Rambler's Top100
Статьи ИКС № 09-10 2017
Гузель КУЛИКОВА  07 ноября 2017

Средний балл за аналитику

Снисходительную «троечку» как максимальный балл ставят за аналитику в сфере информатизации здравоохранения эксперты, опрошенные «ИКС». Если по гамбургскому счету, то данные инструменты здесь не работают. Что вполне объяснимо: у аналитики нет заказчиков, нет серьезного спроса. А без анализа эффективная деятельность невозможна.

Потерянные данные

Одна из главных задач аналитики – создавать постоянно обновляющуюся информационную картину отрасли, отражающую реальную и ретроспективную ситуации, особенности и тенденции ее развития. Практическая польза от внедрения подобных систем очевидна: врачам они позволяют получить полную картину болезни и поставить диагноз, свести к минимуму количество профессиональных ошибок; в руках руководителей медицинских организаций становятся инструментом влияния на принятие управленческих решений; коммерческим компаниям, предлагающим услуги для медорганизаций, помогают скорректировать стратегии, завоевать новые рынки. Однако надежды, которые возлагались на аналитические системы, пока не оправдались.

Да, признают специалисты, объемы ИТ-аналитики за последние годы существенно увеличились, например, благодаря проекту Единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения (ЕГИСЗ) появилась возможность собирать статистику приемов, диагнозов, хирургических вмешательств и т.п. Однако существует ряд важных факторов, которые тормозят развитие аналитического обеспечения информатизации здравоохранения. Главная проблема – это отсутствие достоверной, проверяемой статистической информации.

Уровень автоматизации структур здравоохранения сегодня сильно различается. ИТ в медицину пришли позже, чем в другие области. Поэтому и организаций, которые собирают сведения в электронном виде, пригодном для анализа, меньше. В результате до сих пор вручную заполняются многочисленные формы статистической отчетности, сведения в которых зачастую дублируют друг друга. Это вызывает сомнения как в точности информации, так и в возможности ее последующей обработки. Такие данные – информация, потерянная для аналитики.

Другой не менее важный фактор – юридические ограничения. Электронные медицинские карты до сих пор не имеют легитимного статуса. Уже не один год, а в некоторых организациях десятилетиями используют электронные данные. Несмотря на это, доктора обязаны всю документацию хранить еще и в бумажном виде. С точки зрения медицинского сообщества, информационные системы не упростили, а наоборот, усложнили работу врачей, которые теперь вынуждены вносить сведения не только в бумажную, но и в электронную карту.

Здесь возникает конфликт интересов. Врачей обязали использовать формализованные шаблоны, которые позволяют быстро проанализировать и сформировать документ в информационных системах. Однако в лечебном процессе, в ежедневной деятельности медицинского персонала такие данные не нужны. Получается, что выгодоприобретателями являются специалисты других подразделений. По мнению специалистов, необходимо создавать такие аналитические системы, которые упростили бы жизнь и работу врачей, вот тогда и качество предоставляемой информации существенно повысилось бы.

Другая сторона проблемы состоит в том, что аналитические программы позволяют быстро находить врачебные ошибки и недочеты в работе. Поэтому возникает страх перед санкциями. Однако цель аналитики не в том, чтобы «найти и наказать», а в том, чтобы помочь врачу поставить точный диагноз, прогнозировать развитие болезни, рассчитывать риски для каждого пациента, а иногда и исключать их. Этот аспект необходимо объяснять пользователям систем, подчеркивают эксперты. А пока аналитика служит прежде всего для формирования государственной и ведомственной статистической отчетности.

Big Data ждет регулятора

На втором этапе реформы здравоохранения, запланированном на 2020–2025 гг., предусмотрено полностью раскрыть потенциал ЕГИСЗ. Для развития управления отраслью, логистики фармрынка, обучения врачей и оценки качества работы здравоохранения будут применяться технологии Big Data. С точки зрения главы Минздрава России Вероники Скворцовой, это позволит автоматически выбирать оптимальные алгоритмы медицинского сопровождения для каждого человека, проводить экспертизу качества медицинской помощи и повысить эффективность системы в целом.

Современная медицина накопила огромный объем самых разнообразных медицинских данных в цифровом формате, которые почти не используются, отмечают эксперты. Аналитическая обработка этих данных – одно из самых востребованных направлений внедрения технологий больших данных, включая машинное обучение, обработку изображений, специализированные статистические исследования, искусственный интеллект. Сейчас эта область развивается. В качестве примера можно привести выполняемый правительством Москвы проект по автоматическому анализу кардиограмм с целью ранней диагностики определенных заболеваний. Другой пример – решение для мониторинга и анализа тремора при болезни Паркинсона. Оно позволяет оценивать уровень тремора больного по показаниям носимых устройств. «В результате расширяются возможности врача – он может наблюдать за состоянием пациента не только во время приема или обследования, но практически непрерывно», – поясняет Ольга Горчинская  («Ай-ФОРС»).

