Алматыда жасанды интеллект элементтерімен КВИ ауыру деңгейін анықтайтын жүйе жасалды

12 Қыркүйек 2020, 10:05
1580
Бөлісу:
Алматыда жасанды интеллект элементтерімен КВИ ауыру деңгейін анықтайтын жүйе жасалды

Нұр-Сұлтан, BAQ.KZ. Өңірлік коммуникациялар қызметі алаңында өткен онлайн-брифинг барысында Алматының Цифрландыру басқармасының басшысы Баян Қоңырбаев және «Электронды денсаулық сақтау республикалық орталығы» ШЖҚ РМК Алматы қалалық филиалының директоры Гүлнар Ысқақова PACS жүйесі пилоттық жобасының жұмыс тәртібін түсіндірді.

Қала әкімінің тапсырмасына сәйкес, пандемия жағдайында Алматы тұрғындарының денсаулығы мен өмірін қорғау жөніндегі Жоспар аясында цифлық әкімшіліктендіру жұмысы жүргізілді. iMedHub компаниясымен бірлесіп, Алматы қаласындағы серверлерде Жасанды Интеллект алгоритмдерінің негізінде, КТ жүргізу кезінде түсірілген кескіндерді өңдеп, талдап әрі олардың сипаттамасын жазатын виртуалды сақтаушы бұлтқа жіберуге мүмкіндік беретін, КВИ анықтау элементтері бар PACS жүйесі қосылды.

Барлық радиологиялық картиналарды талдау және мұрағаттаудың PACS жүйесі медицинада нейронды желілер технологияларын қолданады және жедел әрекет ету жөніндегі ситуациялық орталықтың сақталған мәліметтерімен жалпы платформасын құрады. Мұндағы идея – барлық рентген кескіндері, компьютерлік томографиялар, ауруханалар мен емханалардың магнитті резонасты томографиялары бірыңғай желіге қосылып, тек қағаз күйінде немесе қатты дискта қалып қоймауы, — деп түсіндірді Баян Қоңырбаев.

Баян Қоңырбаевтың хабарлауынша, «IMEDHUB нейронды желілері және медицина» жобасы келесілерден тұрады:

- орталық станциядан басқарылатын алыстан (қашықтан) жедел әрекет ету мүмкіндігі бар ситуациялық орталығы;
- лабораторияға талдау жасатуға түскен өтініштерді автоматты түрде тіркеу және алу, жіберу үшін лабораториялық ақпараттық жүйелер;
- диагноз қою және медикаментті терапия шешімдерін қолдау жүйесі;
- дәрігер және пациент үшін мобильді қосымша;
- BM өмірлік көрсеткіштер мониторингі;
- барлық диагностикалық құралды біріктіретін аппараттық-бағдарламалық құралдар кешені.

Жасанды интеллект механизмдерін пайдалана отырып, қолдау жүйесі келесілерді құрайды:

- мобильді қосымшаның көмегімен ауырғанға дейін қауіп төнгендерді ертерек анықтау;
- аурудың бастапқы кезеңінен болуы мүмкін асқынуларды болжау және сол кездегі жағдайына баға беру;
- госпитальдік блоктағы әрбір пациенттің жағдайына ақылды мониторинг жасайтын орталықтандырылған цифрлық жүйе;
- науқастарды болжанған ауырлық жағдайына қарай клиникаларға бөлу;
- әрбір науқастың емделуін талдап, нақты статистикасын жүргізу үшін бірыңғай медициналық платформа;
- шешімдерді қолдау жүйесімен орталықтандырылған медициналық мұрағат;
- телемедицина — білікті мамандардан кеңес алу.

Баян Қоңырбаевтың айтуынша, жүйенің негізгі артықшылығы оның аурулардың алдын алу мен диагностикалауда жаңа форматты дамыту үшін тиімді құрал болып табылады. 

Жоба №1 қалалық емхана және №7 қалалық клиникалық аурухананың, Қазақстандық Онкология және Радиология Ғылыми Зерттеу институтының, Алматы Онкологиялық орталығының, Жедел Медициналық көмек ауруханасы, №12 клиникалық аурухана, Балалар Клиникалық Инфекциялық ауруханасы, Теміржол ауруханасы ақпараттық жүйелермен интеграцияланған, сондай-ақ, жақын арада 56 емхананы қосуды жоспарлап отырмыз, — деп толықтырды Баян Қоңырбаев.

Алдағы уақытта әрбір медициналық ұйым жергілікті PACS жүйесімен (MINI-PACS SERVER) жабдықталады деп жоспарлануда, сақтау мерзімі 2 жыл. Қалалық ұйымдардың ақпараттық жүйелері жергілікті PACS жүйесімен (MINI-PACS SERVER) интеграцияланатын болады, бұл деректерді 5 жыл сақтау мерзімімен орталықтандырылған виртуалды сақтаушы бұлтты медициналық мұрағатқа (CloudPACS Server) беруді қамтамасыз етеді. 

Өз кезегінде Гүлнар Ысқақова PACS жүйесінің мәліметтері қорғалатынын айтты. 

Ақпаратты қорғауға қатысты, бізде тек қауіпсіздік қана емес, сонымен бірге Кодекске сәйкес, дәрігерлік құпия бар. Осы жағдайда бұл тек дәрігерге ғана емес, сонымен бірге мәліметтерге ие ортаншы медициналық қызметкерге де қатысты. Одан бөлек, әрбір медициналық ақпараттық жүйенің бірнеше қорғалу деңгейі болады. Бұл жағдайда бұл жазбаларды кімнің қарағанын логин, пароль негізінде тексеруге болады, - деді Гүлнар Ысқақова.

Өзгелердің жаңалығы