Междисциплинарный подход к анализу эффективности использования медицинских информационных систем в организациях здравоохранения
Аннотация. Цель исследования состоит в определении дополнительных возможностей повышения эффективности управления организациями здравоохранения. Задача заключается в нахождении и выделении из записей, используемых в медицинских информационных системах, набора зависимостей, определяющих степень влияния анализируемых факторов на функционирование организаций. Использован междисциплинарный подход с учетом экономического, технического и медицинского аспектов. По итогам проведенных исследований были выявлены, сопоставлены и сформулированы целевые значения показателей. Сделан вывод о том, что на основе мониторинга предложенных показателей руководство медицинского учреждения действительно сможет вносить целенаправленные организационные изменения в процесс оказания медицинской помощи для повышения ее эффективности.
Abstract. The purpose of the study is to determine additional opportunities for increasing efficiency in the management of health care organizations. The task is in finding and selection of accounts, used in medical information systems, which set of dependencies determine the degree of influence of analyzed factors on the functioning of organizations. Used interdisciplinary approach takes into account economic, technical and medical aspects. According to the results of the research the target values have been identified, mapped and formulated. It is concluded that on the basis of the proposed monitoring indicators the management of medical organizations will really be able to make a targeted institutional changes in the process of medical care providing in order to increase its effectiveness.
Введение
Постоянные изменения нормативного законодательства, экономической ситуации и развития средств вычислительной техники предъявляют к медицинским организациям новые требования к созданию эффективно функционирующей управленческой системы. Эффективность связана с состоянием внешней и внутренней среды организации, а также со способностью руководства быстро адаптироваться к изменениям в каждой конкретной ситуации [1].
В настоящей работе предлагается междисциплинарный подход к анализу эффективности использования ресурсного потенциала медицинской организации, применяющей специализированную информационную систему. Рассматриваются одновременно экономический, технический и медицинский аспекты.
Цель исследования состоит в определении дополнительных возможностей повышения эффективности управления медицинскими организациями, входящими в отраслевую структуру здравоохранения нашей страны.
Для достижения цели повышения эффективности управления медицинской организацией предлагается совместить применяемые в экономических дисциплинах критерии оценки эффективности, технический потенциал и реальные данные, полученные из медицинских информационных систем, учитывая при этом специфику сферы здравоохранения и ограничения в масштабах экономии и оптимизации, т.к. главный потребитель – пациент должен не только не пострадать, но и получить повышение качества медицинского обслуживания.
Методы
Каждую сложную социально-экономическую систему можно рассматривать и оценивать с различных сторон. В зависимости от этого изменяется набор характеристик, определяющих ее работу. Подход, используемый в данной работе, – многоаспектная оценка эффективности различных этапов оказания медицинской помощи.
В соответствии с принятым междисциплинарным подходом сформулируем цели и задачи исследования. Наша задача – найти и выделить из записей, используемых в медицинских информационных системах, набор зависимостей, определяющих степень влияния анализируемых факторов на результат. На основе их анализа можно вносить целенаправленные изменения в процесс оказания медицинской помощи для повышения его эффективности.
Так как производится анализ различных стадий подготовки и реализации лечебного процесса, в качестве первого шага целесообразно провести оценку длительности их реализации. Рассмотрим, в частности, время прохождения пациентом очереди к каждому врачу или кабинету. Вопросы образования и анализа очередей хорошо исследованы в подразделе теории вероятностей под названием «Теория массового обслуживания». В этом случае целью исследования является рациональный выбор структуры потоков потребителей.
Однако модель движения пациентов через различные кабинеты и узлы в медицинской организации значительно сложнее, чем абстрактная заправка с четырьмя колонками и очередью машин. В организации имеется несколько взаимосвязанных мест оказания медицинской помощи и интенсивность потока пациентов в каждом из них может зависеть от количества специалистов, выдающих направления на предыдущем этапе. Вопросы анализа подобных сложных систем изучает подраздел теории очередей под названием «Теория сетей массового обслуживания», который и предлагается использовать в качестве математического аппарата.
За основу предлагается принять набор показателей эффективности из теории сетей массового обслуживания, экстраполируя его на нашу предметную область и дополнив собственными:
1) среднее время длительности случая лечения;
2) среднее количество услуг, находящихся в ожидании выполнения;
3) среднее время ожидания выполнения услуги;
4) относительная пропускная способность;
5) доля выполненных услуг.
Результаты
В качестве экспериментальных данных для анализа были использованы деперсонифицированные записи, сделанные специалистами одной из многопрофильных клиник Санкт-Петербурга в 2014 г. Данные формировались и обрабатывались с учетом функционала аналитики МИС «qMS».
При расчете средней длительности случая лечения tср.случ. в днях учитывались только стационарные эпизоды по следующей формуле (1):
где n – количество стационарных случаев лечения, созданных в рассматриваемый день; tслуч. – длительность случая лечения в днях.
