Платформа медицинских данных, разработанная специалистами Beltel Datanomics и Сеченовского университета на базе технологии Yandex Cloud, помогает исследователям, врачам, студентам и аспирантам Сеченовского Университета Минздрава РФ проводить научные исследования, оценивать эффективность методов лечения на разных группах пациентов. Вместо месяцев работы в архивах специалисты получили возможность за считанные секунды собирать наборы “живых” клинических данных с возможностью фильтрации по 150 параметрам: полу, возрасту, симптомам пациентов и другим характеристикам.

Описание задачи

При Сеченовском университете работает несколько клинических больниц, где ежегодно проходят лечение 20 000 пациентов.

Информация о пациентах хранится в большой документированной базе на основе медицинской информационной системы (МИС) «1С: Медицина». В МИС также поступают данные из других информационных систем, таких как лабораторная информационная система (ЛИС), информационная система учета и хранения гистологических образцов (ГИС), PACS.

Однако основной функциональностью медицинской информационной системы является диагностика и лечение пациента. Из-за этого возникали сложности с упорядочиванием всех данных для поиска и выгрузкой стандартизированного массива данных для исследований.

Перед командой Beltel Datanomics была поставлена задача создать информационно-аналитическую систему для деперсонализированного поиска пациентов по заданным медицинским параметрам, диагнозам и различным текстовым данным, хранящимся в полях электронной медицинской карты (ЭМК) пациента и других документах медицинских информационных систем, являющимися источниками данных.

Реализация платформы медицинских данных

Реализация проекта выполнялась в несколько этапов. Объем первой очереди определен в техническом задании и включал разработку макетов веб-портала. Вторая и последующие очереди заключались в разработке программных модулей, их тестировании и проведении опытной эксплуатации, а также в добавлении дополнительной функциональности разработанным программным модулям. Срок проекта составил 8 месяцев.

Для создания платформы медицинских данных специалисты Beltel Datanomics использовали сервисы Yandex Cloud.

Из МИС выгружено более 18 млн медицинских документов, более 50 справочников. Система обновляет данные каждую ночь.

Передача данных, осуществляется по HTTP-протоколу с поддержкой шифрования (HTTPS). Данные представлены в формате JSON.

Выгрузка данных пациентов осуществляется через POST-запросы на сервис, который взаимодействует с облачными базами данных. Ниже представлен полный перечень данных, выгружаемых таким образом:

• Обезличенная информация о пациенте
• Медицинские карты
• Данные госпитализации
• Данные выписки
• Оперативные вмешательства
• Медицинские документы.

Столкнувшись с большим количеством поисковых параметров (120 параметров и 88 лабораторных исследований, включая 1700 лабораторных параметров), команда дополнительно акцентировала внимание на детальном проектировании UI/UX системы.

В веб-интерфейсе для удобства поиска добавили фильтр по 120 параметрам. Например, врач или ординатор может найти большой список пациентов с диагнозом Covid в возрастной группе от 50 до 55 лет, при сопутствующем заболевании сахарный диабет и просмотреть результаты тех или иных анализов.

Результат поиска выводится в табличном виде. Эту таблицу можно сохранить в шаблон и вернуться к ней позже, добавив или убрав параметры. Также данные можно выгрузить в csv файл.

Результат и перспективы развития платформы

Система позволила:

• автоматизировать работу научного сотрудника по подбору клинических данных для исследования;
• работать с поисковыми данными для корректировки состава и объема мультиформатных медицинских данных, архивировать поисковые запросы;
• формировать релевантную выборку пациентов для ретроспективных или текущих исследований.

Система способна выгружать данные по запросу за 10-12 секунд. Ранее на сбор подобного объема данных вручную специалисту понадобилось бы несколько месяцев.

«Благодаря данной платформе мы сможем на несколько порядков быстрее собирать данные для научной деятельности, образовательной работы, написания статей. То, на что раньше уходили месяцы кропотливой работы в архивах, теперь можно сделать меньше, чем за минуту, если задать правильные параметры поиска. Мы рассчитываем, что в будущем другие медицинские организации смогут подключаться к платформе, чтобы обмениваться данными и делать научные открытия. Мы также готовы делиться датасетами с научным сообществом и разработчиками сервисов искусственного интеллекта, в том числе на коммерческой основе», – комментирует Константин Бражников, заместитель директора департамента развития клинических и образовательных проектов Первого МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава РФ.

Дальнейшее развитие информационно-аналитической системы послужит созданием основы для проведения масштабных научных исследований.

В будущем Сеченовский университет планирует пригласить другие университеты присоединиться к системе и объединить базы данных. Учебным заведениям из небольших городов это поможет получить доступ к широкой базе данных, улучшить диагностику и лечение, а подключение к региональной базе позволит пополнить базу Сеченовского университета случаями, не характерными для столичного региона.