Динамика развития процессов и количество показателей у реанимационного или анестезиологического пациента такова, что, по сути, это лавина данных, которая обрушивается на врача. Представляется перспективным использование алгоритмов и технологий на основе искусственного интеллекта для непрерывной обработки потоков данных с оборудования и информационных систем в решении приоритетных задач:

• внедрения алгоритмов непрерывного мониторинга рисков пациентов в критических состояниях заблаговременно до принятия врачебных решений с целью повышения качества и безопасности медицинской помощи, а также снижения рутинной нагрузки на медицинский персонал, не связанной с оказанием медицинской помощи

• оптимизации маршрутизации и стратификации тяжелых групп пациентов, на основе объективных данных непрерывного мониторинга, в том числе на региональном и федеральном уровне; внедрение алгоритмов, которые позволяют быстро и непредвзято определить пациентов, которые попадают в красный поток и требуют неотложной помощи или медицинской эвакуации;

• обеспечение персонифицированного подхода к лечению критических пациентов в реанимации, в том числе за счет автоматизации управления лекарственной терапией и выявления рисков лекарственной совместимости, осложнений, аллергических реакций

Помимо систем поддержки принятий врачебных решений для пациента в медицине критических состояний необходима управленческая система анализа и сбора данных результирующих, процессных и обеспечивающих показателей службы АиР. Следует признать, что даже та информация, которая оцифрована в медицинских информационных системах, на основе которой формируется ежегодная отчетность для принятия управленческих решений субъективна и имеет низкий практический интерес.

На данном этапе развития информационных технологий в здравоохранении реализуемой в обозримые сроки и приоритетной задачей является внедрение технологий и решений, которые обеспечат подключение медицинского оборудования, мониторинг качества и безопасности медицинской помощи, автоматизацию сбора данных о текущем использовании коечного фонда и ресурсов службы АиР в круглосуточном режиме.

Ключевой технологической проблемой, в значительной степени ограничивающей развитие систем поддержки принятия врачебных решений на основе ИИ в АиР, является отсутствие качественных оцифрованных данных с медицинского оборудования в государственных медицинских информационных системах:

• отсутствие полноценного функционала ведения электронных карт анестезии и интенсивной терапии в большинстве государственных медицинских информационных систем
• отсутствие автоматизации сбора данных с оборудования в реанимационную и наркозную карту и проблема интероперабельности медицинских устройств и информационных систем

Порядками оказания медицинской помощи и приказом МЗРФ №530н предусмотрена регистрация параметров в реанимационную и наркозную карту с частотой не чаще 1 раз в 5 минут в анестезиологии и в среднем 1 раз в час в реанимации. Такой дискретизации сбора данных недостаточно для разработки СППВР. Алгоритмы, разработанные на таких данных, не вызывают доверия у профессионального сообщества. Требуемая частота дискретизации – не менее раз в 5-10 секунд в анестезиологии и 1 раз в 5-10 минут в реанимации.

В современной доказательной медицине всё большее значение приобретают такие концепции, как данные реального мира (real-world data, RWD), накопленные в электронных историях болезни пациента и построенные на этих данных доказательства (real-world evidence, RWE). Современные подходы к интенсивной терапии основаны на протоколах и принципах классической доказательной медицины, которые, к сожалению, в анестезиологии и реанимации по сравнению с другими специальностями не всегда эффективно работают у отдельных пациентов. Результаты клинических исследований не редко противоречивы, международные, национальные стандарты, рекомендации профессиональных сообществ могут отличаются друг от друга. В первую очередь это связано с гетерогенностью и полиморбидностью пациентов в критических состояниях. Все эксперты отмечают, что в интенсивной терапии необходима персонализация лечения.

Стратегия качественной оцифровки данных в реанимации– это не только создание дата-сетов для разработки алгоритмов ИИ. Использование принципов RWD и RWE, тщательное структурирование данных в электронной истории болезни реанимацционных пациентов – это долгосрочная стратегия совершенствования оказания персонифицированной медицинской помощи критическим пациентам.

Структурированные данные помогут быстро проверять научные гипотезы, сохраняя принципы доказательной медицины, имплементировать принципы персонифицированной подхода в клиническую практику и протоколы лечения без дорогостоящих и длительных клинических исследований. Накопление качественных данных мониторинга, лекарственной терапии, исходах и осложнениях в государственных информационных системах дает возможность анализировать данные с использованием современных подходов доказательной медицины RWD и RWE.