Так как стандарты лечения для каждой нозологии отличаются по рекомендуемому количеству дней госпитализации, изначально было решено провести анализ 3-5 наиболее распространенных заболеваний. Однако в результате их анализа и всей совокупности в целом были выявлены присущие всем пиковые значения. Поэтому мы не приводим 5 однотипных графиков по каждому диагнозу, а ограничимся одним (рисунок 1).
Рисунок 1. Средняя длительность случая лечения
В рамках теории сетей массового обслуживания можно предположить, что чем длительность меньше, тем эффективней система. Но с учетом рассматриваемой сферы деятельности это утверждение неверно. Данный показатель может рассматриваться относительно рекомендуемого медико-экономическими стандартами (МЭС) срока лечения tМЭС по каждому диагнозу. Так как реальные сроки длительности заболеваний существенно отличаются по пациентам, а результирующие значения тяготеют к рекомендованным в МЭС, можно сделать вывод о том, что на решение о выписке достаточно весомое значение оказывают положения, разработанные министерством.
При расчете количества услуг, находящихся в ожидании выполнения Nож.усл., использовались данные о назначениях услуг в целом по медицинской организации (рисунок 2). Анализируя данный показатель, например, по отдельным специальностям врачей или направлений руководство медицинской организации, видя, что идет тренд на повышение очереди, может подключать дополнительный персонал. Соответственно целевое значение показателя должно стремиться к минимуму. Тренд на увеличение количества услуг в ожидании может быть связан с летним периодом отпусков, т.к. количество принимающих врачей уменьшается. Когда врачи выходят из отпуска, количество пациентов, ожидающих выполнения услуг, реагирует с достаточно понятной задержкой, связанной с необходимостью рассасывания очереди.
Рисунок 2. Количество услуг, находящихся в ожидании выполнения
Среднее время ожидания приема tср.ожид. рассчитывалось как время в днях от момента записи на услугу до ее выполнения для назначений, созданных в данную дату (рисунок 3), по следующей формуле (2):
где n – количество услуг, назначение на которые созданы в рассматриваемую дату; Dвып. – дата выполнения; Dназ. – дата создания назначения.
Учитывались только выполненные услуги. Данный показатель напрямую связан с количеством услуг, ожидающих выполнения. Соответственно целевое значение показателя должно стремиться к минимуму.
Рисунок 3. Среднее время ожидания выполнения услуги
Пропускная способность лечебного учреждения P рассчитывалась как доля выполненных услуг относительно всех созданных назначений в данную дату (рисунок 4) по следующей формуле (3):
где Nвып. – количество выполненных в рассматриваемую дату услуг; Nназ. – количество созданных в рассматриваемую дату назначений.
Целевым является значение 100%. При снижении пропускной способности образуются очереди, при увеличении возможна недозагруженность персонала. Как видно из графика, данный показатель коррелирует с предыдущими: с середины июля по конец августа вследствие низкой пропускной способности образовались очереди, с конца сентября по октябрь очереди снизились. Пропускная способность имеет тенденцию к повышению в тот момент, когда релаксирующие способности организации приходят в стабильное состояние, т.е. структура очереди становится равномерной.
Рисунок 4. Относительная пропускная способность
Последний показатель V рассчитывался как доля выполненных услуг, назначение на которые было создано в данную дату, за вычетом услуг, на которые пациент не явился или услуга была отменена (рисунок 5), по формуле (4):
где Nвып. – количество выполненных в рассматриваемую дату услуг; Nотм. – количество услуг с неявкой или отменой в рассматриваемую дату.
Наблюдается определенная корреляция между количеством пациентов, находящихся в очереди, и длительностью лечения. Далеко не все пациенты соглашаются с необходимостью ожидания услуги и уходят из очереди. Соответственно появляется тренд на повышение показателя, когда очередь снижается. Целевым является значение 100%.
Рисунок 5. Доля выполненных услуг
Обсуждение
Экономические науки, как правило, для повышения эффективности медицинских организаций используют схемы реинжиниринга бизнес-процессов на основе эмпирического или прогнозно-вероятностного подхода: анкетирование сотрудников, анализ регламентных документов, моделирование на основе этих данных схем бизнес-процессов в одной из стандартных методологий (IDEF, UML, ER-модели). После чего делается предложение по оптимизации процессов. Экономическое обоснование эффективности предлагаемых изменений подтверждается прогностическими расчетами на основе усредненных для отрасли данных, функционально-стоимостного анализа, применения исключительно экономических критериев (чистый дисконтированный доход, внутренняя норма доходности, срок окупаемости инвестиций) [2]. В некоторых случаях производится имитационное моделирование [3]. Данные из медицинских информационных систем (МИС) в расчет не берутся, используются в основном данные из систем административно-хозяйственного или бухгалтерского учета.
