Медстатистика в цифровом контуре здравоохранения

Медстатистика в цифровом контуре здравоохранения

23 Dec 2020
164
Прослушать

Медицинская статистика — один из основных инструментов управления в здравоохранении. Сегодня сбор и анализ медицинских данных проводится с помощью статистического учета на основе фиксированных форм. Это большая и сложная работа, которую многие специалисты пока выполняют преимущественно вручную.

Реализация проекта по созданию единого цифрового контура в здравоохранении может облегчить и упростить этот трудоемкий процесс с помощью постепенного перехода к аналитике, основанной на первичной информации. Региональные органы управления здравоохранением смогут извлечь из цифровизации конкретную практическую пользу и перейти к управлению на основе точных, своевременных и полных данных.

В чём состоят ограничения формирования медицинской статистики на основе фиксированных форм, на этот вопрос отвечает Игорь Башков, руководитель отдела продаж и развития направления «Здравоохранение» ГК «Нетрика».

И.Башков: Несмотря на планомерную цифровизацию здравоохранения, отделы медицинской статистики продолжают работать по традиционной модели. Сотрудники медицинских организаций заполняют формы вручную или с помощью Excel таблиц, а затем направляют их МИАЦ региона или региональным органам управления. Отделы статистики МИАЦ теми же методами проверяют и сводят данные, после чего передают их на федеральный уровень. На практике у текущего подхода есть ряд ограничений, тесно связанных между собой.

В первую очередь при ручном формировании отчетов возможны ошибки и опечатки, а значит, снижается достоверность данных. Первичные медицинские данные, на основе которых рассчитаны показатели, зачастую труднодоступны или просто отсутствуют в электронном виде, поэтому полученную таким образом информацию сложно проверить.

Данные в разных формах трудно сопоставить между собой, поскольку отчеты содержат агрегированные показатели. Поэтому не всегда понятно, каким образом они были рассчитаны.

Отчеты на основе форм дают возможность увидеть проблему — скажем, превышение показателя. Однако они не помогают выявить причину: укрупненный показатель невозможно «развернуть» до конкретного пациента или случая обслуживания. Для детализации запросов нужно проводить дополнительный мониторинг или создавать новые отчетные формы. Например, отчёт по количеству впервые выявленных злокачественных новообразований содержит сведения с разбивкой по возрастам с шагом в четыре года. Чтобы узнать, сколько новообразований выявлено только у дошкольников, нужно обращаться за уточнением в медицинские организации.

Кроме того, отчетность в виде статистических форм лишена гибкости и оперативности. Любой нестандартный отчет, выходящий за рамки существующих форм, например, для ежедневного мониторинга заболеваемости COVID-19, невозможно подготовить быстро, так как первичные данные нужно собирать заново.

Что нужно сделать, чтобы на практике перейти к аналитике на основе первичных данных?

И.Башков: Для этого нужно выполнить несколько условий.

Во-первых, первичные данные должны быть доступны в электронном виде, в том числе информация об оказанной пациенту медицинской помощи, данные лабораторных и инструментальных исследований. Для этого рабочие места врачей должны быть оснащены компьютерами; в поликлиниках — внедрены медицинские информационные системы (МИС), а в диагностических центрах и лабораториях — лабораторные информационные системы (ЛИС). Кроме того, все МИС и ЛИС должны взаимодействовать с государственной информационной системой здравоохранения региона (ГИСЗ). К 2024 году эти условия должны быть выполнены в государственных и муниципальных медучреждениях в рамках реализации федерального проекта по созданию единого цифрового контура здравоохранения.

Во-вторых, нужно включить в обмен данными другие системы-источники: информационные системы частных клиник, федеральных и ведомственных учреждений, а также специализированные системы, например, для мониторинга беременных. Интеграция различных систем позволит региону собирать 100% первичных данных по всему объему оказанной медицинской помощи.

Собранные данные необходимо привести в единый формат, а затем внедрить для них общие правила обмена информацией. Для этого используются специализированные инструменты очистки и обработки, а также механизмы управления единой нормативно-справочной информацией (НСИ).

Наконец, необходимо внедрить аналитическую информационную систему, специально спроектированную для работы с большими массивами данных.

