09 января 2023

Обзор Российских систем поддержки принятия врачебных решений (СППВР)

56 419

Гусев Александр,
Директор по развитию бизнеса

Внедрение систем поддержки принятия врачебных решений (СППВР), наравне с телемедициной и электронными медицинскими картами (ЭМК), являются одним из ключевых направлений развитии цифрового здравоохранения.

Важно обратить внимание, что далеко не все приложения, используемые врачом при диагностике и лечении пациентов, можно отнести к термину СППВР. Процитируем определение, предусмотренное в национальном ГОСТ «СППВР.Общие положения»:

Система поддержки принятия врачебных решений (СППВР, Clinical decision support system, CDSS): программное обеспечение, позволяющее путем интерпретации собираемой информации поддерживать принятие врачом решения на всех этапах лечебно-диагностического процесса с целью снижения ошибок и повышения качества оказываемой медицинской помощи.

Основываясь на этом определении и доступных обзорах литературы, мы относим к СППВР решения, одновременно удовлетворяющие следующим критериям:

  1. Система предназначена производителем для применения медицинскими работниками (врачами, фельдшерами) при оказании ими медицинской помощи
  2. Система встроена или интегрирована с электронной медицинской картой (ЭМК) и осуществляет автоматический сбор нужных для работы данных из ЭМК
  3. Система осуществляет анализ и интерпретацию извлеченных из ЭМК данных
  4. Система учитывает персональные особенности здоровья пациента
  5. Система формирует персональные подсказки врачу на основе интерпретации данных

Таким образом, мы не относим к СППВР различные справочники, включая базы знаний по клиническим рекомендациями, мобильные приложения типа UpToDate, справочники по законодательству и т.д. – поскольку информация, которую выводят эти приложения, никак не соотнесена с электронной медкартой пациента, а также потому – что в них отсутствует какая-либо интерпретация и персонификация выводимых подсказок с учетом индивидуальных особенностей пациента. Также мы не относим к СППВР продукты, предназначенные для применения пациентами – их корректнее относится к цифровым пациенстким помощникам.

Напомним, что согласно российскому законодательству, любая СППВР относится к медицинским изделиям. Поэтому разработчики СППВР обязаны пройти процедуру государственной регистрации своего решения до вывода его на рынок. Также это означает, что врачи не имеют право использовать в своей работе незарегистрированные Росздравнадзором СППВР. Более подробно об этой теме мы рассказали в этом посте блога https://webiomed.ru/blog/o-srokakh-registratsii-programmnogo-obespecheniia-kak-meditsinskogo-izdeliia/

В настоящее время мы знаем о 7 Российских системах поддержки принятия врачебных решений, список которых представлен в таблице ниже.

Описание решения Сайт
1 Webiomed – платформа содержит встроенную систему поддержки принятия врачебных решений, предназначенную для автоматической оценки показателей здоровья пациента, в том числе предсказания развития заболеваний https://webiomed.ru/products/webiomed-dhra/
2 ТОП-3 - Система поддержки принятия врачебных решений, которая помогает врачам ставить предварительный диагноз по анамнезу и данным медкарты пациента https://sbermed.ai/diagnostic-center/our-algorithms/top-3/
3 MedicBK - СППВР, помогающая провести экспертизу ЭМК, выявить коморбидных пациентов и скорректировать терапию и дообследования в рамках диспансерного наблюдения http://medicbk.com/
4 Электронный клинический фармаколог - помогает врачу при назначении фармакотерапии, способствует уменьшению врачебных ошибок и осложнений в клинической практике https://www.ecp.umkb.com/
5 Galenos – СППВР в области онкологии https://teh-lab.ru/solutions/oncology-decision-support-system/
6 Lexema-Medicine — СППВР для назначения персонализированной терапии с использованием алгоритмов искусственного интеллекта https://lexema.ru/medicine/
7 Panacea. СППВР для контроля соблюдения клинических рекомендаций и стандартов оказания медицинской помощи https://panaceadoc.action.group/

 

Пожалуйста, оцените эту статью
( 3,94 из 5,
оценили: 1 374)
Ваша оценка: Не ставилась

Еще по этой теме

Обратите внимание на похожие статьи

09 Апр 2024

Обзор российских инвестиций в цифровое здравоохранение

Цифровое здравоохранение в России является сейчас с одной стороны сформированным рынком со своими нишами и конкурирующими игроками, но с другой …

28 Авг 2018

О развитии систем поддержки принятия врачебных решений и регистрации их как медицинских изделий

О системах поддержки принятия врачебных решений В настоящее время в Российской федерации осуществляется проработка национального проекта «Здравоохранение», включающего программу «Создание …

21 Авг 2018

Исследование эффективности систем поддержки принятия врачебных решений

Закон «Медицинские информационные технологии для экономики и клинического здоровья»(Health Information Technology for Economic and Clinical Health Act), важный компонент Американского …

Подпишитесь на нашу рассылку

Хотите получать интересную и полезную информацию о цифровом здравоохранении и искусственном интеллекте для медицины?
Включайтесь в нашу рассылку!

Мы рекомендуем

Нормативно-правовое регулирование искусственного интеллекта в здравоохранении России

Просмотров 16 817 3 дня, 21 час назад

Применение AutoML и MLflow при создании прогнозных моделей в медицине: опыт Webiomed

Просмотров 1 744 11 месяцев, 4 недели назад

Стандартизованная отчетность в разработках систем искусственного интеллекта

Просмотров 1 235 1 год, 1 месяц назад

Калибровка моделей: зачем и как?

Просмотров 2 932 1 год, 2 месяца назад

Присоединяйтесь

Наши группы в соц сетях