Гибридные системы в среде электронного здравоохранения – новый этап в поддержке врачебных решений

Размещено на http://www.allbest.ru/

ФГУ «Московский НИИ педиатрии и детской хирургии Минздравсоцразвития РФ»

Гибридные системы в среде электронного здравоохранения - новый этап в поддержке врачебных решений

Б.А. Кобринский

Переход к электронному здравоохранению (e-Health) предполагает построение территориальных и глобальных сетей передачи медицинских данных и создание на этой основе единого информационного пространства. Это - перспектива российского и мирового здравоохранения, начало которому уже положено, что особенно заметно на примере наиболее продвинутых в вопросах информатизации стран.

Электронное здравоохранение - это система или среда, представляющая собой информационно-коммуникационную основу для решения всего спектра задач охраны здоровья населения, реализуемая на основе всеобъемлющего электронного документооборота, обязательно включающего персональные медицинские данные, которая должна обеспечивать оперативный доступ ко всей информации с возможностью её совместного дистанционного анализа врачами и контактов врачей с пациентами на основе телемедицинских технологий. Английские исследователи [1] рассматривают электронное здравоохранение в качестве «посредника» для перехода к новой фазе модернизации здравоохранения Великобритании. Этот тезис крайне важен и для России, где осуществляется реорганизация системы охраны здоровья населения.

Ключевым компонентом электронного здравоохранения является Электронная Медицинская Карта (ЭМК) или карта здоровья (electronic healthcare record), включая в это понятие любые медицинские карты пациентов, которые ведутся в медицинских учреждениях любого типа и административного подчинения в течение всей жизни. Переход к интегрированным системам, включающим персональные данные пациентов, создает основу для формирования единого информационного пространства отдельных служб, регионов и здравоохранения России в целом. Учитывая взаимосвязь медицинских, социальных и экологических аспектов, их роль для здоровья, комфортного состояния и / или адаптации человека в обществе, можно рассматривать такие понятия как единое информационное медико-социальное и медико-экологическое пространство.

Электронное здравоохранение предполагает наличие распределенных баз данных клинической информации, объединяемой на основе персоно-центрированного подхода [2, 3]. Таким путем обеспечивается переход к так называемому персоно-центрированному здравоохранению (person-centred healthcare) или персональной охране здоровья (pHealth). Множество взаимодополняющих ЭМК являются основой для выявления минимальных отклонений в состоянии здоровья пациентов и последующих возможных изменений. Теоретической основой для этого служит концепция континуума переходных состояний организма, предполагающая практически непрерывный (на молекулярном уровне) процесс с отсутствием четких границ на этапах: норма реакции - функциональные отклонения - пограничные состояния - хронические заболевания [4, 5].

Электронное здравоохранение, наряду с доступностью необходимых медицинских данных пациента (в рамках ролевого санкционированного доступа), должно предоставлять врачу дополнительные возможности в процессе принятия диагностических и лечебных решений, что означает переход к гибридным информационным системам, т.е. включающим модули поддержки принятия решений (ППР или DSS - Decision Support System). Под гибридными будем понимать системы, в которые инкорпорированы модули принятия решений, срабатывающие автоматически при вводе определенной информации или включающиеся по запросу пользователя для оценки состояния или проведения расчетов, используя накопленные в ЭМК данные о состоянии больного. Такие системы значительно более привлекательны для врачей, так как обеспечивают им конкретную помощь в процессе ведения больного.

Рассмотрим этот подход на примерах систем различной направленности. В состав автоматизированного федерального генетического регистра [6] были включены различные подсистемы поддержки принятия решений: анализ родословной, расчет генетического риска, выбор методов исследований. Экспертная система анализа родословной для автоматического определения характера наследственной передачи в семьях функционирует с использованием генетической информации, получаемой путем запросов из базы данных регистра. На выходе врач получает заключение о возможности наличия у пациента моногенного заболевания и его типе наследования, сопровождающиеся фактором уверенности. Ряд математических моделей и реализующий их программный комплекс обеспечивает расчет повторного риска заболевания в семьях. Интеллектуальный модуль по вопросам назначения обследований, при подозрении на наследственные нарушения обмена веществ, содержащий информацию о специфичных для каждого конкретного диагноза лабораторных изменениях, запускается при выдвижении врачом гипотезы о диагнозе. В отдельных системах могут быть встроены математические модели; примером такой технологии может служить «Айболит» (при дальнейшем развитии «Миррор»), используемый в практике российской сердечно-сосудистой хирургии [7].

