Автоматизация процесса выявления опасности заражения COVID-19 среди беременных

Впервые в акушерской практике Российской Федерации на территории Свердловской области реализована автоматизация процесса выявления случаев среди беременных с подозрением на COVID-19 в рамках комплексного подхода к выявлению и своевременному реагированию в период пандемии.

В Свердловской области в Автоматизированной Информационной СисТеме «Региональный Акушерский Мониторинг» (далее по тексту АИСТ «РАМ») реализовали автоматизацию процесса выявления случаев с подозрением на COVID-19 среди беременных, и каждому врачу акушеру-гинекологу региона этот функционал уже доступен.

О том, как происходит обработка электронных медицинских карт беременных и родильниц, как формируются автоматические уведомления об экстренных событиях, мы попросили рассказать руководителя акушерского дистанционного консультативного центра Областного перинатального центра Николая Олеговича Анкудинова

- Как в АИСТ «РАМ» анализируются данные эпидемиологического анамнеза? Откуда берутся актуальные показатели состояния здоровья?

- Для того, чтобы формировался автоматический сигнал мы добавили в соответствующий раздел ЭМК новые параметры, обучили АИСТ «РАМ» автоматически выявлять случаи респираторных инфекций, с учетом и клинических проявлений и объективных показателей состояния здоровья, в числе которых гипертермия, брадипноэ, тахипноэ, гипоксемия, гипотония. Так же наш алгоритм теперь умеет автоматически выявлять и обращать внимание лечащего врача и соответствующих медицинских структур на случаи, когда у будущей мамы есть подозрение или подтверждение на COVID-19.

- А сколько на сегодняшний день в области находится беременных и родильниц (тех, кто родил менее 42 дней назад)?

- На 21 апреля 2020 г на учете состоит 31 146 пациенток, из них 24 088 беременных и 6 404 родильниц. В системе работает 3 799 пользователей, из них 854 врачей-гинекологов и 1676 акушерок.

- Как возникла идея обучить алгоритм работе в условиях пандемии? Как Вам удалось так быстро ее реализовать?

- Исходная идея этой диагностики логично возникла из сложившейся сегодня ситуации в стране: эпидемиологической обстановки, в которой мы живем, и появившейся для населения угрозы. Тогда возникли мысли, желания и идеи, которые могли бы помочь врачам, работающим в экстремальных условиях, максимально упростить их задачу на этот период в работе с беременными женщинами.

Наша разработка базируется на проекте, который уже внедрен в Свердловской и Оренбургской областях. Речь идет об Автоматизированной Информационной СисТеме «Региональный Акушерский Мониторинг», являющейся инновационным инструментом управления кластером родовспоможения в регионе с технологиями поддержки врачебных решений и электронного бенчмаркинга.

Эта система была запущена в 2014 году в Свердловской области с целью повышения качества оказания медицинской помощи беременным и родильницам на основе стандартизированного подхода к ведению пациенток и технологии управления экстренными ситуациями при развитии угрожающих жизни состояний. В свое время АИСТ «РАМ» была разработана в соответствии с техническим заданием Министерства здравоохранения Свердловской области. Ее реализация уже давно зарекомендовала себя как надежный инструмент снижения материнской и перинатальной смертности.

При плановом сплошном мониторинге беременных с соматическими патологиями число случаев кесарево сечения у пациенток с артериальной гипертензией снизилась на 10%. Этому способствует то, что пациентки своевременно оказываются в поле зрения специалистов перинатальных центров. Им постоянно оказывается адекватная консультативная помощь, сокращая риск неотложных ситуаций, связанных с развитием тяжелой преэклампсии. Среди возможностей этой экспертной автоматизированной системы значение придается и проведению онлайн-аудиту службы родовспоможения.

- Какие дополнительные возможности открывает перед специалистами сплошной мониторинг беременных на основе АИСТ «РАМ»?

