«В XXI веке целесообразность внедрения МИС в больницах определяется свойствами системы, обеспечивающими поддержку принятия медперсоналом решений в режиме on-line. Необходимость такой поддержки обусловлена очень быстрым ростом объема знаний в области медицины. Применение МИС для оказания помощи врачам в процессе лечения и диагностике с использованием новых знаний и технологий является, возможно, единственным решением этой важнейшей социальной проблемы. Необходимо выделить три главные цели использования МИС в клинике: увеличение эффективности лечения, снижение числа врачебных ошибок, оптимизация расходов на лечение. Для достижения любой из перечисленных целей требуется поддержка принятия решений медперсонала в реальном времени». Из вышесказанного следует, что наиболее актуальной и сложной задачей разработки МИС является разработка систем поддержки принятия решений (СППР) врача.

1.1 Современные системы поддержки принятия решения (СППР)

Современные системы поддержки принятия решения (СППР) возникшие как естественное развитие и продолжение управленческих информационных систем и систем управления базами данных, представляют собой системы, максимально приспособленные к решению задач повседневной управленческой деятельности, являются инструментом, призванным оказать помощь лицам, принимающим решения (ЛПР). С помощью СППР могут решаться неструктурированные и слабоструктурированные многокритериальные задачи.

СППР, как правило, являются результатом мультидисциплинарного исследования, включающего теории баз данных, искусственного интеллекта, интерактивных компьютерных систем, методов имитационного моделирования.

СППР - в большинстве случаев - это интерактивная автоматизированная система, которая помогает пользователю (ЛПР) использовать данные и модели для идентификации и решения задач и принятия решений. Система должна обладать возможностью работать с интерактивными запросами с достаточно простым для изучения языком запросов.

Система поддержки принятия решений или СППР (Decision Support Systems, DSS) - это компьютерная система, которая путем сбора и анализа большого количества информации может влиять на процесс принятия решений организационного плана в определенной области. Интерактивные системы позволяют руководителям получить полезную информацию из первоисточников, проанализировать ее, а также выявить существующие бизнес-модели для решения определенных задач. С помощью СППР можно проследить за всеми доступными информационными активами, получить сравнительные значения объемов продаж, спрогнозировать доход организации при гипотетическом внедрении новой технологии, а также рассмотреть все возможные альтернативные решения.

Для функционирования ИС необходимо обеспечить как наличие средств генерации данных, так и средства их анализа. Имеющиеся в ИС средства построения запросов и различные механизмы поиска хотя и облегчают извлечение нужной информации, но все же не способны дать достаточно интеллектуальную ее оценку, т.е. сделать обобщение, группирование, удаление избыточных данных и повысить достоверность за счет исключения ошибок и обработки нескольких независимых источников информации (не только корпоративных БД, но и внешних). Проблема эта становится чрезвычайно важной в связи с лавинообразным возрастанием объема информации и увеличением требований к инфосистемам по производительности - сегодня успех в управлении предприятием во многом определяется оперативностью принятия решений, данные для которых и предоставляет ИС.

СППР представляют собой системы, разработанные для поддержки процессов принятия решений в сложных мало структурированных ситуациях, связанных с разработкой и принятием решений. Главной особенностью информационной технологии поддержки принятия решений является качественно новый метод организации взаимодействия человека и компьютера.

Окончание итерационного процесса происходит по воле человека. В этом случае можно говорить о способности информационной системы совместно с пользователем создавать новую информацию для принятия решений.

СППР могут включать в себя ситуационные центры, средства многомерного анализа данных и прочие инструменты аналитической, позволяют моделировать правила и стратегии бизнеса и иметь интеллектуальный доступ к неструктурированной информации. Используемые на этом уровне специальные математические методы позволяют прогнозировать динамику различных показателей, анализировать затраты по разным видам деятельности, уяснять их детальную структуру, формировать подробные бюджеты по разным схемам.