Грамотное применение этой технологии совершит революцию в предсказательной медицине и позволит в разы оптимизировать затраты на здравоохранение на государственном уровне. Потребность в аналитике больших данных в медицине очень высока. Результаты анализа Big Data, например, дадут возможность создать максимально полный реестр медицинских данных, задействовать накопленную информацию при прогнозировании возможных «волн» заболеваний. Кроме того, использование потенциала больших данных поможет оптимизировать работу медучреждений и эффективнее управлять персоналом. В России есть попытки обработки больших данных, как в медицине, так и в других сферах. Однако целый ряд факторов тормозит развитие этого направления. Владимир Соловьев  («РТ Лабс») к таким факторам относит отсутствие адаптированных под конкретную сферу инструментов и программных решений для анализа и выбора перечня обрабатываемых данных, нехватку специалистов, необходимость серьезных инвестиций для внедрения проектов Big Data.

Возможно, запрос со стороны министерства станет волшебным толчком для внедрения технологии, позволит решить накопившиеся проблемы, связанные со сбором первичных данных и их обработкой. Ведь именно такие сведения должны стать основой Big Data. На данный момент первичные данные можно получить только из медицинских карт, а здесь масса проблем: от неразборчивого почерка врачей, нежелания заполнять структурированные опросники до уровня развития методов анализа неструктурированной информации, которые пока еще не прижились в медицине. Роль регулятора, по оценке опрошенных экспертов, в развитии аналитических систем трудно переоценить.

Обманутые ожидания

Лучшие разработки не будут востребованы до тех пор, пока на них не появится запрос со стороны потенциальных пользователей. По оценке экспертов из ИТ-компаний, участники государственного здравоохранения практически не подготовлены к работе с новыми системами. Как у медицинского персонала, так и у руководителей лечебных учреждений отсутствует понимание важности и полезности аналитических инструментов и тех качественных изменений, которые их использование привнесет в их ежедневную деятельность. Определенные сдвиги в этой области будут происходить по мере демократизации аналитики за счет появления новых интерфейсов, упрощающих работу.

Другой важный аспект, на который обращают внимание эксперты, состоит в том, что единые федеральные аналитические или учетные сервисы, которые сейчас создаются, впервые внедряются в масштабах всей страны. Их никто не апробировал. Поэтому и нет людей, реально владеющих всей полнотой профессиональных навыков. В такой ситуации одновременно идет процесс обучения, освоения, поиска новых решений. Здесь невозможно полностью исключить возможность ошибок: реального опыта нет. «Пока над новыми проектами у нас работает группа системных аналитиков и программистов. Однако специалистам, имеющим большой опыт работы в здравоохранении разного уровня управления и в практической медицине, хотелось бы наблюдать за этим процессом и понимать, что получится в результате. Роль Минздрава России в этой истории абсолютно уникальна, потому что никто лучше специалистов данного ведомства не сможет сформулировать требования к тем или иным системам», – подчеркивает Михаил Натензон  (НПО «Национальное телемедицинское агентство»).

О том, насколько важно найти общий язык между заказчиками и ИТ-разработчиками, говорят все участники опроса, работающие в здравоохранении. Существенный, если не главный недостаток большинства решений для медицины обусловлен тем, что ИТ-специалисты, которые их создают и внедряют, редко тесно взаимодействуют с практиками «по ту сторону баррикад».

Изначально во главе проектов для медицины должны стоять не программисты, а люди, имеющие значительный релевантный опыт в здравоохранении, указывают аналитики. Именно те, кто знает и понимает проблемы и требы отрасли, что называется, изнутри и досконально.

Если обе стороны, и ИТ-разработчики, и руководители здравоохранения, не возьмутся всерьез за решение этой задачи, параллельное и автономное существование двух миров может затянуться на годы.

Эксперты также обращают внимание, что ни руководителей, ни медицинский персонал никто толком не учит тому, как использовать аналитический инструментарий в работе. Такие навыки сегодня необходимо приобретать на курсах повышения квалификации, нацеленных на подготовку нового поколения профессионалов, способных использовать современные технологии в ежедневной практике.  

Поделиться:
Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!