давление и уточнит другие вопросы, связанные с возрастными особенностями. Главное — это система позволяет не тратить время врача на этапе первичного общения пациента с клиникой. И третье – это система автоматической проверки карт. В обычных поликлиниках все карты вручную должны проверяться врачами-экспертами. Формальными признаками проверки является полнота сбора жалоб. Более существенными — правильность постановки диагноза, правильность назначения лечения при определенных симптомах и результатах осмотра. На этом этапе тратится много времени экспертов, поэтому ни у одной клиники нет возможности полностью проверить 100% карт. Чтобы увеличить точность обнаружения ошибок и снизить время ручного труда эксперта на проверку карт, мы сделали систему, которая по 15 различным критериям автоматически может выставлять оценку каждой медкарте. Это позволяет нам находить около 60-70% врачебных ошибок, а вручную остается проверить только те карты, в которых система обнаружила потенциальные ошибки. Но, конечно, ни одна система не заменит человека полностью. До этого еще далеко. Читайте также Большие деньги от больших данных: о чем говорили на конференции Forbes