До сих пор нет единого определения СППР, в качестве примера можно привести следующие:

- это наиболее мощный представитель класса аналитических систем ориентированный на: анализ больших массивов данных, на выполнение более сложных запросов, моделирование процессов предметной области, прогнозирование, нахождение зависимостей между данными для проведения анализа «что если»;

- это интерактивная прикладная система, которая обеспечивает конечным пользователям, принимающим решение, легкий и удобный доступ к данным и моделям с целью принятия решений в слабоструктурированных и неструктурированных ситуациях в разных областях человеческой деятельности;

- это такие системы, которые основываются на использовании моделей и процедур обработки данных и мыслей, которые помогают принимать решение;

- это интерактивные автоматизированные системы, которые помогают лицам, принимающим решение, использовать данные и модели для решения неструктурованных и слабоструктурованых проблем;

- это компьютерная информационная система, используемая для поддержки разных видов деятельности во время принятия решений в ситуациях, когда невозможно или нежелательно иметь автоматическую систему, полностью выполняющую весь процесс решений;

- это многоуровневая многофункциональная автоматизированная система выработки и реализации решений, которая формируется на основе;

- синтеза функциональных и структурных схем отдельных звеньев объекта;

- сквозных моделей и задач по стадиям жизненного цикла изделия и самого объекта;

- объединения разрозненных локальных подсистем в единую систему управления;

- создания взаимосвязанных контуров управления и усиления роли оперативного управления (для изучения логики и диагностики их течения);

- углубления системного и программно-целевого подхода к планированию и автоматического анализа работы объекта;

- развития единых сквозных норм и нормативов;

- создания разветвленной АРМ (как интеллектуальных терминалов), обеспечения программных взаимосвязей, согласования информации и диалога.

DSS(СППР) - это человеко-машинный вычислительный комплекс, ориентированный на анализ данных и обеспечивающий получение информации, необходимой для принятия решений в сфере управления. Такое разнообразие определений отображает широкий диапазон разных типов СППР. Но практически все виды этих компьютерных систем характеризуются четкой структурой, которая содержит три главных компонента, которые составляют основу классической структуры СППР, отличающей ее от других типов ИС:

Три компонента - основа классической структуры СППР:

- интерфейс пользователя, который дает возможность лицу, которое имеет право принимать решения, проводить диалог с системой, используя разные программы ввода, форматы и технологии вывода;

- подсистема, предназначенная для сохранения, управления, выбора, отображения и анализа данных;

- подсистема, которая содержит набор моделей для обеспечения ответов на множество запросов пользователей, для аналитических задач.

1.2 Структура СППР

- В состав системы поддержки принятия решений входят три главных компонента: база данных, база моделей и программная подсистема, которая состоит из трех подсистем: системы управления базой данных (СУБД), системы управления базой моделей (СУБМ) и системы управления интерфейсом между пользователем и компьютером. Структура СППР, а также функции составляющих ее блоков, определяющих основные технологические операции, представлены на рисунке.

- Любая система поддержки принятия решений содержит подсистему данных, которая состоит из двух основных частей: БД и системы управления базой данных (СУБД) (Рисунок 2). БД играет в информационной технологии поддержки принятия решений важную роль. Данные могут использоваться непосредственно пользователем для расчетов при помощи математических моделей. СППР получают информацию из управленческих и операционных ИС.

Рисунок 1 - Основные компоненты информационной технологии поддержки принятия решений

- Источники данных и их особенности внутренние данные, например данные о движении персонала, инженерные данные и т.п., которые должны быть своевременно собраны, введены и поддержаны данные из внешних источников. В числе необходимых внешних данных следует указать данные о конкурентах, национальной и мировой экономике. В отличие от внутренних данных внешние данные обычно приобретаются у специализирующихся на их сборе организации. Документы, включающих в себя записи, письма, контракты, приказы и т.п. Если содержание этих документов будет записано в памяти и затем обработано по некоторым ключевым характеристикам (поставщикам, потребителям, датам, видам услуг и др.), то система получит новый мощный источник информации.