Только комплексное решение вышеперечисленных задач поможет устранить недостатки текущего подхода и совершить переход к аналитике на основе первичных данных в соответствии с требованиями цифровизации здравоохранения.

Как вы отметили, потребуется время, чтобы оцифровать все необходимые процессы и перевести первичные данные, необходимые формирования статистики, в цифровой формат. С другой стороны, в региональных подсистемах ГИСЗ уже сейчас хранится большое количество информации. Как вы с ней работаете?

И.Башков: Мы уверены, что имеющиеся в нашем распоряжении данные должны работать и приносить практическую пользу. Наш опыт внедрения «N3.Аналитика» показывает, что при правильном подходе аналитическая информационная система может стать полноценным инструментом управления здравоохранением.

Например, одна из информационных панелей «N3.Аналитика» позволяет проводить регулярный мониторинг достижения целевых показателей проекта по созданию единого цифрового контура и отслеживать их динамику. Целевые показатели можно детализировать до уровня медицинской организации, чтобы определить, в каких учреждениях возникают затруднения, и предпринять необходимые действия. В зависимости от выполнения показателей медицинской организации присваивается та или иная позиция в рейтинге. Это мотивирует участников проекта улучшать свои показатели.

Создаётся общее информационное пространство, где данные едины и согласованы, а все участники взаимодействия имеют доступ к важным для себя сведениям. Руководители получают возможность принимать решения, основанные на достоверных данных, которые поступают из различных информационных систем.

Ещё один пример использования детализации данных на практике — информационная панель, которая отображает назначение лабораторных исследований в разрезе специальности врача. Идея в том, что специализированные дорогостоящие исследования должны назначаться по определённым показаниям, как правило, врачами-специалистами. Если мы видим, что большое количество направлений на исследования из этой группы выписывает врач общей практики или терапевт, мы можем развернуть строки соответствующего отчета, проверить обоснованность назначений и принять необходимые управленческие меры.

В условиях постоянно меняющегося мира необходимо получать информацию своевременно. Это касается и пандемии! С помощью BI-платформы можно быстро сформировать любой аналитический отчет на основе имеющихся данных, например, отчёт по динамике состояния больных COVID-19. Каждую ночь аналитические данные в системе автоматически обновляются сведениями за предыдущий день и утром уже доступны.

Любой сотрудник без знания языка программирования может настраивать отчеты под собственные нужды и сохранять их для дальнейшей работы. Для лучшего восприятия информации можно легко менять визуальное представление данных, допустим, перевести отчет из табличной формы в линейную диаграмму.

И наконец, BI-система дает возможность органам управления работать проактивно. Мы разрабатываем решение, которое позволит вести мониторинг пациентов из групп риска. Это актуально, в том числе по острому коронарному синдрому в рамках организации оказания медицинской помощи пациентам с сердечно-сосудистыми заболеваниями. Отчёт покажет пациентов определенного возраста с отклонением в результатах лабораторных исследований, а также медучреждения, в которых они наблюдаются. Появится возможность своевременно провести с такими пациентами работу по снижению рисков развития острого коронарного синдрома и, как следствие, снижению смертности от сердечно-сосудистых заболеваний.

Важно и то, что «N3.Аналитика», руководители в здравоохранении получают возможность опираться на экспертизу коллег. Наполнение решения, информационные панели и аналитические отчёты, создаются с учётом опыта и требований наших заказчиков. Все они внесли свой вклад в то, чтобы каждый отчет был наполнен смыслом и решал прикладные задачи.

Как вы оцениваете перспективы развития BI-решений для здравоохранения?

И.Башков: Переход к отчётности на основе первичных данных — общемировой тренд и одна из приоритетных задач, важность которой неоднократно подчёркивали представители Минздрава. За таким подходом будущее. Применение BI-платформ на уровне региона помогает извлечь из цифровизации здравоохранения практическую пользу, поэтому мы наблюдаем большой интерес к нашему решению. Так цифровая трансформация, запущенная в рамках национального проекта «Цифровая экономика», переходит в практическое русло. «N3.Аналитика» — один из самых востребованных продуктов в линейке «N3.Здравоохранение». Решение успешно работает в 11 регионах России и недавно заняло первое место на конкурсе разработок ИТ для здравоохранения в рамках международного конгресса «Информационные технологии в медицине».