Технологічна компанія Medial EarlySign представила першу клінічну реалізацію свого рішення на основі штучного інтелекту для визначення людей з високим ризиком ускладнень після грипу. Проект створювався за підтримки ізраїльської компанії HMO Maccabi Healthcare Services, а для реалізації застосовувалися дані електронних медичних карт. Так творці системи виявили пацієнтів з групи ризику.

Medial EarlySign – ізраїльський постачальник рішень на основі машинного навчання, які допомагають лікарям виконувати раннє виявлення пацієнтів з високою ймовірністю грипу або з великим ризиком ускладнень після вакцинації. Алгоритм лікування ускладнень був обраний в якості частини інтегрованої стратегії Maccabi Healthcare Services. Очікується, що він спрацює як додатковий важіль впливу в державній кампанії вакцинації проти грипу.

Кількість летальних випадків, викликаних грипом у всьому світі, зростає. За прогнозами медиків, поточний сезон захворювання буде більш важким, ніж попередній. Ізраїльська програма покликана сприяти цільовому охопленню для збільшення кількості щеплень. За даними Всесвітньої організації охорони здоров’я, від грипу на планеті щорічно вмирають від 250 до 500 тисяч людей. Фахівці Інституту досліджень та інновацій Kahn-Sagol-Maccabi (KSM) повідомили про те, що через пізнє прибуття вакцин проти грипу в Ізраїль в 2019 році, медикам необхідно вакцинувати якомога більше людей. Особливо важливо зробити щеплення від грипу пацієнтам з категорії з високою групою ризику ускладнень після вакцинації. У 2020 році штам грипу H1N1 буде переноситися важче, ніж в попередні роки.

Як це працює?
Алгоритм дослідження EarlySign позначає пацієнтів з високим ризиком розвитку ускладнень, пов’язаних з грипом. Він застосовує вдосконалені алгоритми до стандартних даних про пацієнтів, зібраних в ході звичайної медичної допомоги.

Алгоритм використовує дані електронних медичних карт, і на їх підставі виділяє тих, у кого ризик ускладнення дуже великий. Maccabi Healthcare Services – друга за величиною в Ізраїлі медична організація, яка обслуговує 2,3 мільйона пацієнтів і 5 регіональних центрів (у тому числі сотні філій і клінік по всій країні). Застосування EarlySign підтвердило ефективність рішень на основі машинного навчання для поліпшення здоров’я населення. Попередньою програмою з такою ж ефективністю став алгоритм ідентифікації пацієнтів з високим ризиком раку кишечника.

Автор: Петро Голодій


Читайте також:

Eversense запустив додаток для моніторингу глюкози

Buoy Assistant – персональний асистент для пацієнтів лікарень

Коментарi