- Присущий технологии СППР акцент на обработку неструктурированных задач предопределяет некоторые специфические требования к этим элементам компьютерной системы. Прежде всего, речь идет о необходимости выполнять значительный объем операций переструктурирования данных. Нужно предусмотреть возможность загрузки и следующей обработки данных из внешних источников; функционирования СУБД в среде СППР в отличие от обычной обработки информации в управленческих информационных системах требует более широкого набора функций. Это касается также и БД.

- Вообще базу данных можно определить как совокупность элементов, организованных в соответствии с определенными правилами, которые предусматривают общие принципы описания, сохранения и манипулирования данными независимо от прикладных программ.

- Связь конечных пользователей (прикладных программ) с базой данных происходит с помощью СУБД. Последняя представляет собой систему программного обеспечения, которая содержит средства обработки языками БД и обеспечивает создания БД и ее целостность, поддерживает ее в актуальном состоянии, дает возможность манипулировать данными и обрабатывать обращение к БД, которые поступают от прикладных программ и (или) конечных пользователей при условиях применяемой технологии обработки информации. В состав будто БД, которые используются для изучения и обращение к данных, належит язык описания данных (ЯОД) и язык манипулирования данными (ЯМД).

- Язык описания данных предназначенный для определения структуры БД. Описание данных заданной проблемной области может выполняться на нескольких уровнях абстрагирования, причем на каждом уровне используется свое ЯОД. Описание на любом уровне называется схемой. Чаще всего используется трехуровневая система: концептуальный, логический и физический уровни. На концептуальном уровне описываются взаимосвязи между системами данных, которые отвечают реально действующим зависимостям между факторами и параметрами проблемной среды. Структура данных на концептуальном уровне называется концептуальной схемой. На логическому равные выбранные взаимосвязи отбиваются в структуре записей БД. На физическом уровне решаются вопрос организации размещения структуры записи на физических носителях информации.

- Язык манипулирования данными обеспечивает доступ к данным и содержит средства для сохранения, поиска, обновления и стирания записей. Языка манипулирования данными, которые могут использоваться конечными пользователями в диалоговом режиме, часто называют языками запросов.

- СУБД должна обладать следующими возможностями.

- составление комбинаций данных, получаемых из различных источников, посредством использования процедур агрегирования и фильтрации;

- быстрое прибавление или исключение того или иного источника данных;

- построение логической структуры данных в терминах пользователя;

- использование и манипулирование неофициальными данными для экспериментальной проверки рабочих альтернатив пользователя;

- обеспечение полной логической независимости этой БД от других операционных БД, функционирующих в рамках фирмы.

- БД и СУБД используются в любых компьютерных системах. Тем не менее, сравнительно с обычными подходами к реализации БД для решения некоторых задач к функциям и инструментам БД и СУБД в контексте системы поддержки принятия решений выдвигается ряд дополнительных и специализированных требований.

2. Необходимость внедрения систем ППР на медицинские предприятия

Факторов, влияющих на принятие руководителем лечебно-профилактического учреждения (ЛПУ) решения о внедрении медицинской информационной системы (МИС), великое множество, и далеко не всегда эти факторы можно однозначно ранжировать по значимости. Тем не менее, по мнению экспертов, принявших участие в подготовке данного обзора, к числу важнейших из таких факторов следует отнести информированность медиков о результатах внедрения медицинских информационных систем (МИС). 
Врачи, за исключением тех немногих, кто читает статьи на английском языке, не получают достоверной информации о положительных результатах внедрения МИС, поскольку в России таких примеров крайне мало. Опыт использования за рубежом некоммерческих МИС, а созданных и развиваемых в течение многих лет непосредственно в ряде госпиталей, свидетельствующий об увеличении эффективности лечения, повышении уровня безопасности пациентов, уменьшении затрат лечебных учреждений, привел к тому, что правительства и крупные плательщики финансируют внедрение автоматизированных систем в «подведомственных» больницах».

При оценке результата автоматизации ЛПУ выделяют три основные составляющие эффективности - клиническую, организационную и экономическую.

Эффективность клиническая.

