Future Health отметила три решения для раннего выявления рисков заболеваний
Инициатива Future Health из Абу-Даби совместно с MIT Solve определила три победивших решения, помогающих системам здравоохранения раньше выявлять риски болезней. Главный приз получила ThinkMD, а VectorCam и Huna признаны выдающимися финалистами.
Глобальная инициатива в сфере здравоохранения Future Health, которую возглавляет Абу-Даби, совместно с MIT Solve, программой Массачусетского технологического института, назвала три победивших решения в конкурсе по созданию систем упреждающего здравоохранения. Такие системы позволяют действовать до того, как болезнь превратится во вспышку или кризис. Материал опубликован как спонсорский, его автор — сама Future Health.
На конкурс Future Health Impact Challenge поступило 393 заявки из 68 стран. Главный приз получила ThinkMD, а VectorCam и Huna признаны выдающимися финалистами. Цель конкурса — найти практичные решения с доказанным эффектом и потенциалом масштабирования.
Три подхода
ThinkMD создала офлайн-платформу для мобильных устройств, которая помогает медработникам первичного звена проводить структурированную оценку состояния пациентов там, где не хватает врачей и диагностического оборудования. Ею пользуются почти 10 000 работников в 885 учреждениях. В Замбии анализ около миллиона обращений выявил закономерности в симптомах за несколько месяцев до подтверждённой вспышки холеры. В Кении данные показали улучшение в выявлении опасных признаков у младенцев и в правильном назначении антибиотиков при детской пневмонии.
VectorCam использует недорогое устройство для съёмки на смартфон и офлайн-искусственный интеллект, чтобы работники общинного здравоохранения могли фотографировать и определять комаров. Данные о времени и месте помогают властям видеть изменения риска, связанного с переносчиками болезней. По итогам полевых оценок полнота данных выросла примерно с 60% до более чем 90%.
Huna анализирует данные рутинного общего анализа крови, чтобы выявлять людей с повышенным риском рака и направлять их на скрининг. Платформа не ставит диагноз рака по анализу крови, а помогает распределять ограниченные возможности скрининга. В Бразилии с её помощью обследовано более 500 000 человек и выявлены сотни случаев рака.
Сложности масштабирования
Организаторы подчёркивают, что успешный пилот не равен влиянию на всю систему. Для масштабирования нужны локальная валидация, встраивание в существующие рабочие процессы, ответственное управление данными, устойчивое финансирование, обучение персонала и доказательства того, что ранняя информация меняет решения и результаты.
