Разработка теоретических и методологических основ технологической платформы цифрового здравоохранения

Цели НИР: 1) достижение компетентности мирового уровня в области медицинских информационных технологий, ИИ, машинного обучения, обработки больших медицинских данных, построения сетей обработки больших медицинских данных. 2) проявление компетентности в форме разработки технологий, платформ, интеллектуальных компонентов лечебно-диагностического процесса, практически используемых в сфере отечественного цифрового здравоохранения. Ставится задача разработки методов и технологий цифровой трансформации объектов электронного здравоохранения с одновременным их объединением в цифровую экосистему на основе гибкой информационной архитектуры, взаимодействующей с десятками и сотнями источников информации, позволяющей выделять, анализировать, объединять и перенаправлять необходимые данные различной природы: клинические, финансовые, медицинского страхования, данные о лекарственных назначениях, логистические данных о приобретении лекарств и оборудования и др. Разрабатываются методы обработки и хранения данных во внешних хранилищах, технологии обеспечения «умного» взаимодействия различных участников процесса оказания медицинской помощи и поддержки различных функций управления в рамках единой цифровой среды или экосистемы, а также технологии поддержки новых форм организации медицинской помощи в условиях цифровой трансформации медицинских организаций и бизнес-процессов. Будет сформирован банк клинических данных. Предполагается применить две модели формализации лечебно-диагностических процессов. Одна модель будет построена на понятии состояния человека, а другая на понятии потока клинических событий. К обоим моделям будут применяться различные методы анализа и прогнозирования развития процесса. Научная новизна заключается в разработанных и практически апробированных интеллектуальных методах формализации больших клинических данных, и в самих проблемно ориентированных на ИИ моделях клинических данных. Ставится задача поддержки принятия врачебных решений (Decision Support System) на основе банка проблемно ориентированных больших клинических данных. В качестве обучающих данных используются результаты, полученные при решении вышестоящей задачи. Применяются метод принятия решений по прецедентам (case-based reasoning). Научная новизна заключается в разработанных и практически апробированных универсальных интеллектуальных методах поддержки принятия врачебных решений. Ставится задача разработки интеллектуальных методов контроля качества лечебно-диагностического процесса. Используются результаты, полученные при решении вышестоящих задач. Научная новизна заключается в разработке подхода к контролю качества лечебно-диагностического процесса. Решение всех поставленных задач позволит не только получить новые научные результаты, но предполагает практическое применение в цифровом здравоохранении России.