В качестве критериев клинической эффективности эксперты называют такие показатели, как уменьшение количества врачебных ошибок при назначении препаратов и направлении на обследование, повышение точности, оперативности и информативности диагностических исследований, уменьшение числа обострений хронических заболеваний за определённый период времени, общее снижение заболеваемости, повышение степени соответствия лечения установленным стандартам.

Наиболее важным показателем считается сведение к минимуму количества врачебных ошибок. В качестве примера функции поддержки принятия решений (ППР), предупреждающие врача о том, каких действий рекомендуется избегать. «Врач либо принимает рекомендацию системы, либо отвергает её, и в базе данных фиксируется эта его реакция. Число случаев, когда врачи соглашались с системой, может служить количественной оценкой эффективности применения системы.

Внедрение МИС, не сомневаются эксперты, должно обеспечить врача оперативной высококачественной информацией для правильной постановки диагноза и определения тактики лечения.

Чем раньше лечащий врач получит ответ диагностической службы и чем информативнее и нагляднее будет этот ответ, тем чётче и достовернее врач составит своё заключение и тем результативнее будет его труд. Для анализа и обобщения результатов исследований он может воспользоваться шаблонами, стандартами, справочной информацией, а система поможет ему не забыть важные детали. Кроме того, большую помощь в постановке диагноза оказывают встроенные в МИС функции обработки показателей. Например, на основе измеренных первичных данных система рассчитает индекс массы тела и даст заключение, нормален ли вес пациента, избыточен или уже существует угроза ожирения (врачу нет необходимости помнить все формулы и показатели). И как только результаты будут внесены в электронную карту и подтверждены ЭЦП, они станут доступны лечащим врачам.

Дополнительная автоматизированная обработка полученных результатов с помощью оригинальных методик должна повысить именно информативность исследований. Но это как раз самое трудное. Необходимо создать эффективные экспертные системы с большим объемом соответствующих «знаний». Хотя их построение требует значительно больших затрат времени и средств, чем автоматизация процессов регистрации пациентов, учёта медицинских услуг и их оплаты, формирования отчетов и т.п. К примеру, на реализацию программы обработки результатов УЗИ плода на разных сроках беременности было достаточно двух месяцев труда квалифицированного программиста, а отработка самой методики и точная постановка задачи заняла более трех лет работы системного аналитика и специалистов в области ультразвуковой диагностики». Важно также, что включенный в современные лабораторные информационные системы (ЛИС) контроль качества результатов исследований позволяет значительно снизить процент ошибок.

Предоставление врачу инструмента, содержащего все необходимые элементы для оперативного принятия правильного решения при постановке диагноза, - одна из задач ближайшего будущего.

В повышении качества медицинского обслуживания большое значение уделяется автоматизации клинико-лабораторных исследований: Существенно повышается производительность лаборатории, создается единая база данных результатов исследований, которые при интеграции лабораторной информационной системы с МИС ЛПУ становятся доступными сразу всем врачам, кому это необходимо.

Эффективность организационная.

Наиболее адекватным показателем организационной эффективности системы, можно считать уменьшение затрат рабочего времени медицинского персонала при подготовке отчётной документации. Оформление большого количества различных документов и подготовка отчётов стали узким местом в работе ЛПУ, что не может не отразиться на качестве лечения, и поэтому пользу от автоматизации в данный момент связывают с решением данной проблемы. По мере дальнейшего развития МИС этот раздел работы можно будет вообще исключить из круга обязанностей медицинского работника. Система сама должна автоматически забирать всю необходимую информацию из медицинской документации и передавать её специалистам, ответственным за оформление отчетов.

Внедрение можно считать успешным, если через какое-то время после его начала - а этот период может измеряться и месяцами, и годами - системой будет пользоваться практически весь медицинский персонал ЛПУ, и в таком случае уже ставится вопрос о количественных оценках эффективности.

Эффективность экономическая.

