Репортаж от Wedoany，Vega Health, стартап, помогающий медицинским системам оценивать и внедрять искусственный интеллект, заключил партнёрство с Центром клинических инноваций Паркленда (Parkland Center for Clinical Innovation, PCCI), получив право предлагать разработанные PCCI модели ИИ на торговой площадке Vega Health Marketplace.
В настоящее время на Vega Health Marketplace доступны пять моделей ИИ от PCCI, к которым могут обращаться клиенты Vega. Все эти модели прошли проверку в реальных больничных условиях, большинство из них ориентированы на поддержку принятия клинических решений, управление здоровьем населения или социальные детерминанты здоровья. Цель Vega — выводить на рынок инновации, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными.
Сооснователь и генеральный директор Vega Health, доктор медицины Марк Сендак, отметил, что часть работы компании заключается в продвижении на рынок многих сценариев использования, которые сами по себе не стали бы отдельными компаниями, но имеют большой потенциал для улучшения ухода за пациентами и здоровья населения.
PCCI был выделен в 2012 году из техасской системы здравоохранения Parkland Health, одной из крупнейших в США сетей медицинских учреждений для незастрахованных. Постоянное сотрудничество PCCI с Parkland сосредоточено на выявлении возможностей для ИИ и цифрового здравоохранения, с особым вниманием к потребностям уязвимых групп населения в Северном Техасе.
Пять моделей PCCI, представленных на торговой площадке Vega, включают: модель прогнозирования сепсиса у стационарных пациентов, которая выявляет пациентов с риском развития сепсиса в ближайшие 12 часов в палатах стационара и отображает основные клинические факторы каждого прогноза в электронной медицинской карте; модель сепсиса при поступлении (POA) для отделений неотложной помощи и срочной медицинской помощи, которая идентифицирует пациентов с уже развившимся сепсисом на момент обращения в эти отделения и запускает клиническое оповещение; Индекс смертности при травмах Паркленда (PTIM) — модель прогнозирования, обновляемая ежечасно, для оценки риска внутрибольничной смерти у пациентов с множественными травмами; модель выявления пациентов с риском нежелательных лекарственных реакций (PARADE), которая стратифицирует пациентов при поступлении по степени риска возникновения нежелательных лекарственных реакций во время госпитализации для последующего вмешательства фармацевта; модель ИИ для безопасности на рабочем месте, которая скринирует поступающих пациентов, выявляя записи с наименьшей вероятностью инцидентов насилия, используя данные из электронных медицинских карт, кадровых записей и сведений о социальных потребностях.
Эти модели были протестированы в Parkland и показали первые результаты. Модель прогнозирования сепсиса у стационарных пациентов предупреждает клиницистов задолго до того, как пациенту потребуются антибиотики; по данным PCCI, модель выдаёт предупреждение в среднем за 19 часов до типичного введения антибиотиков, тогда как текущие отраслевые модели делают это за 1,5 часа до введения. Клиницисты могут при необходимости отключать оповещения. Индекс травматизма правильно идентифицировал 89% пациентов с высоким риском травм и 92% пациентов с низким риском. Модель нежелательных лекарственных реакций предотвратила более 2000 инцидентов в Parkland и позволила избежать затрат на сумму свыше 17 миллионов долларов. Модель безопасности на рабочем месте с точностью 77% предсказала случаи насилия в течение 30 минут после поступления пациента.
Vega была выделена из Университета Дьюка (Duke University), где Сендак ранее руководил направлением здоровья населения и науки о данных в Институте инноваций в здравоохранении Дьюка (Duke Institute for Health Innovation). Концепция компании заключается в том, чтобы сделать эффективные клинические модели ИИ, созданные совместно с врачами первичного звена, широко доступными. Помимо отбора моделей на своей торговой площадке, Vega помогает клиентам с практическим внедрением, включая оценку и тестирование, интеграцию в рабочие процессы, тонкую настройку каждой модели под конкретные группы пациентов, а также мониторинг после развёртывания. Сендак пояснил, что это особенно важно для больниц с ограниченными ресурсами, поскольку немногие организации обладают внутренними возможностями для создания и внедрения инструментов на основе данных собственных пациентов.
Президент и генеральный директор PCCI, доктор Стив Мифф, отметил, что PCCI не планировал становиться коммерческой структурой; у организации есть лишь небольшая маркетинговая команда и отсутствует отдел продаж, поэтому она искала подходящего партнёра для расширения своего влияния.
Vega была основана в конце 2025 года и в настоящее время сотрудничает с двумя общественными медицинскими системами, включая больницу критического доступа. Компания заключила соглашения о разделе доходов с партнёрами-поставщиками ИИ (в настоящее время это Университет Дьюка и PCCI), что предоставляет инноваторам путь к коммерциализации. Сендак признаёт, что тот факт, что модель разработана в академическом медицинском центре, не гарантирует её превосходства; до тестирования невозможно узнать, какая модель покажет лучшие результаты. Однако преимущество наличия аффилированного или внутреннего инновационного подразделения заключается в отношениях взаимной ответственности между разработчиками и клиницистами.
Помимо Parkland, PCCI сотрудничает с Департаментом здравоохранения округа Даллас (Dallas County Health Department), плательщиками и другими медицинскими системами. В настоящее время PCCI полностью развернул 19 моделей ИИ, которые с 2019 года выявили почти 3 миллиона человек из группы высокого риска, нуждающихся в вмешательстве.
Медицинские системы, желающие использовать модели PCCI, сначала будут сотрудничать с Vega для оценки на основе локальных данных о пациентах, а затем приступят к внедрению. Данные будут передаваться клиентам Vega и соответствующим партнёрам по ИИ. Если модель работает хорошо, Vega будет поддерживать клиническое внедрение и постоянный мониторинг для отслеживания точности, уровня принятия и реальных результатов. Сендак заявил, что если модель не оправдывает ожиданий, Vega не будет рекомендовать больнице приобретать именно эту модель. Цель Vega — не определить, какая модель лучше, а адаптировать решение для каждого учреждения, что также объясняет необходимость обучения моделей на разнообразных популяциях. Сендак подчеркнул, что они хотят помочь каждой медицинской системе найти наиболее подходящую модель.
Сендак и Мифф верят в будущее ИИ в здравоохранении. Сендак отметил, что здравоохранение настолько сложно, что ни один врач или организация не обладает высочайшей экспертизой во всех клинических областях. Мифф добавил, что ИИ играет и будет продолжать играть огромную роль в здравоохранении, и для усиления работы необходим ИИ. Однако он предупредил, что управленческие сценарии использования более масштабируемы и переносимы между организациями, тогда как сложность возникает, когда ИИ используется для поддержки принятия клинических решений или управления здоровьем населения; в таких случаях модели необходимо разрабатывать совместно с клиницистами и тестировать в реальных условиях — это самая сложная часть, но она также обладает наибольшим потенциалом для клинического воздействия.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