В гибридной системе для отделения термической травмы [8] реализовано формирование ряда расчетных показателей и указаний («подсказок») о возможных патологических процессах при введении данных об определенных признаках: расчет площади поражения по электронной скице, являющейся визуальным представлением тела человека, расчет объема инфузионной терапии в зависимости от тяжести поражения и возраста пациента, определение шока в зависимости от введенных клинических данных, вычисление индекса риска инфекционных осложнений. На основании этих данных активизируется схема обследования и лечения индивидуально для каждого пациента и выдается необходимая информация. Реализацию подобных функций, выражающуюся в предупреждении медицинского персонала о потенциальном риске принимаемых решений для пациентов, Е. Шульман [9] называет проактивным «поведением» медицинских информационных систем.

В общем виде можно говорить о том, что переход к гибридным системам предполагает комплексное обеспечение потребностей врача в информации в процессе обследования и лечения пациентов с использованием в перспективе всех возможностей, предоставляемых электронным здравоохранением в результате доступности сведений из всех медицинских карт пациентов. Такой подход предполагает не только высокий уровень информационной (в том числе интеллектуальной) поддержки врачебных решений на всех этапах медико-технологического процесса наблюдения, обследования и лечения больных, но и оперативность в получении необходимых данных. Их полнота обеспечивается за счет интеграции сведений многочисленных ЭМК, накапливающихся в базах данных информационных систем, в сочетании с данными и знаниями консультативных и вычислительных лечебно-диагностических систем. В будущем и дистанционные системы поддержки процессов принятия врачебных решений в чрезвычайных ситуациях [10] будут иметь возможность получать дополнительные персональные медицинские данные о пациентах из объединенных хранилищ, что откроет новые пути для существенного повышения качества и оперативности оказания помощи с учетом сведений о предшествующих заболеваниях и лечении пострадавших. Первый опыт в этом направлении был получен после урагана «Катрина», когда централизованные электронные записи (electronic health records) о лекарственных назначениях способствовали организации эффективной медицинской помощи беженцам при массовой потере бумажных носителей медицинской информации [11]. врач пациент медицинский сеть

В настоящее время в ряде российских регионов идёт процесс формирования интегрированных медицинских систем, объединяющих функционирующие в отдельных учреждениях информационные системы. Создающееся при этом информационное медицинское пространство клинических данных может рассматриваться как основа для оперативного принятия адекватных лечебно-диагностических решений. Одновременно это позволит осуществлять пространственно-временной мониторинг за медико-демографическими показателями рождаемости, заболеваемости, инвалидности и смертности, обращая особое внимание на так называемые “маркерные” виды социально значимой патологии. Объединение данных, накапливающихся в различных территориях, открывает возможности для проведения сравнительных эпидемиологических и медико-экологических исследований при неинфекционных заболеваниях, для масштабных мультицентровых исследований. На такой основе возможно уточнение клинической картины и классификации редких заболеваний с учетом особенностей их проявления при использовании методов интеллектуального анализа данных. В настоящее время это было показано на выборке небольшого объема для группы наследственных болезней с поражением соединительной ткани [12].

Переход к единому информационному медицинскому пространству в рамках электронного здравоохранения закладывает также основы для организации на принципиально новом технологическом уровне специализированных информационных систем (регистров) территориального и федерального уровней путем выборки соответствующей деперсонифицированной информации из распределенных баз данных. Это позволит формировать регистры на основе любых данных и оперативно получать информацию по интересующим факторам, контроль за которыми будет заложен в модули гибридных систем. Одновременно это освободит медицинский персонал от повторного ввода персональных медицинских данных в различные информационные системы.