Комплексный подход к автоматизации ЛПУ обеспечивает руководство медицинского учреждения эффективнейшим инструментом развития. Реальные доходы ЛПУ при эксплуатации МИС увеличиваются, во-первых, за счёт роста производительности труда врачей-диагностов при использовании формализованных; во-вторых, благодаря более интенсивному использованию такого дорогостоящего оборудования, как компьютерный томограф, маммограф и УЗИ-сканер; в-третьих, в силу рационализации расходов на медикаменты, реагенты, необходимые для проведения лабораторных исследований, и другие материалы; в-четвёртых, благодаря контролю расчётов со страховыми компаниями за услуги, оказанные по системе обязательного медицинского страхования (ОМС), что позволяет исключить необоснованные недоплаты; и, наконец, за счёт возможности руководства ЛПУ контролировать работу учреждения в реальном времени. Благодаря приросту доходов учреждения возможность целенаправленно развивать не только экономически эффективные медицинские технологии, но и экономически неэффективные, однако необходимые для полноценного медицинского обслуживания пациентов, - например, оснащать диагностическим оборудованием отделения консультативного приема. Существенно улучшить экономическую ситуацию в ЛПУ можно за счёт автоматизации только одного комплекса задач по оптимизации работы с медикаментами: Внедрение персонифицированного учета медикаментов, когда в больничной аптеке, в отделениях стационара, на всех стадиях лечебного процесса появляется возможность контролировать, какой препарат кто поставил, по какой цене, какому пациенту, в каком количестве и каким врачом он назначен, какая сестра выдала, позволяет практически исключить нецелевое использование медицинских препаратов и добиться экономии средств, окупающей в течение двух-трёх лет затраты на создание и поддержку комплексной МИС. А уменьшение числа врачебных ошибок (передозировок медикаментов, назначений препаратов без учёта их совместимости и противопоказаний) за счёт автоматизированного контроля назначений медикаментов может окупить все расходы на информатизацию учреждения только за счёт снижения издержек от судебных исков.

2.1 Анализ данных в медицинских информационных системах и СППР

Актуальность темы обусловлена тем, что современные медицинские предприятия оснащены передовыми технологиями: медицинское оборудование, информационные системы управления данными, лаборатории, что порождает необходимость в автоматизированном анализе данных.

Анализ данных в значительной степени необходим для работников медицинского учреждения и его руководителя в первую очередь. Годовой медицинский статистический отчет представляет сводку данных об объемах и характере работы учреждения, условиях, в которых протекала за отчетный период деятельность учреждения. Анализ этих данных помогает вскрывать причины отрицательных показателей работы учреждения в целом или его отдельных структурных подразделений. В то же время, являясь как бы летописью учреждения, последовательно из года в год, составляемый годовой отчет содержит сведения, необходимые для всякого рода справок, докладов и т.д.

Медицинский учет, медицинская отчетность и их анализ являются последовательными и взаимно связанными звеньями. Взаимная связь этих звеньев заключается в следующем: правильно организованный медицинский учет способствует рациональной организации труда медицинского персонала для улучшения медицинского обслуживания и создает возможность последовательно накапливать данные о деятельности учреждения.

Медицинская отчетность представляет собой государственную общеобязательную программу обобщения сведений, накопленных в процессе ведения медицинского учета. Без правильно организованного учета невозможно составление достоверных сведений государственной медицинской статистической отчетности. Анализ данных учета и отчетности позволяет изучить деятельность организации на основе данных медицинского учета, выявить достижения и недочеты в работе и понять их причины.

Медицинская документация представляет собой набор документов, предназначенных для записи данных о состоянии здоровья населения и отдельных лиц, отражающих характер, объем и качество оказываемой медицинской помощи, для ее организации и управления службами здравоохранения.

Система поддержки принятия решений позволяет использовать полученные данные, на основе которых помогает менеджеру в принятии решения, а также обеспечивают поддержку принимаемого решения менеджером. Важнейшей целью этих СППР является поиск наиболее рациональных вариантов развития бизнеса компании с учетом влияния различных факторов, таких как конъюнктура целевых для компании рынков, изменения финансовых рынков и рынков капиталов, изменения в законодательстве и сезонные вспышки заболеваний, посещаемость, распространенность вида заболевания, количество операций, занятость медицинского персонала и др. По сути, они представляют собой конечные наборы отчетов, построенные на основании данных из транзакционной информационной системы предприятия, в идеале адекватно отражающей в режиме реального времени основные аспекты производственной и финансовой деятельности.

