Пути повышения эффективности использования информационного потенциала МИС

В качестве основных задач информатизации здравоохранения изначально рассматривались: перевод медицинских записей на электронные носители, поддержка специалистов и автоматизация стандартных процедур, в частности – формирование реестров и статистической отчетности. В связи с этим подавляющее большинство имеющихся на рынке ПО медицинских информационных систем (МИС) изначально проектировалось в логике заполнения с клавиатуры утвержденных форм (бланков) медицинских документов.

На специфических требованиях хранения структурированных данных Заказчик первоначально не настаивал. Предполагалось, что документы будут использоваться для их последующей визуальной обработки. Это привело к широкому использованию вариантов хранения неструктурированного текста, к недостаточной стандартизации содержания и т.п. В большинстве случаев это породило весьма условные информационные связи между отдельными записями.

Исходя из первоначально поставленных задач на сегодняшний день все контракты, заключаемые между разработчиками медицинских информационных систем (МИС) и пользователями, ограничиваются областями, связанными с информационной поддержкой основных бизнес-​процессов организаций здравоохранения. Иными словами, Разработчик принимает на себя обязательства по поставке, адаптации и сопровождению системы в объеме поддержки штатных задач сотрудников МО.

В то же время наблюдается стремительный рост заинтересованности в использовании накапливаемой МИС информации для научных исследований. Интерес активно подогревается и представлениями (не всегда, правда, адекватными) о том, что прорывные идеи в медицине неотделимы от новейших технологий на основе использования искусственного интеллекта (ИИ). Многим хочется как можно быстрее опробовать новые подходы в задачах управления (подготовки и принятия решений), прогнозирования, оценки рисков, экспертной поддержки и т.д.

Но «бесплатным бывает только сыр в мышеловке». Подавляющее большинство МИС базируется на информационных ресурсах и функциональных возможностях баз данных, для которых характерны перечисленные выше недостатки: частое использование неструктурированного текста, слабая связь между последовательностью записей и т.д. Помимо прочего, свобода формирования данных нередко порождает в системе залежи «информационного мусора», избавиться от которых весьма непросто. А это «не есть gut», особенно с учетом того, что процессы машинного обучения и кластеризации (основа ИИ!) тем эффективнее, чем качественнее исходная информация.

Недостатки баз данных почти полностью устраняются при переходе на логику хранения записей в варианте «базы событий» (Процесс → Событие → Реквизиты, описывающие событие). В значительной степени это объясняется тем, что любое понятие, входящее в структуру описания События, оказывается однозначно связанным с конкретной точкой на временной шкале процесса. Например, реквизиты любого медицинского назначения (кто, когда, что и в каких дозировках назначил) дают возможность проконтролировать факт его выполнения с привязкой к конкретному лечебному мероприятию, временному интервалу и рассматриваемому пациенту.

К сожалению, проектирование МИС в логике базы событий существенно сложнее, чем в логике базы данных, чем и объясняется их редкое появление на рынке ПО. Замена базы данных на базу событий в уже используемой МИС невозможна. Также с точки зрения Разработчика неприемлемы и попытки модернизировать хранилища данных путем создания в них дополнительных функциональных (информационных) связей в рамках контрактов на сопровождение системы. Нам кажется, что эта проблема, при ее игнорировании, в недалекой перспективе способна породить серьезный конфликт интересов. Его суть заключается в следующем:

  1. Медицинские организации, особенно занимающиеся научным поиском, все больший интерес проявляют к использованию накапливаемых МИС информационных ресурсов, что существенно выходит за рамки задач, непосредственно относящихся к согласованным «лечебным стандартам».
  2. Реализованные в МИС структуры хранения записей и информационные связи между ними в большинстве случаев не соответствуют задачам формирования массивов данных, необходимых для научного поиска и анализа зависимостей.
  3. Разработчики, прекрасно разбирающиеся в архитектуре МИС, в возможностях СУБД и в программировании, как правило далеки от проблематики медицинских исследований. К тому же, особенно при наличии многочисленных договоров на поставку и сопровождение своих систем, они не располагают возможностями для серьезного отвлечения имеющихся в их распоряжении ресурсов на направления, не связанные непосредственно с выполнением обязательств по заключенным контрактам.
  4. Научное медицинское сообщество ограничено в доступе к персонифицированной информации МИС. Но и в том случае, если им передается фрагмент хранилища записей системы с деперсонифицированными данными, эффективность их использования весьма ограничена. С одной стороны, большинство Разработчиков передают пользователям свои системы с закрытым программным кодом без возможности выгрузки значений необходимых понятий в любых требуемых форматах. С другой – даже если программный код открыт, разобраться в его «тонкостях» бывает гораздо сложнее, чем разработать полнофункциональную систему «с нуля». Вряд ли такой подход способен серьезно заинтересовать Науку.
  5. Попытки пользователей МИС самостоятельно заняться «модификацией» системы и расширением ее функционала (или структуры хранения записей) автоматически приводит к нарушению условий контракта на сопровождение. Последствиями этого становятся штрафные санкции, выплата неустойки и риски разрушения системы, а Разработчик не горит желанием проводить ее периодическое восстановление.

