«N3.Аналитика» получает данные из всех подсистем платформы: сервисов обмена данными лабораторных и инструментальных исследований, рецептов, интегрированной электронной медицинской карты, сервиса записи на прием, управления потоками пациентов. Мы умеем подключать и другие источники данных - любые внешние информационные системы. Это особенно ценно, когда нужно составить комплексное представление о проблеме, посмотреть на ситуацию с разных сторон.
Именно такая задача стояла перед нами в начале года. Нужно было в очень сжатые сроки предоставить отчетность по COVID-19, и нам это вполне удалось - уже в январе мы реализовали возможность мониторинга наличия талонов для записи на вакцинацию, затем добавили отчётность по количеству записавшихся, количеству первичных положительных ПЦР тестов, срокам выполнения лабораторных исследований. В Краснодарском крае отображаем также данные о наличии вакцин в медицинских учреждениях - отчёт сформирован на основе данных из внешних информационных систем.
Пандемия создает повышенные требования к скорости и качеству нашей работы. Нашим заказчикам в этом году было важно получать результаты быстро, чтобы оперативно принимать решения и влиять на ситуацию. Если источники данных уже подключены к платформе, то новый отчет может быть внедрен в течение пары часов. Без полноценной BI-системы подобную задачу решить невозможно.
Помимо COVID-19, мы работали и над другими плановыми задачами. Добавили возможность включения в отчетность данных электронных свидетельств о рождении и смерти и теперь можем анализировать полноту их заполнения.
В части ВИМИС мы поддерживаем два вида отчетности.
- Во-первых, мы осуществляем мониторинг количественных показателей по передаче документов во все ВИМИС в разных разрезах - по триггерным точкам, медицинским организациям, типам документов, ответам, которые мы получаем от федерального сервиса - принят документ или нет, и если произошла ошибка, то какая.
-
Во-вторых, мы научились формировать аналитическую отчетность внутри нозологии. Например, для анализа показателей подсистемы организации оказания медицинской помощи больным ССЗ мы разработали более 30 информационных панелей. Показатели включают в себя такие параметры, как заболеваемость, смертность, смена диагноза, процент больных ХСН, количество выездов скорой и неотложной медицинской помощи, федеральные показатели и другие.
Также в этом году поддержали интеграцию с сервисом “N3.Обмен данными рецептов” и предоставили все необходимые отчеты для анализа ситуации с лекарственным назначениям в регионе. В ряд регионов внедрили аналитику по управлению коечным фондом, а также разработали витрины данных и инфопанели для новых сервисов прикрепления и идентификации пациентов.
Аналитика данных региональных фрагментов ФРМР и ФРМО позволяет оценивать укомплектованность медицинских организаций специалистами различных профилей, коэффициент совместительства должностей, оснащенность оборудованием, в том числе аппаратами ИВЛ и тяжелым оборудованием, оборудованием для проведения ЭКМО. В отсутствие такой отчётности невозможно оценить качество заполнения федеральных справочников. Мы обеспечиваем возможность доступа к данным ФРМР и ФРМО на уровне региона, а также решаем задачу формирования различных типов отчетности в разрезе структурных подразделений медицинских организаций.
В рамках стратегического развития продукта мы движемся в сторону фабрики данных - одного из 12 технологических трендов Gartner на следующий год. Для этого модернизировали архитектуру решения и ввели в опытную эксплуатацию СУБД Greenplum (вместо PostgreSQL). Таким образом мы рассчитываем увеличить производительность системы, решить задачу масштабируемости. В Петербурге мы уже вышли на такой объем данных, когда использование подобных решений экономически оправдано - в оперативном управлении у нас сейчас находятся терабайты данных. С новой СУБД у нас не будет программных ограничений - сможем обрабатывать любой объем данных.
Сильная сторона нашего решения - возможность аккумулировать данные из любых источников. Полученная информация накапливается в промежуточной базе данных - в мировой практике она называется “корпоративное хранилище данных”. Мы не просто копируем таблички, а накапливаем данные достаточно интеллектуально - идентифицируем, описываем, поддерживаем историчность - независимо от того, поддерживается версионирование в исходной системе или нет, мы можем дать возможность строить отчеты на срезе времени.
Новая архитектура упростит подготовку витрин данных. Мы стремимся к тому, чтобы аналитикам или, как их чаще называют, дата-сайентистам, было просто и удобно работать с исходными данными. В перспективе с помощью нашего решения аналитик сможет выбирать необходимую ему информацию в визуальном интерфейсе и строить на основе этого любые информационные панели.
Наша цель - создать инструмент для формирования отчетности на основе данных из множества систем. Рассчитываем, что новый подход позволит нам увеличить число контрактов также в других отраслях за пределами медицины - это наша цель на 2022 и последующие года.
В планах на 2022 год - уделить время чуть менее масштабным, но очень важным для пользователей задачам. Намерены подключить картографию, которой смогут беспрепятственно пользоваться государственные заказчики, будем работать над удобством интерфейса. Уже в этом году мы установили заказчикам новую версию решения, в которой возможно ведение папок, а многие отчеты мы перевели на функционал с цветовыми метками. Можно задать пороговые значения показателя и с помощью условного форматирования цветом быстро “поймать” искомые данные.
Яна Зверева, руководитель направления N3.Аналитика.