- Главным все же остается контроль за состоянием здоровья наших пациенток, чтобы максимально снизить риск материнской и перинатальной смертности. Для этого нами был создан единый региональный регистр беременных. Лечащий врач имеет доступ ко всем медицинским показателям и электронным карточкам своих пациенток, что позволяет постоянно контролировать и мониторировать состояние здоровья беременных по группам риска. В нашей системе заложены документирование и визуализация экстренных случаев, приведших к госпитализации, что дает возможность оперативно привлекать экспертов и врачебный консилиум для дистанционных консультаций. Лечащий врач и контролирующие органы в любой момент имеют онлайн-доступ к медицинским данным каждой беременной пациентки. Все это позволяет на амбулаторном и стационарном этапах контролировать соблюдение стандартов оказания помощи, постоянно повышая ее качество. Автоматическая система позволяет выстроить маршрутизацию пациенток в строгом соответствии с действующими приказами регионального Минздрава.

- Что сделано в части, касающейся телемедицинских консультаций?

- АИСТ «РАМ» работает с технологиями телемедицины очень эффективно и доступна для каждой беременной женщины региона.

- Как организован процесс мониторинга?

- Смысл в том, что любая беременная пациентка, которая обращается за медицинской помощью, должна будет встать на учет. Затем все этапы оказания медицинской помощи фиксируются в этой системе вплоть до окончания послеродового периода или после прерывания беременности. В систему априори по умолчанию включены амбулаторная и стационарная электронные карты, а уже на них наложена система поддержки врачебных решений, системы автоматического анализа состояния здоровья, определенные реестры, регистры.

Например, в наши регистры занесены все операции кесарева сечения на территории региона. Соответственно при последующей беременности врачу проще принять решение о ведении, тактике, способе родов у каждой такой пациентки. Он всегда может обратиться к протоколу операции, изучить его, чтобы принять правильное решение в интересах безопасности будущей матери. Такого не было до настоящего времени, решения принимались «вслепую».

Важно понимать разницу между ситуациями, когда доктор принимает решение в условиях неопределенности или понимая и заранее оценивая возможные риски, что позволяет предусмотреть возможные осложнения и даже исключить их.

Риск мониторинга опасности заражения коронавирусом тоже был разработан и рассчитан на основании этих карт. По множеству признаков, согласно федеральным клиническим рекомендациям были выделены критерии, позволяющие выявлять пациенток с подозрением на Covid-инфекцию.

Возвращаясь к заданному вами вопросу, сценарий такой: врач ведет обычный очный приём, выполняет и подписывает протокол осмотра. Врач ведет прием как обычно, так как высокий риск возможных осложнений превышает риск инфекционного заражения. Но, безусловно, мы все строжайше соблюдаем правила эпидемиологического режима, нами сделано все для организации безопасности наших пациенток. Задавая вопросы, подсказанные алгоритмом, врач заносит ответы в электронную систему, и технология СППВР благодаря автоматической аналитике выдает заключения о наличии или отсутствии подозрения, или вероятности риска заражения коронавирусной инфекцией.

К системе подключены все амбулатории. Этих пациенток дополнительно консультируют с помощью телемедицинского онлайн-приема. Информация о них так же автоматически мониторируется, оценивается опасность заражения. То есть нами автоматизирован этап пре-аналитики: до того, как принять решение о дополнительном обследовании, врач видит предварительное заключение.

- Что происходит, если возникает подозрение на Cоvid-19?

- Сотрудникам женской консультации и медикам из амбулатории никуда не нужно звонить. Система сама подсказывает кураторам в МО 3 уровня о подозрениях на COVID-19, позволяет регулировать их дальнейшую маршрутизацию.

- И сколько выявлено беременных с подозрением на короновирус?

- По данным на 21.04.2020 - 16 пациенток были направлены на тестирование, но ни один случай лабораторно не подтвердился. Пока признаков коронавирусной инфекции у беременных женщин на территории Свердловской области не зарегистрировано.

Материал подготовила Надежда Данилова