`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Решения SAS помогают в управлении ресурсами медицинских учреждений

0 
 

Решения SAS помогают в управлении ресурсами медицинских учреждений

Пандемия COVID-19 создала беспрецедентные вызовы перед госуправлением, системами здравоохранения и обеспечением поставок. SAS работает с ведомствами и медицинскими организациями по всему миру, помогая с помощью исследования и анализа данных решать задачи, связанные с коронавирусом нового типа. Среди таких задач:

  • Помощь стационарным медицинским учреждениям, клиническим больницам и амбулаторному звену в применении прогнозной аналитики для распределения жизненно важных ресурсов, потребность в которых особенно высока;
  • Сотрудничество с общественными организациями из сферы здравоохранения для построения эпидемиологических моделей, которые прогнозируют влияние вируса на население и инфраструктуру;
  • Работа с правительственными службами для оптимизации медицинских ресурсов и повышения доступности медицинской помощи для граждан.

Оптимизация медицинских ресурсов – это повсеместная критически важная задача. Клиника Кливленда и SAS создали новые аналитические модели, которые помогают госпиталям прогнозировать количество пациентов, вместимость отделений, потребность в дополнительных койках, аппаратах ИВЛ и других ресурсах. Эти модели доступны бесплатно через GitHub. Они помогают больницам и департаментам здравоохранения получать своевременный доступ к надежной информации, которая помогает в принятии решений по оптимизации ресурсов для помощи больным COVID-19 и другим пациентам. Причем во внимание принимаются такие факторы, как финансы, логистика, новые поставки и др.

В отличие от прогнозов, которые основаны на одном предположении, эти аналитические модели позволяют рассматривать все возможные варианты и создавать наихудший сценарий развития событий, наилучший и наиболее вероятный. По мере изменения ситуации и появления новых данных прогнозы корректируются. Например, модели могут учитывать эффект от социального дистанцирования на распространение инфекции.

Даже самые современные больницы, в число которых входит известная римская клиника Джемелли, столкнулись с серьезными вызовами из-за большой нагрузки на систему здравоохранения. В больнице с помощью SAS ведутся исследовательские проекты и была создана интерактивная панель, которая позволяет лучше организовать распределение ресурсов и загруженность персонала, отслеживать в реальном времени все госпитализации, выписки и перемещения пациентов с COVID-19, вести мониторинг койко-мест в отделении интенсивной терапии, исследовать клинические данные и т.д.

Система способна предсказать количество случаев и соответствующую нагрузку в краткосрочной перспективе для отделения экстренной помощи. Для стационара и отделения интенсивной терапии она анализирует диагностическую и терапевтическую информацию из медицинских карт; для управляющих структур – работает над отчетностью и подсказывает оптимальное размещение ресурсов, необходимых для лечения пациентов с COVID-19; для исследовательских лабораторий она предоставляет аналитические инструменты на основе ИИ, которые помогают просчитать устойчивый вирусологический ответ на пандемию. Многие важные клинические данные о пациентах с COVID-19 не структурированы, инструменты текстовой аналитики SAS помогают извлекать и упорядочивать такую информацию автоматически за предельно короткие сроки.

Жизнь пациентов с осложнениями напрямую зависит от наличия мест в отделениях интенсивной терапии и аппаратов ИВЛ. Одна из самых больших проблем – скоординировать ресурсы, чтобы они были доступны именно там, где требуется, и именно тогда, когда это необходимо. Проект в Федеральном институте Германии по изучению инфекционных заболеваний и непереносимых болезней имени Роберта Коха (Robert Koch Institute, RKI) был реализован в кратчайшие сроки. Аналитическая система наглядно показывает текущую ситуацию с аппаратами ИВЛ и койками интенсивной терапии и позволяет спрогнозировать потребность к них в ближайшем будущем. В результате медицинские учреждения могут заранее перераспределить оборудование, чтобы обеспечить пациентов средствами жизнеобеспечения.


Вы можете подписаться на наш Telegram-канал для получения наиболее интересной информации

0 
 

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 
 
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT