Личный кабинет врача и система поддержки решений

Главное о кейсе

– В начале эпидемии за 2 дня помогли клинике запустить телемедицинский сервис.
– Процесс оказания помощи в клиниках удалось стандартизировать.

Бизнес-задача и ее решение

Ключевые задачи:

1) Помогать врачам принимать правильные решения
Мы разработали собственную систему поддержки принятия решений на основе международных и российских медицинских гайдлайнов. Для каждого диагноза врачам доступны чеклисты для назначений. К каждой такой рекомендации подготовлена подробная текстовая статья – перевод международного гайдлайна.

2) Собирать максимум типизированных данных для искусственного интеллекта
Важно было разработать UX с минимумом текстовых полей, в котором врач
1) мог бы полно заполнить протокол
2) время приема не увеличилось бы
3) данных было бы достаточно для проверки с помощью ИИ. Для всего это мы разработали гибкий конструктор шаблонов протоколов

3) Сократить время на заполнение карты. Наше решение:
– Удобные hotkeys
– Предзаполненные шаблоны для разных видов протоколов
– Личные “Заготовки” для каждого врача

4) Контролировать качество оказания медицинской помощи
Искусственный интеллект проверяет качество заполнения медицинских карт и ищет в них грубые отклонения от стандартов доказательной медицины, например: назначение препарата без доказанной эффективности, использование устаревших методов лечения, недостаточная или гипердиагностика. Каждая такая карта подсвечивается алертом для проверки медицинской службой.

______

Key tasks:

1)To help doctors make the right decisions.
We have developed our own decision support system based on international and Russian medical guidelines. Each diagnosis has prescription checklists with recommendations and a detailed text article translated from international guidelines. Everything is available for doctors.

2) To collect as much typed data as possible for AI
It was essential to develop a UX design with a minimum of text fields, in which the doctor could:
- fill out the protocol completely
- keep the appointment time the same.
- provide enough data for AI validation
To achieve that, we have developed a flexible protocol template builder

3) To reduce the time for making medical reports.
The solutions:
- Convenient hotkeys
- Pre-filling templates for different types of protocols
- Auto filling templates for each doctor

4) Control the quality of medical care
The AI checks the quality of filling out medical records and search for deviations from the standards of evidence-based medicine in them, such as prescribing a drug without proven efficacy, using outdated treatment methods, insufficient or overdiagnosis. Every medical record with deviations has an alert sign on it for verification by the medical service.

Прочая информация о кейсе

Ася – личный кабинет врача и первый сервис электронных медицинских карт, построенный на принципах доказательной медицины. Три года мы разрабатываем и поддерживаем продукт на базе сети клиник Фомина (11 регионов России).

_____

Asya is a doctor's personal account and the first digital medical record service built on principles of evidence-based medicine. We have been developing and supporting a product based on the Fomin clinic network for three years. The network includes 11 regions of Russia.

Скриншоты