Логичным выходом из ситуации, как нам кажется, мог бы стать переход на новый уровень взаимодействия на трехсторонней основе. Имеется в виду формирование временных коллективов, ориентированных на решение конкретной исследовательской задачи и включающих в себя представителей Пользователя, Разработчика и Науки. Такие коллективы могли бы сотрудничать в рамках заключения самостоятельных контрактов, частичное финансирование которых логично осуществлять на основе статей Государственного бюджета. Ведь очевидно, что Государство является одной из наиболее заинтересованных сторон в повышении качества и эффективности работы своей системы здравоохранения.

Требования целесообразности подготовки и заключения дополнительных контрактов обусловлены: 

  1. существенным расширением состава решаемых задач; 
  2. увеличением нагрузки на пользователей и на разработчиков МИС. 

На плечи первых ложатся дополнительные требования по обеспечению качества первичных записей (полнота, достоверность, актуальность). Загруженность ресурсов вторых также возрастает за счет необходимости расширения структуры и состава накапливаемых в информационной системе понятий и связей между ними, разработки методик формирования оптимизированных под конкретные исследования массивов данных и методов их первоначальной обработки, вариантов выгрузки (передачи) объединенных во временные последовательности записей в профессиональные пакеты статистических программ и пр.

Заинтересованными сторонами автоматически становятся:

Государство:

  1. Повышение качества и эффективности работы системы здравоохранения;
  2. Повышение эффективности расходования бюджета на научные исследования;
  3. Активное развитие дополнительных направлений цифровой экономики;
  4. Создание надежных инструментов координации поисковых (исследовательских) задач в области медицины и т.д.

Наука:

  1. Активное развитие и расширение научно-​поисковых направлений при минимальных затратах на подготовку необходимого для этого информационно-​правового основания;
  2. Формирование предпосылок для интенсивной подготовки квалифицированных научных кадров, востребованных медициной и здравоохранением;
  3. Появление дополнительных источников финансирования научных исследований;
  4. Формирование каналов прямого внедрения научных разработок в практическую медицину и т.д.

Пользователи (МО и органы территориального управления системой здравоохранения):

  1. Ускоренный переход на качественно новый уровень информационной поддержки (экспертные и прогностические системы, использование задач с функциями искусственного интеллекта и пр.);
  2. Оптимизация структуры и качества загрузки ресурсов;
  3. Развитие направлений, актуальных для модернизации методов оказания услуг населению;
  4. Дополнительная прибыль от внедрения в практику новых медицинских технологий и методик, в разработке, тестировании и адаптации которых принимали участие сотрудники медицинской организации;
  5. Устранение рисков, связанных с попытками самостоятельных (не санкционированных Разработчиком) изменений, вносимых в структуру данных, или в функционал МИС;
  6. Приоритетное развитие направлений информационного обеспечения задач и бизнес-​процессов, актуальных для МО и пр.

Разработчики:

  1. Обеспечение устойчивой загруженности имеющихся ресурсов и формирование предпосылок для расширения штатной структуры организации;
  2. Оптимизация состава востребованных рынком задач, связанных с эксплуатацией МИС;
  3. Ускорение процессов стандартизации структуры хранения и методов обработки первичных записей, формируемых процессами эксплуатации МИС;
  4. Повышение эффективности и результативности использования информационного потенциала МИС;
  5. Возможность быстрейшего внедрения в состав медицинских информационных систем новейших методических разработок, полученных в результате последних научных исследований;
  6. Снижение затрат на расширение функционала МИС, не имеющего перспектив развития;
  7. Повышение конкурентоспособности МИС на международном рынке ПО и т.д.

