Как управлять региональным здравоохранением с помощью данных

Аналитика ЕЦК
Дюков Андрей Борисович.jpgОбъем данных, которые накапливаются в федеральных и региональных системах, а также в периметре отдельных медицинских учреждений, постоянно увеличивается. Их грамотное использование позволяет улучшить не только качество оказания медицинской помощи, но и систему управления здравоохранением в целом.

Основная тенденция в процессе цифровизации медицины связана с переходом от отдельных выводов из реальных данных – к управлению системами здравоохранения на их основе, корректному использованию ключевых показателей, созданию аналитических центров. Получать всю необходимую для анализа информацию помогают цифровые сервисы: они отвечают все более возрастающим потребностям врачей и управленцев и дают возможность принимать решения, опираясь на реальное положение дел.

Организационная аналитика

Так, сервис «Интегрированная электронная медицинская карта» позволяет собирать данные о состоянии здоровья пациентов, болезнях, преобладающих в регионе или его отдельных местностях, о вспышках сезонной заболеваемости. Такая аналитика, например, упрощает планирование профилактической работы.

В свою очередь, информация о выписанных рецептах позволяет оценить востребованность и доступность лекарств: в каких аптеках они есть и в каком количестве. Интересна аналитика о выписываемых врачом препаратах: довольствуется ли он теми, что в наличии, или стремится подобрать максимально эффективные средства. Если врач зачастую вынужден исходить из того, что нужного средства нет в аптеках, то этот вопрос следует решать на региональном уровне, особенно если речь идет о льготном лекарственном обеспечении.

Данные сервиса «Запись на прием к врачу», предоставляемого на региональных и федеральных порталах госуслуг (ЕПГУ), дают возможность делать срезы по доступности первичной медицинской помощи, видеть, насколько выполняются госгарантии по ней, как быстро пациенты могут записаться на прием, а также оценивать загрузку поликлиник и самих врачей. На основе полученных отчетов и показателей регионы могут принимать кадровые решения, закрывать вопрос нехватки узких специалистов.

Сервис управления очередями по направлению на плановую госпитализацию помогает регулировать потоки пациентов, вести аналитику загруженности больниц и отдельных специалистов. К примеру, в регионе большая очередь на лечение катаракты: срез данных позволит это увидеть и определить, каким медучреждениям необходимы дополнительные врачи, проводящие такие операции.

Для оказания скорой помощи крайне важны данные о наличии свободных коек и их доступности: владея ими, бригады могут сразу везти пациента в ближайшую больницу. А интеграция скорой медицинской помощи в единое информационное поле с поликлиниками и стационарами открывает врачам доступ к истории болезни каждого пациента, сведениям о наличии у него аллергии, хронических заболеваний, сопутствующих диагнозов, назначенных лекарственных препаратах. В пути они могут корректировать тактику оказания экстренной помощи с учетом анамнеза.

Сервис обмена данными лабораторных исследований предоставляет информацию о загруженности лабораторных анализаторов. Если какие-то из них простаивают, можно перенастроить их на проведение других анализов или перенаправить поток пациентов из клиник, где оборудование, наоборот, перегружено и его не хватает. Такая информация тоже влияет на управленческие решения региональных органов здравоохранения.

Работа оборудования для проведения магнитно-резонансной и компьютерной томографии, других диагностических исследований также нуждается в аналитике, причем не только на региональном уровне, но и непосредственно в клиниках. Владея информацией о загрузке томографов в регионе, врач, направляя пациента на обследование, может порекомендовать, где быстрее его пройти.

Техническая аналитика

Сейчас медицинские информационно-аналитические центры (МИАЦ) сконцентрированы на валовых показателях – оценивают, какие типы данных и в каком количестве передаются на федеральный уровень, насколько доступность записи обеспечена с точки зрения отсутствия технических ошибок.

К примеру, пациент пытается записаться в медицинскую организацию через единый портал госуслуг (ЕПГУ), а система отказывает ему из-за прикрепления к другой клинике или его отсутствия. Такие ошибки устраняются: их находят и анализируют, на каком этапе и по какой причине они возникают.

Это касается и регистрации структурированных электронных медицинских документов в реестре единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения. Например, когда при регистрации возникают какие-то сбои, аналитика данных помогает выяснить причины. В частности, регулярно проводится поиск ответов на такие вопросы: ошибся ли при заполнении документации врач, где в медицинской информационной системе и интеграционной платформе необходимо усилить контроль информации, какими значениями необходимо расширять федеральные справочники, и т. д. Аналитические данные помогают разбираться в деталях и, соответственно, наращивать форматно-логический контроль.

Опираемся на стандарты

Сделать данные более пригодными для аналитической обработки помогают стандарты структуры медицинских данных. Для обмена медицинскими документами в России принят стандарт CDA. Сейчас российское экспертное сообщество «приземляет» HL7 FHIR, уже нашедший широкое практическое применение при обмене медицинскими записями.

Сочетание различных стандартов помогает добиться максимально полного представления о системе здравоохранения, сформировать единое пространство управления для всех ее участников. Это даст возможность проводить глубокую многофакторную аналитику и вывести эффективность принятия решений в медицине на новый уровень.

Автор: Андрей Дюков, руководитель отдела развития компании «Нетрика Медицина»