В среде электронного здравоохранения по новому будет реализовываться автоматизация в вопросах управления, опирающаяся на данные любого объема и типа. С использованием математических моделей гибридных систем лица, принимающие решения, смогут получать как информацию о ситуации, так и предлагаемые проекты решений. Исходя из принципов ситуационного управления, следует отметить, что с помощью специальных процедур экстраполяции последствий принятия того или иного решения можно, на основании знаний об объекте управления и его функционировании, заранее оценить результаты применения выбранного воздействия и сравнить полученные прогнозы для всех возможных в данной ситуации воздействий [13].

Таким образом, гибридные системы в среде электронного здравоохранения открывают перспективу глубокой интеграции различных компьютерных систем, что создает качественно новые возможности как для совершенствования медико-технологических процессов профилактики и лечения заболеваний, так и для управления и перспективного планирования на основе динамического анализа состояния здоровья населения при учете влияния многообразных факторов окружающей среды и в условиях имеющихся на данный момент, а также необходимых ресурсов для профилактики заболеваний и оказания полноценной медицинской помощи при возникновении патологических проявлений.

Литература

1. Clough K., Jardine l. Telemedicine - the agent for change // British J. Healthcare Computing & Information Management. 2001. Vol.18, No.8. P.22-24.

2. Lloyd-Williams D. Ehealth: A dilemma for Europe // British J. Healthcare Computing & Information Management. 2004. Vol.21, No.10. P. 20-23.

3. Кобринский Б.А. Перспективы и пути интеграции информационных медицинских систем // Врач и информационные технологии. 2009. №4. C.4-11.

4. Kobrinsky B. Concept of the continuum of intermediate states of development: risk factors in child health // Medical Audit News. 1995. Vol. 5, No.2. P. 21-22.

5. Кобринский Б.А. Континуум переходных состояний организма и мониторинг динамики здоровья детей. М.: Детстомиздат, 2000.

6. Kobrinsky B., Tester I., Demikova N. et al. A Multifunctional System of the National Genetic Register // Medinfo'98: Proc. 9th Intern. Congr. on Med. Informatics. Pt 1. Seoul, 1998. P. 121-125.

7. Бураковский В.И., Бокерия Л.А., Газизова Д.Ш., Лищук В.А. и др. Компьютерная технология интенсивного лечения: контроль, анализ, диагностика, лечение, обучение. М.: НЦ сердечно-сосудистой хирургии РАМН, 1995.

8. Будкевич Л.И., Кобринский Б.А., Подольная М.А., Розинов В.М., Старостин О.И. Электронная история болезни с поддержкой врачебных решений при ожоговой травме у детей // Вестник новых мед. технологий - 2008. - №2. С.232-233.

9. Шульман Е. Аксиома проактивности медицинских информационных систем // PC WEEK DOCTOR. 2008. №2. С.15-16.

10. Kobrinskiy B.A., Petlakh V.I. Telepaediatric support for a field hospital in Chechnya (Chapter 25) // Telehealth in the Developing World / Ed. R. Wootton, N.G. Patil, R.E. Scott, K. Ho. Ottawa et al.: Royal Society of Med. Press Ltd, 2009. P.262-272.

11. Mack D., Brantley K.M., Bell K.G. Mitigating the Health Effects of Disasters for Medically Underserved Populations: Electronic Health Records, Telemedicine, Research, Screening, and Surveillance // J. Health Care for the Poor and Underserved. 2007. Vol. 18. P.432-442.

12. Воинов А.В., Демикова Н.С., Кобринский Б.А. Интеллектуальный анализ медицинских данных с использованием процедуры словарного шкалирования // Двенадцатая нац. конф. по искусств. интеллекту с междунар. уч. КИИ-2010 (20-24 сент. 2010 г., г. Тверь, Россия): Тр. конф. Т.1. М.: Физматлит, 2010. С.153-160.

13. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986.

Размещено на Allbest.ru