В заключение хотелось бы еще раз подчеркнуть, что подходы к использованию информационного потенциала медицинских информационных систем в научных исследованиях необходимо рассматривать в качестве самостоятельного направления развития, не связанного с задачами внедрения, настройки и сопровождения МИС. Специфика научного поиска весьма далека от проблем оптимизации стандартных бизнес-​процессов предоставления медицинских услуг населению и вопросов текущего планирования и управления МО. 

Наши люди: Всероссийский центр экстренной и радиационной медицины им. А.М. Никифорова

ВЦЭРМ — первые среди наших клиентов, кто получил шестой уровень сертификации по шкале EMRAM HIMSS Analytics, а точнее, вообще первые среди стран Восточной Европы и СНГ, кто получил сертификат HIMSS. Год спустя именно ВЦЭРМ станет принимающей стороной для первой российской конференции, посвященной HIMSS, снова подтвердив репутацию отличника на пути медицинской информатизации. 

Начало

Но обо всем по порядку. ФГБУ «Всероссийский центр экстренной и радиационной медицины им. А.М. Никифорова» МЧС России — многопрофильное лечебно-​диагностическое учреждение по оказанию специализированной высокотехнологичной медицинской помощи в условиях поликлиники, дневного и круглосуточного стационара, а также научный и образовательный центр.

История ВЦЭРМ началась в 1997 году с небольшой (120 койко-​мест) клиники в центре Петербурга. Вскоре к ней добавился масштабный комплекс в Приморском районе; сейчас это поликлиника и два стационара общей вместимостью 530 койко-​мест. В штате 900+ врачей и медсестер, из них 60 докторов (медицинских, биологических, психологических) наук, 35 профессоров и более 110 кандидатов наук. Высшую и первую квалификационную категорию имеет 70% медицинского персонала. 

Еще немного цифр: за прошедший 2018 год через ВЦЭРМ прошло 15000+ стационарных пациентов: было проведено 150000+ амбулаторных посещений и 9000+ операций. Центр предлагает более 5000 видов медицинских услуг, сотрудничает со Всемирной организацией здравоохранения по проблемам лечения и реабилитации участников ликвидации последствий ядерных и других аварий и катастроф. 

Нормально, что с такими цифрами и темпами развития ВЦЭРМ стали одними из первых, кто приступил к переходу на современную информационную медицинскую систему. 

Этапы информатизации

Начинали с размахом — с попытки создать собственную МИС. Но эти разработки быстро прекратились: стало понятно, что отдельно взятой клинике сделать в одиночку хорошую систему не по силам, а главное — в этом нет необходимости, потому что хорошую систему разумнее приобрести, а не придумать.

Австралийскую информационную систему MedTrack ВЦЭРМ выбрали в 1999 году, и к 2001 году запустили ее в эксплуатацию. Следующее десятилетие, пока коллеги из других клиник составляли пазлы из нескольких информационных компонентов, медики ВЦЭРМ работали с мощной полнофункциональной информационной системой и неплохо освоились с форматом. 

И все-​таки австралийский продукт не во всем отвечал запросам российского здравоохранения, потому в 2010 году, чуть ли не впервые в стране, ВЦЭРМ совершили акт импортозамещения и перешли к полностью отечественной разработке, с которой вы уже знакомы: к системе МИС qMS.

Особенности национального подхода

Сейчас, когда переход к бережливой медицине продвигается на государственном уровне, в информатизацию включились даже те, кто не очень-​то и хотел. Побочка удручающая: клиники используют не более 10% функций в современных МИС, словно ведение документации в компьютере не способно ничего, кроме почерка, улучшить. 

Тогда же, двадцать и десять лет назад, за освоение МИС брались энтузиасты, уверенные, что информатизация прежде всего должна повышать качество медицинской услуги, а не просто обслуживать бюрократические процессы. В таких клиниках медицинская информационная система развивается параллельно собственно медицине, всегда оперативно реагируя на новшества, а иногда и предвосхищая их. ВЦЭРМ — именно этот случай. 

