ИТ в здравоохранении: идеи есть, перспективы туманны

Процесс информатизации здравоохранения протекает непросто. По мнению участников организованной CNews Conferences и CNews Analytics конференции «ИКТ в здравоохранении: успехи и препятствия», основной проблемой отрасли сегодня является отсутствие денег. Выделенные в рамках первого этапа создания ЕГИСЗ средства уже израсходованы, а перспективы появления новых весьма туманны. Однако участники рынка не теряют оптимизма и надеются на появление новых проектов.

страницы:

Дмитрий Засыпкин: Наша система решает проблему разрозненной медицинской информации

Дмитрий Засыпкин, ведущий технический консультант корпорации InterSystems, рассказал о проблемах, которые возникают при идентификации пациентов в региональных ЕГИСЗ, а также о способах их решения, предлагаемых его компанией.

CNews: Какие проблемы возникают при идентификации пациентов в региональных ЕГИСЗ?

Дмитрий Засыпкин: Такие системы, как региональная ЭМК или региональный архив медицинских изображений, получают информацию из источников, зачастую не обеспечивающих полноту демографических данных и не гарантирующих отсутствие опечаток и неточностей. В результате медицинские документы, относящиеся к истории болезни одного и того же пациента, но поступившие от разных организаций, оказываются привязанными к дублирующимся ЭМК. Это сильно снижает эффективность использования региональных информационных систем.

CNews: Какие способы решения этих проблем предлагает ваша компания?

Дмитрий Засыпкин: Задачу корректной идентификации решает региональный мастер-индекс пациентов (РМП). В состав этой системы входят единый регистр демографической информации и сервисы, позволяющие однозначно идентифицировать пациента, а также выявить дубли в унаследованных массивах демографических данных и, в итоге, предоставить врачу все имеющиеся результаты по конкретному пациенту.

РМП позволяет настроить правила идентификации и связывания, использующие вероятностные алгоритмы, которые нивелируют влияние ошибок входных данных на результат идентификации. Для вычисления вероятности совпадения используются весовые коэффициенты, метрики, фонетические алгоритмы и правила нормализации, заранее настроенные для ключевых реквизитов, таких как ФИО, дата рождения, пол, адрес и т.п.

Если вероятность совпадения оказалась внутри определенного интервала пороговых значений, то решение о связывании принимает администратор системы.

CNews: Есть ли примеры внедрения такого решения?

Дмитрий Засыпкин: Да, сейчас мы совместно с партнером внедряем РМП в Самарской области. Другой наш партнер занимается внедрением РМП в одном из дальневосточных регионов.

CNews: Каков эффект от использования РМП?

Дмитрий Засыпкин: Внедрение РМП решает проблему разрозненности медицинской информации в региональных информационных системах. В результате экономятся средства ОМС за счет сокращения количества повторных исследований, а также повышается качество оказания медицинской помощи благодаря снижению числа ошибочных назначений, поскольку врач получает полную информацию о хронических заболеваниях и аллергиях пациента, ранее диагностированных в других организациях. Также уменьшается число повторных госпитализаций, потому что врачи скорой помощи оперативно получают доступ к данным о назначениях пациенту и результатам анализов, выполненных во время недавно проведенной госпитализации.

страницы: