Команда «ImprovY»Шакбасаров РинатАлексеев МихаилСопов СтаниславФединчук Александра

Внедрение технологии SAP HANA в медицинские

учреждения России

Кубок по решению технологических кейсов Changellenge >> Cup Technical 2013

В России низкий уровень развития здравоохранения

Россия Австрия Германия Израиль Сингапур0

5

10

15

20

Смертность на 1000 человек

Япония Франция Германия Иран Россия606570758085

Средняя продолжительность жизни

• Долгая обработка анализов и их результатов• Низкая квалификация врачей

Проблема доступности медицинской помощи

• В среднем, по статистике, люди проводят в очереди 50 минут• Высокая стоимость обследования и лекарственных средств

Низкое качество медицинских услуг

• Смертность в России на 98% выше, чем в Канаде• Уровень смертности в России вдвое превышает средний по странам ОЭСР

• Огромное региональное неравенство доступности медицинских услуг• Неспособность системы здравоохранения оказать своевременную и качественную помощь

Высокая смертность в России

Неэффективное лечение при устранимых болезнях

ImprovY

2004 2005 2006 2007 2008 200950006000700080009000

10000

Число больничных учреждений

66

Причины госпитализации в

России

Инфекционные болезниСистема кровообращенияОрганы дыханияКосномышечная тканьБеременность

Недостатки существующей регистратуры

Отсутствие картины по фактическому пациентопотоку

Отсутствие картины конечного фонда

Отсутствие наглядного представления в рамках

целостного лечения

Задержки актуализации в расписании лечебно-

профилактических учреждений

Среднее количество посещенийв ЛПУ – 5 раз в год

Сложность проведения программ профилактики заболеваний из-за

ограниченных возможностей анализа

Специфика данных в медицине

Высокая скорость роста данных

Сложность структуры и неоднородность данных

Постановка диагноза и выбор лечения коррелирует с историей

болезни пациента

При поиске правильного решения требуется мгновенный доступ к

данным и быстрый вариативный анализ

Увеличение информированности пациентов об услугах

Сокращение времени поиска, ожидания необходимого

документа при обращении в то или иное учреждение

Оцифровка и структурированное хранение данных позволит улучшить

качество медицинских услуг

Единая электронная запись пациентов

Управляемый пациентопоток

Снижение административной

нагрузки

Уменьшение случаев неправильного лечения

Преимущества оцифровки

2013 2014 2015 20160

500

1000

Рост данных

количество данных в Тб

ImprovY

SAP HANA станет основой внедрения информационных технологий в медицину

ImprovY

Пациент Врач

Компьютер

Симптомы

Симптомы

Диагноз

Лечение Доп. Обследование

Рекомендуемые препараты

Конечный диагноз

История болезни

ПротивопоказанияЭлектронная

медицинская карта

Ведение единой электронной регистратуры.Запись пациента на прием

Интеллектуальная система в режиме реального времени помогает врачу с постановкой диагноза

Персонифицированный подход к лечению с использованием вариативного анализа

Амбулаторная служба сможет получить мгновенный доступ к истории болезни пациента в любой точке мира

Полный анализ расписания работы врачей и процедурных кабинетов позволит автоматизировать составление графиков лечения пациента

SAP HANA – DATABASEВ случае природных катастроф быстрый анализ койко-мест поможет оптимально распределить пострадавших

CLOUD

SAP HANA Cloud Appliance

Производительность SAP HANA позволит использовать единое облачное решение для всех лечебно-профилактических учреждений

ImprovY

SAP ERP

SAP HR

Другие приложения

SAP

Фармацевтические

адаптеры

Системы в амбулаторных учреждениях

Системы в стационарах

Интеграция прилож

ений SAP

Процесс совместного лечения

Портал пациента

Портал здравоохранения

HL7

ада

птер

REAL-TIME

ReplicationServices

SAP HANA DATA BASE

Врачи Пациенты Больницы Запись

SAP NW BW

Мгновенный доступ и быстрый вариативный анализ позволят создать рекомендательную real-time систему для врачей

ImprovY

При приеме пациентов врачи смогут в режиме реального времени

использовать рекомендательную систему для уточнения диагноза и

выбора персонифицированного лечения

150 часов

2,5 минуты

До SAP HANA После

SAP HANA

Запрос по случаям лечения диабета

540 млн. записей

Быстрее в 3600

раз

Лечение рака

Задача

• Концепция по исследованию оптимального лечения пациентов

Причины

• Более 500 000 показателей на пациента• Анализ 300 млн. записей

Результаты

• Экономия времени• Более релевантный отбор

Задачи

Преимущества

Ускоренное идентификация мутаций, на которых воздействует лекарство

SAP HANA обеспечивает ускорение прогнозирования и анализ корреляции

Сокращено время обнаружения мутаций ДНК

Сократить задержку получения результатов и уменьшить затраты на исследование новых лекарств

Улучшить решения по выявлению рака на основе анализа ДНК

Анализ генома

Ускорение в 408 000 разРезультат анализа ДНК в 216 раз быстрее

Интеллектуальная система с использованием технологии SAP HANA

Data mining - классификация

Постановка диагноза

Рекомендация препаратов Время лечения

Regression

Зависимость между препаратом и

временем лечения

Time series analysis

Позволяет отслеживать

заболеваемость пациентов

Visualization

Графическое представление в режиме real-time

WOW-effectImprovY

После внедрения технологий можно

увеличить среднюю продолжительность жизни на 7 - 12 % в ближайшие 10 лет

Развитие культуры профилактики

здоровье через своевременное

информирование

Возможность у государства в

режиме реального времени наблюдать за общей картины

здоровья населения

Повышение скорости и качество

разработки антивирусов

Повышение качество оказания медицинских услуг в регионах за счет

доступа врачей к мощной

интеллектуальной системе на базе SAP

HANA

Предотвращение выписывания

несоответствующих препаратов и

мошенничества сотрудников

Сопов Станислав ИгоревичСПбГУ, ф-т Прикладной Математики – Процессов Управления, спец.: Прикладная математика и информатика – 4 курс

Призер и победитель олимпиад по математике и физике

Фединчук Александра АндреевнаСПГГИ (ТУ), ф-т Экономический

спец.: бухгалтерский учет, анализ и аудит 4 курс

ООО «Caterpillar» - бухгалтер – 2012 – н. вр.«Skymodels» - модель для показов – 2011 – 2012

«СПО» - менеджер по продажам – 2010 - 2011

Алексеев Михаил АлександровичСПбГУ, ф-т Прикладной Математики – Процессов

Управления, спец.: Информационные технологии

4 курсИнтернет-проект ImprovY, Winty

Стартап школа ГРАФЕН, SUMITСтудент открытого университета Сколково

Описание командыImprovY

ImprovY