Медицинские информационные системы медицинских организаций

Введение

Актуальность теоретического обоснования информационных систем, в том числе медицинских, как объекта оценки объясняется тем, что они обеспечивают вклад в мировую экономику, занятость огромной армии IT специалистов, рост налоговых доходов от этой деятельности, повышение качества медицинских услуг и сохранение здоровья людей и, соответственно, развитие экономики.
Особенность теоретического обоснования оценки программного обеспечения для медицинских информационных систем (далее - МИС) заключается в специфике самого объекта оценки. Разработка МИС относится к области инженерной деятельности в сфере информационных технологий. К тому же необходимо учитывать специфику потребителя данных информационных систем – сферу здравоохранения. Развитие МИС в мире берет свое начало с 50-х гг. прошлого столетия, от поддержки принятия медицинских решений на компьютерной основе до создания всемирной беспроводной связи с применением облачных технологий. Различия в уровнях территориальной структуры здравоохранения, уровне компьютеризации МИС, целевом назначении и функциональных возможностях МИС накладывают отпечаток на толкования данного понятия. Сферы применения МИС имеют широкий диапазон, который постоянно расширяется. Специфика программного обеспечения для МИС как объекта оценки заключается в том, что его можно оценивать либо как комплекс программ, представленных в различном виде, либо как отчуждаемое произведение, отчуждаемость обеспечивается наличием прилагаемой документации и данных.

1. Критерии оценки информатизации МО

Согласно документу «Методические рекомендации по обеспечению функциональных возможностей медицинских информационных систем медицинских организаций (МИС МО)», утвержденному Минздравом РФ 01.02.2016, выделяют 3 уровня информатизации МО: с минимальной, базовой и расширенной функциональностью.
В МО с уровнем информатизации на минимальном уровне АРМ сотрудников финансово-экономических отделов, бухгалтерии, отдела кадров, подразделения медицинской статистики обеспечивается информационная поддержка задач ведения регистра прикрепленного населения в амбулаторно-поликлиническом звене или регистра пролеченных больных в стационаре, персонифицированный учет оказанной МП и медицинских услуг, взаиморасчеты в системе ОМС, взаимодействие с региональными и федеральными сервисами, создание медико-статистических отчетов.
При базовой функциональности возможности минимального уровня дополняются АРМами сотрудников лечебно-диагностических подразделений и функционалом обеспечения решения параклинических задач:
- автоматизация регистратуры и/или приемного отделения и ведение расписаний;
- управление потоками пациентов, ресурсами; расчет и контроль показателей деятельности подразделений и МО в целом, формирование отчетности;
- ведение ЭМК пациента (или ее части), обычно в неформализованном виде, путем набора текста с клавиатуры или использования текстовых шаблонов;
- автоматизация аптеки МО, клинико-диагностических лабораторий, подразделений инструментальной диагностики.
Полной интеграции подсистем между собой не предполагается. Например, направления на диагностические исследования, сделанные в ЭМК пациента, автоматически не передаются в лабораторную информационную систему или PACS/радиологическую информационную систему и не являются «триггером» для выполнения диагностических исследований. Результаты диагностики также автоматически не доступны в документах ЭМК.
Расширенная функциональность включает функции базового уровня, кроме того, АРМы сотрудников всех подразделений МО и обеспечено выполнение дополнительных возможностей:
- формализованное ведение разделов ЭМК во всех подразделениях МО;
- автоматическое заимствование данных для формирования «сводной медицинской информации»: эпикризы, учетные документы, формы государственного статистического наблюдения и др.;
- интеграция с лабораторной и радиологической подсистемами: возможность автоматической передачи врачебных назначений из подсистемы ведения ЭМК в лабораторную информационную систему и PACS/радиологическую информационную систему и, при реализации исследований, их результатов в ЭМК пациента для использования лечащим врачом;
- интеграция с МКС (прикроватные мониторы, системы суточного мониторирования артериального давления и др.): возможность передачи данных для их представления и использования в системе ведения ЭМК;
- обмен информацией с МИС других МО в рамках оказания МП (направления на госпитализацию, диагностику, лечение, получение результатов диагностических консультаций и исследований);- информационная поддержка процесса управления МО, включающая использование информационно-аналитических подсистем для представления, контроля и прогнозирования;
- информационная поддержка взаимодействия с пациентами: предоставление информации о заболеваниях, методах лечения и профилактики, электронных копий медицинских документов.

2. Особенности информатизации специализированных МО

Медицинская информация имеет характерные особенности, такие как:

- Объективность медицинской информации. Всю информацию, циркулирующую в лечебных учреждениях, принято разделять на объективную и субъективную.
Объективной считается такая информация, которая создается путем регистрации аппаратными средствами при исследовании пациента и диагностики заболеваний. Такими исследованиями являются, например, всевозможные датчики биопотенциалов человека, термометрия, эндоскопия, биопсия. К ним относятся также различные способы получения изображения его внутренних органов – рентгенография, компьютерная томография, ультразвуковая биолокация. К объективной информации можно отнести статистические показатели работы лечебных учреждений, цифровые данные деятельности органов здравоохранения.Субъективной считается такая информация, которая получается при анализе сигналов непосредственно человеком, без применения каких-либо сложных электронных устройств. Субъективными данными являются, например, результаты осмотра больного, пальпация его органов и т.д.

