Петербургские ученые создали помощника для скорой помощи

Ученые из Санкт-Петербургского федерального исследовательского центра Российской академии наук разработали помощника для оператора скорой помощи. Компьютерная модель поможет принимать решение о госпитализации больных коронавирусом и оптимизировать работу скорой помощи.

Сейчас медики города работают по регламенту, разработанному Министерством здравоохранения. Врачи сами должны оценить симптомы, определить степень тяжести заболевания и принять решение о госпитализации, о проведении КТ или о домашнем карантине. Но ход пандемии быстро меняется, и диспетчеру бывает сложно оперативно оценить ситуацию.

«В своей работе модель учитывает множество факторов, среди которых факт сообщения о симптомах заболевания, количество доступных госпиталей и степень их загруженности, возраст пациента, скорость обследования и приема пациентов, удаленность места жительства пациентов от госпиталей. Необходимость решения проблемы принятия оперативных решений при экстренной госпитализации легко проследить по новостным лентам и сообщениям в социальных сетях с фотографиями очередей скорых у приемного покоя госпиталей в период роста заболеваемости коронавирусом», – отмечает старший научный сотрудник лаборатории интегрированных систем автоматизации Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации РАН Николай Тесля.

Во время исследования ученые собрали данные о пациентах и врачах со станций скорой помощи в двух районах Петербурга: возраст, симптомы, предварительный диагноз для пациента, общую продолжительность смены, время, проведенное у пациента, возраст и пол для медперсонала. Исследование показало, что в среднем, чем старше пациент, тем дольше приехавшие на вызов медики принимают решение о госпитализации. Кроме того, анализ работы госпиталей показал, что они тратят различное количество времени для приема больных с коронавирусом.

Так, госпитали были разделены на три категории по скорости проведения госпитализации: этот фактор также может учитываться при принятии решений в зависимости от тяжести состояния больного. После сбора и анализа оперативной информации о текущей ситуации, программа предложит схему госпитализации. Она будет включать в себя центр компьютерной томографии, куда, при необходимости дополнительного обследования, доставят заболевшего, и медучреждение, в которое его необходимо транспортировать в случае подтверждения диагноза.

Работа компьютерной модели построена так, чтобы предоставить диспетчеру решение, которое эффективно согласует действия пациентов, их родственников, госпиталей, центров КТ, а также бригад скорой помощи. В центре сообщают, что модель может просчитывать около 6 миллионов решений менее чем за 10 минут.
«Исследования этих процессов в других странах показали, что повальная госпитализация всех, у кого появляются хоть какие-то симптомы, приводит к ненужной переполненности госпиталей. Людей просто негде размещать, и при этом смертность от коронавируса увеличивается. Поэтому вопрос о том, как распределить заболевших с учетом ограниченности ресурсов, является ключевым для системы здравоохранения в условиях пандемии. Наша разработка позволит снять с диспетчера огромную нагрузку по оперативному анализу информации о доступных ресурсах системы здравоохранения в момент принятия решения о транспортировке заболевшего, а также распределить экипажи скорой помощи и госпитали таким образом, чтобы уменьшить количество ситуаций, когда машины стоят по несколько часов, ожидая своей очереди», – поясняет Николай Тесля.

До конца года ученые центра планируют повысить точность программы, привлекая дополнительные данные из медицинских учреждений города.