Пример номер один

Возьмем пример с тромбозом. Тромбоэмболия — одно из самых частых послеоперационных осложнений, и специалистам ВЦЭРМ такая статистика не нравилась. Простая в составлении статистика осложнений — тоже, кстати, преимущество использования МИС, но преимущество в таком воплощении сугубо научное: эти данные принесут пользу в долгосрочной перспективе, а тем людям, на которых они собраны — уже нет. Хочется же, чтобы в срок и без тромбозов выписывались сегодняшние реальные пациенты. 

И вот здесь наступает момент, когда способности МИС — МИС qMS в данном случае — должны быть дополнены запросом от медиков. У ВЦЭРМа такой запрос был, и в результате разработчики реализовали протокол оценки риска развития тромбоза глубоких вен, а потом внедрили правило: любой врач, резервирующий операционную на следующий день, обязан этот протокол заполнять. 

Иными словами, систему научили заниматься анализом послеоперационных рисков не постфактум, а еще до оперативного вмешательства. По результатам анализа протокола риска развития тромбоза qMS сама дает рекомендации, что нужно сделать при высоком, среднем и низком риске. Информация сохраняется в медицинской карте, врач и медсестры этим рекомендациям обязаны следовать. 

После запуска этого протокола количество послеоперационных осложнений, связанных с тромбозами, сократилось на треть. То есть живых довольных людей, выписавшихся без осложнений, стало на треть больше. И это куда мощнее, чем просто наведение порядка в документах, хотя без последнего для принятия успешных решений у медиков просто не будет сил. 

Пример номер два

Система qMS позволяет вовлечь в улучшение качества медицинского обслуживания не только врачей, но и средний медперсонал. Это очень ценно: лечащий врач видит пациента около получаса в день и лишь пять дней в неделю, а вот медсестры находятся с ним в режиме 24Х7, то есть процесс выздоровления зависит именно от их ухода. 

Когда во ВЦЭРМе возникла проблема пролежней, было принято решение составить протокол для медсестер: разработали инструмент, который риски развития пролежней прогнозирует. 

При поступлении нового пациента на пост медсестра должна в обязательном порядке провести для него оценку риска возникновения пролежней, вне зависимости от того, поступил ли пациент с улицы, вернулся из реанимации или переведен из другого отделения. По результатам теста система выдает рекомендации по уходу за пациентом: пролежней еще нет, но работа по профилактике уже идет, и не хаотично-​интуитивная, а в соответствие с расчетами. В итоге противопролежневый матрас оказывается не где попало, а на койке того пациента, кто попал в высокую зону риска. 

Казалось бы, простейшая процедура, всего лишь обязательное включение заполнения протокола при приеме. Однако в результате проблема пролежней была решена полностью, что означает сокращение сроков госпитализации, экономию человеческих и медикаментозных ресурсов, а также дополнительную защиту от других осложнений. 

Почему это хорошо?

По сути, система оптимизирует распределение внимания специалиста, освобождая его от россыпи простых, но изнурительных решений в пользу решений серьезных. О простых решениях больше думать не надо, потому что алгоритм их принятия прописан в протоколе, и теперь в соответствие с потребностями пациента действия медика регламентируются указаниями системы. Причем в зависимости от нужд конкретной больницы или клиники протоколы могут быть совершенно разными: qMS умеет легко и в неограниченном количестве их конструировать, лишь бы у клиента был на это запрос.

Нас, разработчиков, расстраивает, что далеко не каждое медицинское учреждение интересуется такими возможностями системы. Конечно, микроскоп можно использовать как пресс-​папье, ничего плохого в этом нет, но создателям микроскопа было бы приятнее, если бы с его помощью искали вакцину от рака, а не защищали бумаги от сквозняка. 

Искать вакцину от рака qMS пока не умеет, но отследить исполнение маршрута лечения для больного с подозрением на онкологию — легко, а это, возможно, спасет не одну жизнь. 

Нет универсального способа, позволяющего измерять способности МИС не отчетными формами, а здоровыми людьми. Но современная МИС включает в себя сотни функций, предназначенных именно для того, чтобы количество здоровых людей увеличивалось. И очень важно, чтобы медицинское учреждение стремилось эти функции осваивать, как в примере со ВЦЭРМ, потому что медицинская информационная система — это куда больше, чем только электронное средство борьбы с бюрократией.