Осень 2021 года. Сердечный приступ. 10 дней в реанимации. Выписка в «стабилизированном», но малопригодном для жизни состоянии. Когда сердце работает на 10% - и жить получается на эти же 10.
На вопрос врачам «а как быть дальше?» - ответ «пересаживать сердце». На логичный следующий вопрос «а как это сделать?» - ответ «ищите информацию сами»…
Я нашёл. Это стоило многих часов в интернете, личных связей, настойчивости, терпения…
Оказалось, что в трансплантологии нет никакой выстроенной рабочей системы. Ни врачам, ни пациентам неизвестен алгоритм действий в случаях, когда показана пересадка органа и непонятно, как должна быть организована адаптация человека к новой жизни, если «повезёт» и операция случится.
1 ноября я пересадил себе сердце. А в процессе послеоперационной реабилитации углубился в изучение мировых данных в сфере трансплантологии и биоинженерии.
Пройдя на себе опыт трансплантации, прочувствовав все технические и моральные нюансы процесса, я задался целью сделать вклад в оптимизацию работы этой отрасли медицины, чтобы как можно больше людей, как и я, смогли вдохнуть жизнь заново.
В результате появилась компания EVA Bioengineering. Она стала продуктом совокупности моих знаний в IT-сфере, моего пациентского опыта, научных знаний и врачебного опыта Леонида Бельских – кандидата медицинских наук, практикующего хирурга-трансплантолога, взявшего на себя кураторство создания и функционирования проекта.
Команда специалистов под моим руководством занялась изучением и обработкой собранных за последние 10 лет данных в сфере трансплантологии и биоинженерии по всему миру.
Проведённые исследования позволили разработать интеллектуальную Экосистему для автоматического учёта донорских органов и тканей человека и пациентов, нуждающихся в трансплантации, на основе Искусственного Интеллекта
Экосистема EVA стала незаменимым помощником врачам в выборе оптимального варианта заместительной терапии и маршрутизации пациента, а также включила в себя следующие сервисы, контролируемые искусственным интеллектом:
- ИИ EVA – система, основанная на глубоком машинном обучении, для подбора оптимального сочетания Донор - Орган - Реципиент (с возможностью прогнозирования срока операции и периода отторжения пересаженного органа)
- EVA Donor – онлайн-система оперативного ввода данных о потенциальных донорах и формирования паспортов изъятых органов
- EVA Clinic – программа ведения пациента от постановки в лист ожидания до операции и далее - пожизненно после неё - в личном кабинете единой онлайн-системы
- EVA Pharm - встроенный в Экосистему маркетплейс лекарственных препаратов и медицинских изделий с точечной доставкой до потребителя
- EVA Atlas – онлайн-система организации трансплантационного туризма
- EVA Insurance – встроенная в личный кабинет пациента программа страхования жизни, операции и послеоперационных последствий
- EVA Life – информационный онлайн-справочник пациента
Какие проблемы решает экосистема EVA?
- Отсутствие системности и взаимодействия
- "Ручная" обработка и подбор органов для реципиентов
- Низкая выявляемость пациентов, нуждающихся в пересадке
- Обязательная близость нахождения пациента к центру трансплантации
- Бюрократические сложности каждого этапа для пациента и врача
- Послеоперационное наблюдение пациента
- Непонимание пациентами плана действий для получения трансплантологической помощи
- Неосведомленность врачей о показаниях к трансплантации и механизмах реализации этого вида медицинской помощи
Проблема внедрения ИИ и их решения:
Самая большая сложность для ИИ в медицине, по моему мнению, состоит не в том, что создаваемые с его помощью технологии могут оказаться недостаточно эффективными, а в том - чтобы обеспечить их внедрение в повседневную клиническую практику.
Для широкого применения системы Искусственного Интеллекта должны быть одобрены регулирующими органами, интегрированы с электронными медицинскими картами, стандартизированы в достаточной степени, чтобы аналогичные продукты работали аналогичным образом, обучены клиницистами, оплачены государственными или частными организациями и далее - своевременно обновляемы в процессе использования.
Для преодоления препятствующих реализации технологий ИИ факторов требуется гораздо больше времени, чем для созревания самих технологий.
Поэтому, в течение ближайших 3-5 лет использование ИИ в клинической практике будет ограниченным. Через 8-10 лет оно может стать уже широко распространённым.
Совершенно очевидно, что системы ИИ не заменят клинических специалистов, а скорее увеличат их профессиональные усилия в диагностике и лечении пациентов.
Со временем клиницисты могут перейти к задачам, выполнение которых опирается на уникальные человеческие навыки - такие, как эмпатия, убеждение и интеграция с общей картиной.
Потерять возможность работать в медицине могут лишь те медики, которые откажутся работать вместе с искусственным интеллектом.
Мне ценно иметь возможность трансформировать личный опыт в инструмент действенной помощи другим, даже в такое непростое для нашей страны время санкций и ограничений.
Объединимся вместе для создания чего-то реально важного и жизненно необходимого человечеству.
P.S. Внедряем новые технологии, спасая человеческие жизни...
С уважением, Павел Карчевский