Технические науки не рассматривают вопросы эффективности организации работы учреждений здравоохранения. Основной упор делается на техническую составляющую информационных систем и технологий: схемы и структуры обработки данных, взаимодействие с компонентами РФ ЕГИСЗ [4].
Медицинские науки во главу угла, по понятным причинам, ставят качество медицинского обслуживания, здоровье населения. Эффективность функционирования организации рассматривается применительно к показателям смертности, заболеваемости, данных из набора регламентированных статистических отчетов. Использование данных информационных систем также сводится к получению и анализу перечисленных выше показателей.
О необходимости развития междисциплинарного подхода в исследованиях для решения задач национальной безопасности в области науки и технологий говорится в указе Президента РФ от 31 декабря 2015 г. № 683 «О Стратегии национальной безопасности Российской Федерации» [5].
Согласно данным опросов по результатам анкетирования 384 лидеров экспертного сообщества в рамках ежегодной специализированной конференции «Информационные технологии в медицине 2015», прошедшей в Москве 8-9 октября 2015 г., подавляющее большинство экспертов предполагает сконцентрироваться в ближайшие два года на использовании сформированной инфраструктуры для повышения эффективности и качества медицинских услуг. Так почти 60% опрошенных планируют задействовать информацию, собираемую медицинскими информационными системами, для анализа и оптимизации процессов внутри организации [6].
Здесь под эффективностью понимается соотношение между полученными результатами и понесенными при этом затратами. Соответственно эффективной считается та медицинская организация, которая при наименьшем количестве затрат вылечила наибольшее количество пациентов.
По результатам обзорного анализа статей научных исследований для рассматриваемой сферы услуг – здравоохранения, применение математического аппарата теории сетей массового обслуживания для повышения эффективности использования ресурсов медицинской организации выявило малое количество примеров практического использования на территории Российской Федерации. Анализ возможности ее применения рассматривался в основном в зарубежных изданиях [7-9].
Выводы
По итогам проведенных исследований на основе первичных записей МИС были выявлены, сопоставлены и сформулированы целевые значения показателей:
1. Среднее время длительности случая лечения tср.случ.→tМЭС.
2. Среднее количество услуг в ожидании выполнения Nож.усл.→min.
3. Среднее время ожидания выполнения услуги tср.ожид.→min.
4. Относительная пропускная способность P→100%.
5. Доля выполненных услуг V→100%.
По результатам анализа зависимостей этих показателей обнаружено, что система стабилизируется не в момент нормализации количества принимающих специалистов, а с определенным временным лагом, затрачиваемым на рассасывание очереди.
Следовательно, можно сделать вывод о том, что на основе мониторинга предложенных показателей руководство медицинского учреждения действительно сможет вносить целенаправленные организационные изменения в процесс оказания медицинской помощи для повышения ее эффективности.
Список литературы
1. Ермакова С. Э. Основополагающие принципы моделирования эффективной системы управления бизнес-процессами в медицинских организациях // Вестник СамГУПС. 2011. № 1. С. 43-48.
2. Гулиев Я.И., Гулиева И.Ф., Рюмина Е.В., Малых В.Л., Фохт О.А., Тавлыбаев Э.Ф., Вахрина А.Ю. Подход к оценке экономической эффективности медицинских информационных систем // Менеджер здравоохранения. 2013. № 4. С. 27-37.
3. Малышева Е. Н., Гольдштейн С. Л. Обзор инструментария имитационного моделирования системы организации медицинской помощи как сложной динамической структуры // Врач и информационные технологии. 2010. № 3. С. 31-37.
4. Гусев А.В. Медицинские информационные системы: состояние, уровень использования и тенденции // Врач и информационные технологии. 2011. № 3. С. 6-14.
5. О Стратегии национальной безопасности Российской Федерации. Указ Президента РФ от 31 декабря 2015 г. № 683. Интернет-ресурс: http://www.scrf.gov.ru/documents/1/133.html (Дата обращения: 07.04.2016).
6. Информационные технологии в медицине 2015. Ежегодный обзор и анализ экспертных оценок и сценариев развития. Интернет-ресурс: http://itm.consef.ru/dl/2015/2015_IT_in_Medicine_Russia_Annual_review.pdf (Дата обращения: 07.04.2016).
7. Jiang Lixiang, Giachetti Ronald. A queueing network model to analyze the impact of parallelization of care on patient cycle time // Health Care Management Science. 2008. № 11. Issue 3. Pp. 248-261.
8. Gupta Diwakar. Queueing Models for Healthcare Operations // Handbook of Healthcare Operations Management. Springer, 2013. Pp. 19-44.
9. Vikas Singh. Use of Queuing Models in Health. Интернет-ресурс: http://works.bepress.com/vikas_singh/4/ (Дата обращения: 07.04.2016).
Читайте еще: Международные стандарты, госконтроль и сетевые доктора: итоги конференции CNews «IT в здравоохранении-2019»
05 сентября / 2016
Автор: Рустам Насыров