Explore
Уложитесь в мой дедлайн?
Oops! Something went wrong while submitting the form.
%20(1)%20(1)%20(1)%20(1)%20(1)%20(1)%20(1)%20(1)%20(1)%20(1)%20(1)-1.png)
Большие данные в медицине — массивы информации большого объема. Клиника может их расшифровать и развиваться на основе полученной расшифровки: выставлять более точные диагнозы, оптимизировать загрузку врачей и не только.
Для наглядности большие данные можно сравнить с обычными. Обычные человек может обработать сам — например, таблицу в Excel с именами, фамилиями и телефонами пациентов клиники. В случае с большими данными так сделать не получится, потому что их гораздо больше, а еще они более разнообразные: это анализы, информация с носимых устройств, аудио, видео и переписки врачей с пациентами.
Этот массив информации регулярно обновляется. Для его обработки и выявления закономерностей ручной труд не подойдет — нужны специальные инструменты. Поэтому владельцы клиник создают свои платформы и интегрируются с ЕГИСЗ — Единой государственной системой здравоохранения.
⭐Наш опыт
Мы разработали платформу для анализа больших данных. Заказчик — отдел службы безопасности госкорпорации. Изначально у продукта был тяжелый интерфейс и неработающих функций.
В итоге мы создали удобное Big Data приложение. По словам заказчика: «... теперь рабочие задачи выполняются почти в 20 раз быстрее».
Большие данные трансформируют здравоохранение — упрощают аналитику, делают медицину доступнее и улучшают качество диагностики. Ниже рассказываем, как именно они это делают.
Большие данные помогают врачам точнее ставить диагнозы. Результаты тестов, генетические исследования, рентгеновские снимки — на основе всего этого специалистам проще собирать полный анамнез и разрабатывать индивидуальный план лечения.
Если у врачей есть доступ к машинному обучению на платформе, диагностика не только становится точнее, но и ускоряется. Алгоритмы быстрее считывают скрытые закономерности — они могут обнаружить аномалии, которые не всегда заметны врачу.
Клиника может загрузить в модель машинного обучения большие данные о пациенте: генетические маркеры, анализы и другое. Модель сама прогнозирует риск развития симптомов — сначала распознает закономерности у других пациентов с похожим анамнезом, затем выдает вероятность появления заболевания у конкретного человека.
Диабет, сердечно-сосудистые заболевания, рак — модель может предсказать, насколько вероятно развитие болезни, и на основе прогноза врач может назначить лечение.
Еще один способ применения баз данных в медицине. Алгоритмы анализируют огромные массивы данных — это позволяет врачам не назначать лекарства наугад, а подбирать терапию с предсказуемой эффективностью, минимизировать побочные эффекты и корректировать лечение в реальном времени. Такой подход особенно востребован в онкологии и лечении хронических заболеваний.
Big Data помогает за счет анализа потоков пациентов, загрузки персонала и использования оборудования. Системы прогнозируют, когда будет наибольшее количество обращений и автоматически корректируют расписание врачей — таким образом сокращают очереди.
Анализ позволяет выявлять «узкие места» во время взаимодействия с клиентом: например, долгое оформление документов или простои МРТ. Благодаря биг дате в медицине клиника снижает издержки и повышает доступность помощи.
Вместо отбора тысяч добровольцев вручную, алгоритмы сами анализируют электронные медицинские карты потенциальных кандидатов, чтобы найти людей с нужными характеристиками. Это ускоряет набор участников для исследований в разы.
Вот какую выгоду может получить бизнес от внедрения Big Data.
С биг датой клиника может забыть о неравномерной загрузке специалистов. Система изучает историю записей, сезонность, популярность конкретных услуг и поведение пациентов — затем на основе данных алгоритм прогнозирует загрузку на недели вперед и автоматически корректирует расписание. Востребованные врачи могут открыть дополнительные слоты; врачи с низким спросом могут сократить часы приема.
Как результат, количество довольных пациентов растет, штат не раздувается, а простои врачей снижаются.
Алгоритмы анализируют историю лечения и сезонность заболеваний, а система — предсказывает, сколько лекарственных препаратов потребуются закупить через 1-2 недели.
Биг дата помогает клиникам экономить на расходниках и не покупать их по завышенным ценам. Клиника закупает столько материалов и лекарств, сколько нужно.
На основе биг даты клиника может отправлять клиентам персонализированные напоминания о плановых обследованиях, рекомендовать профилактические процедуры и заранее предлагать удобное время для записи. Пациент чувствует заботу и возвращается снова.
В итоге у клиники снижается отток, растет число повторных визитов и пожизненная ценность каждого пациента (LTV) без дополнительных затрат на рекламу.
Это касается как очных приемов, так и телемедицины.
⭐Наш опыт
У нас уже был опыт работы с телемедицинскими приложениями — например, платформа для онлайн-консультаций с психологом «Поговорим онлайн». К нам обратился крупный психологический центр в Москве с собственной школой
по подготовке терапевтов — они хотели платформу с легким и адаптивным интерфейсом.
Мы сфокусировались на разработке и спроектировали новые функции: видеочат для сессий и календарь для планирования встреч. По итогу, платформа получила награду «Золотой сайт» для сервисов в сфере здравоохранения.
Рассмотрим этапы создания системы для частной клиники, суть которой — обработка Big Data и выдвижение гипотез. Допустим, что клиника уже нашла партнера, с которым будет разрабатывать платформу.
Дискавери-фаза определяет, какую медицинскую или управленческую проблему решит Big Data. На этом этапе команда разработки взаимодействует со стейкхолдерами и проводит аудит всех источников: от МИС до лабораторных систем.
