IBM Clinical Genomics (Cli-G)

Продукт
Разработчики: IBM
Отрасли: Фармацевтика, медицина, здравоохранение
Технологии: BI,  Медицинская информационная система
14 марта 2012 года корпорация IBM сообщила о разработке уникальной биомедицинской аналитической платформы, которая призвана оказывать врачам информационную и консультационную помощь в поиске наиболее эффективных методов лечения пациентов. Новая платформа может способствовать формированию более разумной и персонализированной системы здравоохранения и помочь в борьбе с такими опасными заболеваниями, как рак, гипертония и СПИД.

Ученые IBM Research сотрудничают в создании новой платформы поддержки принятия решений с Национальным онкологическим институтом в Милане (Fondazione IRCCS Istituto Nazionale dei Tumori), ведущим исследовательским и лечебным профильным центром в Италии. В настоящее время новая аналитическая платформа IBM тестируется врачами Института, и в дальнейшем ее планируется применять для персонализации лечения на основе автоматизированной интерпретации данных о патологиях и анализа информации, почерпнутой из прошлых клинических случаев, зафиксированных в медицинской информационной системе больницы.

Биомедицинская аналитическая платформа IBM Clinical Genomics для персонализированной медицины

Выбор наиболее эффективных методов лечения может зависеть от целого ряда характеристик, включая возраст, вес, семейный анамнез, характер течения заболевания и общее состояние здоровья. Поэтому принятие более информированных и персонализированных медицинских решений необходимо для обеспечения точного и безопасного лечения.

Новейшее аналитическое решение IBM для здравоохраненияClinical Genomics (Cli-G) – может интегрировать и анализировать все доступные клинические данные и рекомендации, и сопоставлять их с имеющимися медицинскими данными пациента, формируя набор признаков, проявлений и симптомов, который соответствует определенному курсу лечения, оптимальному для текущего состояния конкретного пациента. Новый прототип, разработанный в исследовательском центре IBM Research – Haifa, изучает индивидуальные особенности пациента и профиль заболевания, и объединяет эти данные с результатами анализа схожих предыдущих случаев и клиническими рекомендациями. Данное решение способно предоставлять врачам и административным работникам полную картину медицинского обслуживания пациента и сокращать расходы, помогая врачам выбирать более эффективные методы лечения.

«Принятие решений в сложных современных условиях требует компьютеризированных методов, позволяющих анализировать огромные массивы информации о пациентах, — считает доктор Марко А. Пьеротти (Marco A. Pierotti), научный директор Национального онкологического института в Милане. — Предоставляя нашим врачам жизненно важную информацию о том, какие средства оказались наиболее действенными для больных со сходными клиническими характеристиками, мы можем помочь повысить эффективность лечения пациентов».

Институт Fondazione IRCCS Istituto Nazionale dei Tumori in Milan, основанный в 1925 году, признан одним из ведущих научно-исследовательских и лечебных учреждений в области доклинической и клинической онкологии. Особый статус Института как научного центра позволяет ему передавать результаты своих исследований непосредственно в клинические отделения. Институт инициировал сотрудничество с IBM для улучшения медицинского обслуживания путем эффективного использования инновационных ИТ-решений. Для постановки диагноза врачи получают персонализированную информацию о своих пациентах, основанную на истории болезни, автоматизированной интерпретации патологий, клинических рекомендациях и результатах анализа схожих предыдущих клинических случаев, занесенных в информационную систему больницы.

Наряду с поддержкой принятия клинических решений о курсе лечения, новая платформа может обеспечивать административный персонал Национального онкологического института комплексным представлением о медицинском обслуживании пациентов, что позволит управленцам оценивать эффективность работы и при необходимости оптимизировать процессы для достижения наилучшего результата. Например, администрация больницы может провести углубленное изучение данных, чтобы лучше понять, какие рекомендации давались по результатам анализа имеющейся информации, какие из них оказались наиболее успешными, и было ли улучшено качество лечения.

«Наше решение для клинической геномики может позволить поставщикам медицинских услуг персонализировать лечение и повысить его шансы на успех, — пояснил Хаим Нелькен (Haim Nelken), старший менеджер по интеграции технологий в IBM Research – Haifa. — Решение призвано предоставлять врачам рекомендации, которые выходят за рамки результатов клинических испытаний. Такой подход позволяет глубже изучить имеющиеся данные и более точно обосновать лечение, которое ранее назначалось на основе субъективной памяти, интуиции или результатов клинических испытаний».

Любые данные пациента, безопасно собираемые из больниц и других медицинских учреждений, являются «обезличенными» (анонимными) или делаются таковыми путем удаления персональной идентификационной информации. Системе IBM не нужно знать, о ком конкретно поступила информация, для того чтобы делать выводы. Работа системы основывается на выявлении схожих случаев в зависимости от возраста, пола, симптомов, диагностики или других связанных факторов.



Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Qlik (QlikTech) (59, 464)
  Форсайт (19, 330)
  SAP SE (70, 301)
  Oracle (65, 267)
  Loginom Company (ранее BaseGroup Labs Аналитические технологии) (4, 236)
  Другие (1081, 1514)

  SAP SE (6, 13)
  Форсайт (2, 8)
  Qlik (QlikTech) (2, 8)
  Microsoft (2, 6)
  Доверенная среда (1, 5)
  Другие (47, 73)

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Netrika (Нетрика) (1, 1)
  ЭлНетМед (1, 1)
  СП.АРМ (1, 1)
  Другие (0, 0)

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  МИС qMS - 1
  N3.Health - 1
  Другие 0