Университет ИТМО

Сервис мониторинга процессов оказания
стационарной медицинской помощи

 

Сервис демонстрирует возможности аналитики и оперативного мониторинга процессов лечения стационарных пациентов с предсказанием текущего и последующих классов процессов (путей), состояний, рисков неблагоприятных исходов и пр.

Сервис реализован на результатах экспериментальных исследований по классификации и моделированию клинических путей стационарных пациентов. В форме прототипа представляет собой средство мониторинга процессов лечения (рис. 1), проходящих лечение в стационарном отделении по выбранной нозологии (на примере пациентов с ОКС). В результате анализа были выявлены несколько классов клинических путей и соответствующие им типовые карты процессов.

Для каждого пациента в каждый момент времени осуществляется предсказание:

— класса клинического пути (бизнес-процесса);
— местоположения в рамках этого пути в настоящий момент;
— перспектив перемещения по клиническому пути и смены класса;
— риска неблагоприятных исходов заболевания.

Таким образом, сервис использует систему классификаторов с локальной оценкой характеристик пациента и прогнозом его рисков. В перспективе подобные решения могут использоваться в стационарах для оперативного мониторинга пациентов в форме «информационных панелей» на рабочих местах дежурных сотрудников стационара и и административно-управляющего персонала, использующих информацию о текущем состоянии пациентов в клинике.

 

Рисунок 1 – Интерфейс интерактивной визуализации демонстрации сервиса мониторинга процессов

оказания стационарной медицинской помощи с использованием клинических путей | Просмотр в полном разрешении

 

Данный сервис демонстрирует результаты работы программного модуля, который был разработан для предсказания последующих событий течения болезни и оказания медицинской помощи, а также времени их наступления для заданных хронических заболеваний. При этом модуль использует статистические модели и модели машинного обучения, которые необходимо обучать на накопленных ранее данных о закономерностях в процессах течения болезни и оказания медицинской помощи для выбранных хронических заболеваний.

В рамках данного модуля используется предположение о том, что пациенты с одинаковыми хроническими заболеваниями могут иметь различные пути течения и лечения их заболеваний. Предварительно в рамках заданной группы нозологий (выбранных хронических заболеваний) на обучающей выборке проводиться кластеризация пациентов на основе их прошлых данных о течении и/или лечении заболевания. В данном модуле уже используются характеристики кластеров, полученные ранее.

Этот программный компонент может для нового пациента на основе накопленных о нём сведений на данный момент вычислить следующее:
— вероятности принадлежать каждому из кластеров и наиболее вероятный кластер для пациента в данный момент времени с помощью вероятностей, полученных по формуле Байеса;
— вероятности следующих событий на данный момент времени внутри каждого кластера и наиболее вероятное событие внутри наиболее вероятного кластера.

Для определения вероятности следующих событий строятся деревья принятия решений на обучающей выборке характеристик пациентов. При этом используются как статичные признаки пациентов (возраст, пол, набор хронических заболеваний), так изменяющиеся во времени (последние результаты анализов и жизненных показателей, текущий диагноз госпитализации). Для каждого возможного разветвления событий внутри каждого кластера строится своё дерево решений. При большом наборе накопленных ранее данных целесообразнее использовать леса деревьев решений или бустинг деревьев для определения следующего события.

При определении наиболее вероятного события внутри наиболее вероятного кластера вероятности вычисленные с помощью деревьев решений и по формуле Байеса усредняются.

 

Публикации

Email для обратной связи: kovalchuk@itmo.ru