СППР в медицинских информационных системах используются для помощи менеджерам и руководителям в принятии решений на основе анализа большого количества статистической информации. Например, помощь с составлением рабочего графика, выявление перспективных путей развития предприятия или предупреждение о возможной нехватке врача-специалиста, в связи с большой проходимостью пациентов или сезонными вспышками заболеваний.

2.2 Специфика обработки персональных данных в медицинских учреждениях

Больницы, поликлиники, госпитали, амбулатории и прочие лечебные учреждения как операторы персональных данных получили дополнительные ограничения и требования, которых нет у большинства иных операторов.

Сведения о состоянии здоровья и интимной жизни были отнесены законом к специальным категориям персональных данных. Обрабатывать их можно только при наличии письменного согласия пациента - субъекта персональных данных. Исключений из этого правила всего два:

- когда обработка сведений о состоянии здоровья необходима для защиты жизни, здоровья или иных жизненно важных интересов субъекта либо жизни, здоровья или иных жизненно важных интересов других лиц, а получение согласия субъекта персональных данных невозможно;

- когда обработка персональных данных осуществляется в медико-профилактических целях, в целях установления медицинского диагноза, оказания медицинских и медико-социальных услуг при условии, что обработка персональных данных осуществляется лицом, профессионально занимающимся медицинской деятельностью и обязанным, в соответствии с законодательством Российской Федерации, сохранять врачебную тайну (т.е. непосредственно врачом).

Подобные ограничения создают существенные проблемы для медицинских учреждений - даже на то, чтобы сведения в электронную историю болезней или электронную амбулаторную карту вносила медсестра, ассистирующая врачу при приеме или лечении, нужно письменное согласие пациента. Возникает проблема с доступом к информации подразделений автоматизации, государственных и муниципальных служащих департаментов и отделов здравоохранения органов власти, не являющихся врачами, в том числе - при подготовке и обработке многочисленных отчетов, содержащих не обезличенные данные о больных и их лечении.

Такой порядок делает практически невозможным хостинг приложений медицинских учреждений в центрах обработки данных (ЦОД), использование передовых технологий, например, облачных и вычислений SaaS, поскольку в этом случае определить лиц, имеющих доступ к персональным данным, практически невозможно.

Дело в том, что согласие пациента на обработку должно содержать, в том числе, цель обработки персональных данных, перечень персональных данных, на обработку которых дается согласие, перечень действий с персональными данными, на совершение которых дается согласие, общее описание используемых оператором способов обработки персональных данных. Как вытекает из приведенного выше ограничения на доступ лиц, не являющихся врачами, к персональным данным пациентов, в согласии на обработку придется указать и тех лиц, которые будут допущены к сведениям о состоянии здоровья. Предусмотреть все это заранее весьма сложно, а невыполнение требований к содержанию согласия на обработку приведет к санкциям надзирающих органов.

Вторая специфическая проблема обработки персональных данных пациентов, содержащих сведения о состоянии здоровья, вытекает из первой.

Правительство РФ Постановлением 2007 г. №781 утвердило «Положение об обеспечении безопасности персональных данных при их обработке в информационных системах персональных данных», в котором содержится требование об обязательной классификации всех ИСПДн. Классификацию проводят сами операторы (в нашем случае - медицинские учреждения), а порядок ее определяется трехсторонним приказом ФСТЭК России, ФСБ России и Мининформсвязи от 13 февраля 2008 г. №55/86/20. В соответствии с этим приказом информационные системы, обрабатывающие сведения о состоянии здоровья, отнесены одновременно к типовым системам класса К1 и специальным системам. Такое сочетание означает, что если в ходе обработки персональных данных будут нарушены заданные характеристики безопасности персональных данных, последствия такого нарушения для субъектов персональных данных априори оцениваются как значительные негативные. С целью выявления актуальных угроз персональным данным в таких системах необходимо формирование модели угроз в соответствии с методиками ФСТЭК России.

