В базу данных вошли модули госпитализации, препаратов, дренажей, лабораторных исследований, диагнозов, показателей, истории болезни. Они совместимы с существующими российскими медицинскими информационными системами больниц.
«Модульная структура может хранит различные типы данных, связывая их с уникальным идентификатором пациента. Она гибка и масштабируема, готова к добавлению новых модулей. Например, туда помимо стандартных показателей, можно интегрировать геномные данные или данные носимых устройств. Кроме того, может выявлять скрытые закономерности между различными показателями здоровья и прогнозировать реакции конкретного пациента на терапевтические методы», — сообщили разработчики.
Архитектура содержит информацию из российских клинических протоколов (например, рекомендации Минздрава РФ), что поможет медикам учитывать локальные особенности ведения пациентов. По словам разработчиков, созданная система особенно необходима для удаленных регионов с ограниченной цифровой инфраструктурой.
Перед проектированием молодые ученые изучили международные датасеты по анестезиологии и реанимации и в своей разработке учли, пропуски каких данных влияют на точность предсказаний, интерпретацию результатов и принятие клинических решений. «Анализ медицинских показателей требует высокой точности и полноты исходной информации. Наш подход к архитектуре базы данных позволяет повысить качество данных и точность аналитических выводов, критичный для поддержки принятия решений в клинической практике и использования алгоритмов машинного обучения», — пояснили студенты-разработчики.
Исследование выполняется при поддержке Минобрнауки России в рамках проекта «Фундаментальные проблемы методики разработки и связанного с ней правового и этического регулирования в сфере применения систем и моделей искусственного интеллекта». Межуниверситетские команды работают совместно с индустриальным партнером — компанией «Ин Нова» (разработка — часть большого проекта «Телереанимация» Западно-Сибирского НОЦ). Клинической базой является ОКБ № 1 (Тюмень).