Глобальные расходы на здравоохранение в 2020–2024 годах вырастут в среднем на 4% по сравнению с 2,8% в 2015–2019 годах и к 2024 году достигнут $10,6 трлн, прогнозируют авторы доклада «Перспективы глобального здравоохранения» международной Deloitte. Доля расходов на систему в мировом ВВП составит около 10,3% до 2023 года.
В России, по оценке Аналитического кредитного рейтингового агентства (АКРА), меры по борьбе с пандемией COVID-19 почти в два раза увеличили расходы регионов на здравоохранение. Общий рост расходов бюджетов территорий за семь месяцев прошлого года составил 88%, или 472 млрд руб., по сравнению с аналогичным периодом 2019-го: затраты на стационарную медпомощь выросли в 1,8 раза, на амбулаторную — в 1,4 раза, на скорую медпомощь — в 1,9 раза.
Возможности для оптимизации нагрузки на систему здравоохранения аналитики видят в цифровой трансформации и интероперабельности медицинских данных.
Большие данные и искусственный интеллект (ИИ) в здравоохранении, в частности, открывают возможности для принятия управленческих решений на уровне всей популяции. ИИ, например, помимо автоматизации ручных процессов активно тестируется для решения сложных клинических и организационных задач, отмечают в Deloitte.
78% медицинских организаций уже внедряют или планируют внедрять ИИ-решения, отмечают авторы обзора «Тренды развития искусственного интеллекта в медицине» Агентства инноваций города Москвы. Наибольший интерес представляют для отрасли автоматизация управления электронными медицинскими записями и анализ изображений для постановки правильного диагноза.
Объем мирового рынка ИИ в медицине оценивается примерно в $1,3 млрд, и к 2025 году он может вырасти в десять раз. Половина участников рынка — американские компании. В Москве сегодня насчитывается более 40 MedTech-компаний, специализирующихся на анализе медизображений для диагностики (32%), предиктивной аналитике (28%) и системах поддержки принятия решений (27%), с совокупной выручкой 1,7 млрд руб.
Инвестиции в российское цифровое здравоохранение в 2020 году, по оценке технологической компании в области поддержки принятия врачебных решений «К-Скай», составили $45,9 млн против $14,2 млн годом ранее. ИИ по объему инвестиций (12% общего объема) занимает третье место после телемедицины (44%) и сервисов для пациентов (27%).
Например, ГК «Медси» приобрела долю (12,5%) в уставном капитале разработчика сервисов для анализа медицинской информации на основе ИИ — ООО «Платформа Третье мнение», компания Doc+ вложила $1 млн в развитие ИИ-сервиса для проверки медицинских карт, венчурный фонд НТИ инвестировал 180 млн руб. в проект «Цельс» (ООО «Медицинские скрининг системы») — платформу для поддержки принятия врачебных решений в области радиологии и онкологии, компания «Интеллоджик» привлекла 160 млн руб. на развитие платформы ИИ для анализа медицинских исследований Botkin.AI.
Общая польза
Помимо анализа изображений (МРТ, КТ или рентгеновских снимков), который обещает быструю коммерциализацию, не менее важно проводить с помощью ИИ исследования в области клинических данных и создавать эффективные гибридные ИИ-системы для поддержки принятия врачебных решений, отмечает завлабораторией «Анализ больших данных здравоохранения и биомедицины» Школы биомедицины ДВФУ (участника «Проекта 5–100») Карина Шахгельдян. Чтобы развивать эти направления, необходимо поддержать ученых, обеспечить им свободу действий на законодательном уровне, сформировать базы цифровых медкарт и реестров пациентов, говорит эксперт. Например, в Южной Корее во многих клиниках ИТ-специалистов, в том числе дата-сциентистов, уже сейчас больше, чем врачей.
Big data позволит совершенствовать процессы управления в здравоохранении, считает директор службы информационных технологий АО «Медицина» (клиника академика Ройтберга) Максим Петухов.
Государству нужна максимально полная картина состояния здоровья населения, отмечает доцент кафедры автоматики и процессов управления СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Дмитрий Каплун. Данные о пациентах, по его словам, позволят накапливать в автоматическом режиме более точную статистическую информацию по регионам и болезням, а также рассчитать корреляцию с конкретными социоэкономическими условиями и более эффективно распределять ресурсы.
Ключевой в системе управления любым российским медучреждением уже является медицинская информационная система (МИС), аккумулирующая медицинские, административные, финансовые и юридические данные. На очереди объединение этих систем в Единую государственную информационную систему в сфере здравоохранения (ЕГИСЗ). В этом году правительство дополнительно направит 210,5 млн руб. на развитие подсистем ЕГИСЗ и ускорение создания единого цифрового контура. До конца 2024 года на его создание предусмотрено более 110 млрд руб.
При этом отечественный рынок — это множество медицинских информационных систем и разных стандартов медицинских данных, отмечает руководитель научно-исследовательской лаборатории «Цифровое здравоохранение» Национального центра когнитивных разработок Университета ИТМО Сергей Ковальчук.
Новые возможности
Частный сектор более гибкий с точки зрения скорости принятия решений, ему проще быстро переформатировать работу с ориентацией на единый рынок, считает Дмитрий Каплун. И расширение возможностей использования больших медицинских данных бизнесом может ускорить решение проблем работы с данными. Скажем, Минцифры РФ планирует обеспечить частным разработчикам решений на основе ИИ доступ к медицинским данным граждан, находящимся в ведении Минздрава России.
Обмен информацией между больницами и частными компаниями способен помочь независимым разработчикам в создании новых решений, считает аспирант Высшей школы электроники и компьютерных наук Южно-Уральского госуниверситета Иван Волков: «Получение данных в едином стандартизованном формате позволит ускорить процесс создания ИТ-решений, новых лекарств и способов лечения».
В высокорейтинговых научных журналах считается хорошим тоном не только представить результаты аналитики, но и дать ссылку на обезличенный датасет (подходящую для аналитики таблицу), добавляет заведующий базовой кафедрой безопасности информационных технологий «умного» города Тюменского государственного университета (участника «Проекта 5–100») Александр Захаров. Например, в Дании открыты обезличенные истории болезней с кодами Международной классификации болезней (МКБ) за последние семь лет, и каждый исследователь может ими воспользоваться.
Но в целом проблема разрозненности данных характерна для всех стран, отмечает Сергей Ковальчук. Их отличия чаще всего обусловлены правовой и организационной спецификой. Например, данные о смертности населения могут считаться публичными в одном государстве и закрытыми в другом. Различается во многих странах и степень формализации и структурирования данных электронной медкарты, отмечает он.
Развитие способов стандартизации хранимых данных — еще один тренд в отрасли, говорит Иван Волков. Например, система отслеживания контактов от Apple и Google позволяет анонимно узнать, был ли у владельца гаджета контакт с больным коронавирусом и насколько высок шанс заражения. И это стало возможно именно благодаря интеграции решения в государственную систему и обмену с ней данными о заболевших людях.