Выход видится в кооперации усилий профессионалов в области медицинских информационных технологий, как создающих, так и эксплуатирующих прикладные системы, а также специалистов в области информационной безопасности, имеющих необходимые специальные знания. Их совместными усилиями были бы возможны создание глубоких, учитывающих все особенности работы медицинских информационных систем отраслевых нормативных и методических документов, апробация в реальных условиях деятельности организаций системы здравоохранения и согласование документов с государственными регуляторами.

Тогда медицинские учреждения занимались бы своей основной работой - лечили людей, а не решали сложные кроссворды российского законодательства, имели бы возможность использовать самые современные достижения медицины, не опасаясь невольно стать правонарушителями. Это позволило бы и сформулировать требования безопасности к медицинским прикладным системам, и заняться их реализацией уже на этапе создания программного обеспечения, а не решать задачу «прикручивания» средств безопасности на этапе их ввода в эксплуатацию.

3. Современные тенденции развития медицинских информационных систем

В первой главе определены ключевые проблемы информатизации в медицине.

Изложены основные положения, обосновывающие необходимость разработки и внедрения медицинских информационных систем:

- - существование и появление большого объёма научной информации на бумажных носителях в виде статей, монографий и сборников, с которой врачи не в состоянии справиться (ежегодно публикуется около 2 млн. статей в 40 тыс. биомедицинских журналах, словарь международных клинических классификаций насчитывает около 30 000 основных терминов);

- - использование для лечения больных значительного количества лекарственных препаратов, имеющих противопоказания, побочные действия, сложные взаимодействия с другими препаратами, определенные дозировки и схемы применения (В настоящее время в медицине известно более 105 лекарственных препаратов и симптомов заболеваний, свыше 104 болезней, помнить эту информацию не представляется возможным);

- - внедрение в лечебно-профилактические учреждения (ЛПУ) современных компьютеризованных медицинских приборов и следящих систем, а также средств передачи и хранения потоков информации, что приводит к необходимости обработки и хранения большого количества цифровой информации;

- - необходимость составления и дублирования в медицине огромного потока различного рода бумажной документации;

- - создание и функционирование различных электронных ресурсов: специализированных сайтов для врачей, электронных каталогов, журналов, также содержащих большие объемы информации;

- - существование немалого процента врачебных ошибок, сопровождаемого дальнейшей потерей здоровья больного или летальным исходом из-за неточности в оценке его состояния (Проблема заключается в том, что на состояние больного могут оказывать влияние определенные факторы не только по отдельности, но и в определенных сочетаниях значений. Естественно, обработать такое количество информации и выявить определенные закономерности только под силу вычислительной технике с соответствующим программным обеспечением);

- - усложнение процесса принятия верных решений ввиду множественности факторов и признаков заболеваний, их взаимодействий.

В нашем динамичном мире, когда не все последствия могут быть прогнозируемы и не все пути решений можно увидеть, руководителю необходимо предоставить инструмент, который если и не сумеет предложить конкретный вариант действий, то хотя бы поможет в анализе и прояснении ситуации на основе слабых сигналов. СППР смогут стать эффективными и признанными партнерами руководителей, только если обеспечат помощь в решении все более усложняющихся задач. Для этого потребуется использование элементов искусственного интеллекта, как например, в автоматизированных системах принятия решений и системах с использованием интеллектуального анализа данных.

Производство, чтобы быть конкурентоспособным, должно основываться на новейших достижениях и в связи с этим достаточно легко переориентироваться на более совершенные технологии. Поэтому руководителю любого ранга следует обеспечить необходимую помощь в выработке и обосновании решений, адекватных изменяющимся условиям, в которых функционирует управляемая им система, и воздействиям со стороны среды. СППР являются мощным инструментом для выработки альтернативных вариантов действий, анализа последствий их применения и совершенствования навыков руководителя в столь важной области его деятельности как принятие решений.

медицинский решение информационный принятие

Список источников