Британские ученые создали ИИ, который сэкономит миллионы фунтов NHS

Дата публикации

Как работает система прогнозирования

Команда профессора Иосифа Мпораса из Университета Хартфордшира создала модель машинного обучения, которая превращает пыльные архивы NHS в живой инструмент планирования. Система переваривает пятилетнюю историю госпитализаций, выписок, повторных обращений и загрузки коек, добавляет к этому данные о персонале, возрасте пациентов, этнической принадлежности и уровне бедности районов - и выдает прогноз на короткую, среднюю и долгую перспективу.

Это не очередной алгоритм для постановки диагнозов. Разработчики сознательно сместили фокус с индивидуальных случаев на управление всей системой. Руководители больниц получают ответы на вопросы: что произойдет, если ничего не менять? Сколько коек понадобится через год? Хватит ли медсестер через три года?

Зачем NHS нужна предсказательная аналитика

Государственные медицинские организации годами накапливают терабайты информации, которая почти не влияет на решения. Партнерство университета с региональными подразделениями NHS ломает эту практику. Шарлотта Маллинс, менеджер стратегических программ NHS Herts and West Essex, объясняет: «Стратегическое моделирование спроса влияет на всё - от результатов лечения до роста числа пациентов с хроническими заболеваниями. При правильном использовании инструмент позволит руководителям NHS действовать проактивно и реализовать десятилетний план Центрально-Восточного совета интегрированной медицинской помощи».

Переход от реактивного управления к упреждающему - главная цель проекта. Вместо того чтобы латать дыры в расписании и искать свободные койки в последний момент, администраторы смогут готовиться к пиковым нагрузкам заранее. Это особенно важно для региона, где три совета интегрированной помощи объединяются в один, обслуживающий миллионы жителей.

Что отличает эту модель от других ИИ-проектов

Большинство медицинских ИИ-систем анализируют снимки, расшифровывают анализы или подсказывают врачам варианты лечения. Хартфордширская модель работает на уровне операционного менеджмента - там, где решают, сколько нанять персонала, когда закупать оборудование и как распределить бюджет между отделениями.

Проект стартовал в прошлом году при финансировании Университета Хартфордшира и системы интегрированной помощи. Два постдокторанта работают над развитием модели полный рабочий день, а срок реализации растянут до 2026 года. Сейчас система проходит тестирование в больницах, следующий этап - внедрение в общественных медицинских службах и домах престарелых.

Такое расширение совпадает с административными изменениями. Совет интегрированной помощи Хартфордшира и Западного Эссекса, обслуживающий 1,6 миллиона человек, готовится к слиянию с двумя соседними советами. Новая структура - Центрально-Восточный совет интегрированной помощи - получит доступ к еще большему массиву данных, что повысит точность прогнозов.

Хотите узнать, как внедрить подобные решения в вашей организации? Эксперты AI Projects помогут адаптировать технологии искусственного интеллекта под специфику вашего бизнеса.

Какие данные использует алгоритм

Модель объединяет разнородные источники информации в единую картину. В нее поступают:

  • Статистика госпитализаций и выписок
  • Данные о повторных обращениях пациентов
  • Показатели загруженности коек и медицинского оборудования
  • Информация о доступности медперсонала
  • Демографические характеристики населения - возраст, пол, этническая принадлежность
  • Индексы депривации районов

Интеграция таких разных типов данных - техническая и организационная задача. Системы учета в больницах, кадровые базы данных, региональные демографические реестры используют разные форматы и стандарты. Команда профессора Мпораса создала унифицированный интерфейс, который собирает всё это в одну модель.

Практическая польза для руководителей

Руководители больниц получают инструмент для оценки сценариев «что если». Модель показывает последствия бездействия и помогает просчитать эффект от разных управленческих решений. Например, как изменится нагрузка на отделение кардиологии через два года, если население района стареет? Сколько дополнительных медсестер понадобится, если открыть новую поликлинику?

Такой подход снижает риск дорогостоящих ошибок. Вместо того чтобы нанимать персонал наугад или закупать оборудование по наитию, администраторы опираются на количественные прогнозы. Это особенно важно в условиях ограниченного бюджета NHS, где каждый фунт на счету.

Проект также демонстрирует, как извлечь пользу из унаследованных данных. Многие государственные организации сидят на горах информации, которая не приносит никакой отдачи. Хартфордширская модель доказывает, что правильная аналитика превращает эти архивы в стратегический актив.

Расширение на другие типы учреждений

После успешного тестирования в больницах разработчики планируют адаптировать модель для общественных медицинских служб и домов престарелых. Эти учреждения сталкиваются с похожими проблемами - непредсказуемая нагрузка, дефицит кадров, растущий спрос со стороны стареющего населения.

Расширение охвата увеличит объем доступных данных, что улучшит качество прогнозов для всей системы интегрированной помощи. Чем больше источников информации, тем точнее модель учитывает взаимосвязи между разными уровнями медицинского обслуживания. Например, эффективная работа общественных центров снижает нагрузку на больницы, а своевременная помощь на дому уменьшает число повторных госпитализаций.

Уроки для других организаций

Проект показывает три ключевых принципа внедрения ИИ в сложных системах:

  1. Фокус на операционном управлении, а не только на индивидуальных случаях
  2. Интеграция максимально широкого набора данных из разных источников
  3. Долгосрочное партнерство между исследователями и практиками

Эти принципы применимы не только в здравоохранении. Любая крупная организация с историческими данными и сложными процессами может использовать похожий подход для повышения эффективности. Главное - не пытаться автоматизировать всё сразу, а начать с конкретной управленческой задачи, где прогнозирование даст максимальную отдачу.

Заинтересовались возможностями предсказательной аналитики для вашего бизнеса? Команда AI Projects разработает индивидуальное решение с учетом специфики вашей отрасли и доступных данных.

Выводы

Хартфордширский проект меняет представление о роли искусственного интеллекта в здравоохранении. Вместо того чтобы заменять врачей или ставить диагнозы, система помогает руководителям принимать обоснованные решения о ресурсах, персонале и инфраструктуре. Модель превращает пассивные архивы в активный инструмент планирования, позволяя NHS двигаться от реактивного управления к проактивному.

Пятилетние данные о госпитализациях, демографии и загрузке коек становятся основой для краткосрочных, среднесрочных и долгосрочных прогнозов. Это дает администраторам время подготовиться к изменениям, оптимизировать расходы и улучшить качество обслуживания пациентов. Расширение модели на общественные службы и дома престарелых к 2026 году создаст единую систему прогнозирования для всей интегрированной медицинской помощи региона.

Опыт партнерства Университета Хартфордшира и NHS доказывает: правильное применение машинного обучения в операционном менеджменте приносит измеримую пользу даже в таких сложных и консервативных сферах, как государственное здравоохранение.