Специалисты собирают требования всех сторон: врачей, технических директоров, юристов по персональным данным. Они уточняют, какие функции могут понадобиться — нужны ли дашборды или что-то еще, стоит ли закладывать на будущее интеграцию с облачными решениями и так далее.
Если клинике нужно быстро запустить решение на основе Big Data, можно сузить список функций до пары ключевых. Так разработчики и дизайнеры не будут распыляться на опции, которые не в приоритете, и клиника сэкономит деньги
Как только список функций согласован, дизайнеры переходят к проектированию пользовательского пути. Для наглядности они рисуют вайрфреймы каждого экрана будущей медицинской платформы — это чернобелые версии, на которых видно расположение элементов платформы: кнопок, полей в вода и так к далее.
Как только клиника согласовывает вайрфреймы, дизайнеры начинают прорабатывать визуальную составляющую платформы.
Когда дизайн платформы утвержден, команда переходит к написанию кода. Разработку можно ускорить, если работать по двухнедельным спринтам: например, в Purrweb в конце каждого спринта мы реализуем одну ключевую функцию для проекта. С таким подходом команде проще контролировать сроки.
Как только команда заканчивает писать код для всех функций, она проверяет платформу на соответствие законам. Если платформу выпускают — разработчики интегрируют ее, а также помогают провести онбординг для сотрудников.
Чтобы не нарваться штрафы, клинике нужно позаботиться о соответствии требованиям:
Если вы собираете данные, которые помогают идентифицировать человека, важно убедиться, что вы не нарушаете законы:
На практике это значит, что понадобится внедрение информированного согласия пациента, хранения и обработки данных на территории РФ, разграничение прав доступа, а также шифрование и журналирование действий пользователей.
Если этого не сделать, клиника может нарваться на штраф до 20 млн ₽.
Это обязательное требование для лицензирования медицинской деятельности.
Об этом писал наш технический директор в статье для Медвестника. Если говорить кратко, интеграции с ЕГИСЗ помогают частным клиникам получать данные из госсектора. Эти интеграции требуют определенных форматов обмена данными, устойчивости API и совместимости с существующей инфраструктурой.
Ниже разбираем три ключевых кейса, для которых можно использовать большие данные в медицинской практике.
Внедрение дашбордов на базе технологий Big Data — один из ключевых трендом цифровизации российского здравоохранения. Если раньше врачи полагались на бумажные отчеты, теперь они видят настоящую картину о здоровье пациентов и распределении ресурсов клиники в режиме реального времени.
⭐Наш опыт
Мы разработали платформу Medico для онкологических отделений. Пациенты проходят опросы, загружают анализы и получают уведомления, врачи управляют пациентами через дашборды и кастомные опросники. Платформа стала SaaS-решением для СНГ и улучшила наблюдение за пациентами.
Если дашборды отвечают на вопрос «что происходит прямо сейчас?», то прогнозирование аналитики позволяет заглянуть в будущее: узнать, сколько пациентов обратятся за помощью, какие лекарства понадобятся или где лучше открыть новую клинику. Это помогает медицинским организациям работать на опережение и оптимизировать ресурсы.
Алгоритмы машинного обучения анализируют КТ, МРТ, маммографию и другие снимки, чтобы найти патологии. Российские частные клиники и технологические компании активно внедряют такие решения, особенно в онкологии и неотложной медицинской помощи.
Если выбрать недобросовестного подрядчика, в лучшем случае платформа, которую он сделает, приведет к утечке чувствительных данных. В худшем случае он исчезнет и забросит проект на полпути.
Ниже разбираем ключевые критерии отбора, чтобы сэкономить время и нервы на разработке.
Медицинские данные принципиально отличаются от любых других: они имеют специфические форматы и жесткий правовой статус. Подрядчик без опыта в медицине упустит важные нюансы, из-за которых клиника может нарваться на штрафы.
Чтобы выбрать хорошего подрядчика, ищите в портфолио реальные кейсы в сфере здравоохранения. Например, мы в Purrweb работаем с медицинскими компаниями и стартапами уже 10 лет. Наши специалисты успели разработать не только лендинги и мобильные приложения, но и МИС, а еще — платформы на основе Big Data.
Когда речь идет о платформе в сфере здравоохранения, даже мелочи имеют значение. Удобный интерфейс помогает врачу не запутаться: отследить записи, узнать результаты исследований на бил дате и так далее.
Если хотите найти подрядчика, который умеет делать качественный UX для медицинских платформ, обратите внимание на его портфолио. Если релевантные кейсы есть, значит, он сможет сделать похожий продукт с проработанным дизайном и для вас.
Персональные данные, согласия, двухфакторная аутентификация и интеграции с медицинскими записями — ищите все это в кейсах подрядчика. Без соблюдения строгих требований платформа с большими данными может стать убыточной для клиники.
Персонализированная медицина станет мейнстримом: так как клиники все больше будут внедрять новые технологии и чаще обращаются к большим данным, а значит смогут подбирать планы лечения по генетическим профилям и другой информации о пациенте.
Предиктивная аналитика тоже будет развиваться — до такой степени, что сможет предотвращать не только болезни у одного пациента, но и эпидемии. А интеграции с ИИ и мобильными приложениями станут стандартом и позволят клинике собирать и анализировать еще больше ценных данных.
➡️Сфера развивается, поэтому сейчас — отличное время для того, чтобы создать свою платформу с большими данными. Мы можем вам помочь с этим — свяжитесь с нами, и мы оценим ваш проект бесплатно в течение 48 часов.
.svg)
%20(1)%20(1)%20(1).avif)