- Достоверность медицинской информации. Достоверность медицинской информации связана в первую очередь с качеством сигнала и зарегистрированными данными. При регистрации биологического сигнала от пациента неизбежно возникают помехи, или «информационные» шумы. Соотношение между величиной сигнала количеством шумов определяет качество работы регистрирующей системы. Чем выше уровень регистрируемого сигнала и чем слабее посторонние шумы, тем достовернее информация. Если уровень шумов высок, полезный сигнал может быть не зарегистрирован.

- Доступность медицинской информации. Доступность медицинской информации – это мера возможности получить ту или иную информацию. На степень доступности информации влияют одновременно как доступность данных, так и доступность адекватных методов для их интерпретации. Отсутствие доступа к данным или отсутствие адекватных методов обработки данных приводят к одинаковому результату: информация оказывается недоступной.

- Актуальность медицинской информации. Под актуальностью медицинской информации подразумевается степень ее соответствия текущему моменту времени.

3. Понятие «умная клиника» и «интернет вещей»Современные медицинские технологии или интернет вещей (Internet of things, IoT) дают персоналу представление о состоянии пациента здесь и сейчас, даже если последний находится далеко, позволяет моментально среагировать на изменения, скорректировать лечение. Больной может при помощи таких технологий дистанцироваться от своего лечебного учреждения и врача, больше времени уделять себе и семье, повысить уровень самообразования, быть уверенным в своём здоровье и вовремя обратиться за помощью при необходимости.
Тренд на автоматизацию затронул многие отрасли. Но медицина сейчас по понятным причинам нуждается в ней больше других. Разработка новых технологий, таких как умный дом, интернет вещей, телемедицина, облака, подготовили почву для внедрения IT-решений в здравоохранении и открытия умных клиник. По определению умная клиника - это медицинское учреждение, в котором внедрены решения, помогающие оптимизировать взаимодействие пациентов с медицинским персоналом, автоматизировать часть работ. Как правило, оборудование умной клиники подключено к облаку или к внутренней информационной системе.

4. Системы BI-анализа в медицине

Для решения задачи анализ данных могут использоваться, например, В1-системы (В1 — бизнес-анализ), которые позволяют проводить анализ больших объемов данных, заостряя внимание на ключевых факторах, моделируя различные возможные исходы. Помимо отчетности эти системы включают инструменты интеграции и очистки данных (ETL), аналитические хранилища данных и средства Data Mining. Применение Data Mining в медицине предоставляет множество преимуществ, среди которых стоит отметить следующие:
• возможность легко выбрать необходимые медикаменты для лечения болезни;• определить показания и противопоказания для каждого отдельного случая;
• выбрать необходимые процедуры, которые позволят избавиться от заболевания за максимально короткий промежуток времени;
• предсказать, как тот или иной метод лечения повлияет на пациента и многое другое.
В настоящее время есть множество различного ПО, реализующего эту технологию.
К лидерам рынка BI-платформ можно отнести решения от компаний Business Objects и SAP, а на рынке расширений для СУБД представлено большинство поставщиков корпоративных СУБД, например, Microsoft и Oracle. Однако для небольших или недавно открывшихся компаний подобные продукты окажутся слишком дорогими и, кроме того, большая часть их возможностей просто останется невостребованной из-за малого количества накопленной информации. Поэтому подобным компаниям стоит обратиться к BI-каркасам, где тоже представлены решения, способные решать различные BI-задачи.
На этом сегменте рынка присутствуют решения с открытым исходным кодом и, что особенно удобно для клиента, начальные версии продуктов предоставляются на безвозмездной основе в рамках существующих открытых лицензий. Возможностей этих версий вполне достаточно для решения базовых BI-задач. Одним из наиболее известных BI-решений с открытым исходным кодом является продукт Pentaho BI Suite от Pentaho Corporation. Компания Pentaho также является известным игроком на рынке BI-решений с открытым исход ным кодом, при этом она изначально работала только на рынке BI и поэтому, возможно, не очень известна в среде разработчиков.
Продукт Pentaho BI Suite разработан на языке программирования Java, поэтому обладает всеми преимуществами и недостатками, свойственными Java-приложениям. К преимуществам относится мультиплатформенность, благодаря которой Pentaho BI Suite может работать на разных ОС, при этом однозначно поддерживаются:
— Windows XP SP2 и выше;
— современные дистрибутивы Linux, Solaris 10;
— MacOS X 10.4 и выше.
С помощью Pentaho BI Suite для регистра больных сахарным диабетом города Новосибирска был разработан информационно-аналитический модуль, решающий следующие задачи:
1) анализ заболеваемости диабетом среди детей и подростков;
2) определение возрастных групп риска, наиболее подверженных заболеванию;
3) выявление связей между показателями заболеваемости по определенным видам диабета;
4) выявление показателей заболеваемости в различных населенных пунктах;
5) анализ по территориальному расположению больниц и больных.
Использование В1-технологий дает возможность реализовать подобные модули и для других существующих регистров с минимальными затратами.

Заключение

Внедрение информационных технологий в здравоохранении является не просто необходимостью, обусловленной какими-то веяниями моды. Информационные технологии заняли существенную позицию в борьбе за сохранение здоровья людей и начали играть в этом ключевую роль как на уровне уникальных технологий, напрямую помогающих в лечении больных, так и обычных управленческих технологий, повышающих производительность, а значит, и отдачу от работы медицинского персонала.