Файл: Научное обоснование совершенствования разработки информационных систем сбора и анализа показателей здоровья населения и деятельности системы здравоохранения.docx
Добавлен: 24.10.2023
Просмотров: 340
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
формированием сердечной недостаточности, недостаточность митрального клапана (II-IV ст.) с формированием сердечной недостаточности, стеноз аортального клапана (II-IV ст.) с формированием сердечной недостаточности, недостаточность аортального клапана (II-IV ст.) с формированием сердечной недостаточности, гастроэзофагеальная рефлюксная болезнь, желчнокаменная болезнь, подагра, железодефицитная анемия, В12-фолиеводефицитная анемия) с использованием методики определения причинно-следственных связей влияния нарушений на исход заболеваний. По результатам экспертиз качества медицинской помощи выделены диагностические и лечебные мероприятия, влияющие на формирование исхода заболевания изолированно, только в сочетании с другими нарушениями и достоверно не оказывающие влияния на формирование исхода.
Результаты, полученные в исследовании, позволили разработать промышленный прототип математической модели, способной выделять лечебно-диагностические мероприятия стандартов медицинской помощи, определяющие достижение целевых показателей запланированного результата при оказании медицинской помощи. На основании этой модели разработана методика определения причинно-следственных связей влияния нарушений на исход заболеваний при проведении экспертной оценки случаев оказания медицинской помощи.
Кроме того, в рамках настоящей работы нами проработаны методические подходы к автоматизации данной модели. Так, в ходе работы создан исследовательский прототип автоматизированной информационной системы мониторинга вспомогательных процессов нами создан и на него получено свидетельство Роспатента (Свидетельство свидетельство 2020614981 от 30 апреля 2020 года). Более того, нами создан промышленный прототип автоматизированной информационной системы, позволяющей автоматизировать определение степени влияния нарушений на формирование исхода на основании проводимой экспертом оценки качества медицинской помощи, а также автоматизировать планирование мероприятий по устранению выявленных нарушений. Данный прототип доказал свою работоспособность в ходе опытной эксплуатации на соответствующем 18 791 случае. На созданную автоматизированную информационную систему получено Свидетельство Роспатента (Свидетельство № 2021662272 от 21 июля 2021 года).
На основании разрабатонной модели к настоящему моменту разработаны методики для проведения ЭКМП по 25 нозологическим формам, все методики внедрены в практику проведения первичных ЭКМП ООО «АльфаСтрахование-ОМС» (Кемеровская, Тюменская, Омская, Челябинская, Мурманская Новгородская, Тульская, Брянская, Тверская, Ростовская области, Краснодарский край, Республика Башкортостан, ХМАО-Югра), а также первичных и повторных ЭКМП ООО «Центр медицинской экспертизы, консалтинга, аудита» (ЯНАО, Калужская, Магаданская, Московская, Свердловская области).
Управление очередью задач на основании оценки причинно-следственных связей влияния нарушений на исход заболевания апробируется в настоящий момент как на региональном уровне в рамках проекта «Межведомственное управление качеством медицинской помощи» (Кемеровская, Тюменская, Омская, Челябинская, Мурманская Новгородская, Тульская, Брянская, Тверская, Ростовская области, Краснодарский край, Республика Башкортостан, ХМАО-Югра), так и в медицинских организациях (БУ «Сургутская окружная клиническая больница»).
ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ
Полученные в ходе настоящей работы результаты рекомендуются к внедрению в клиническую практику и практику клинико-экспертной работы. Приоритетным видится применение в медицинских организациях и органах управления здравоохранением, однако возможно также и применение в практике работы других экспертных организаций, например — страховых компаний.
Касаемо автоматизированной системы поддержки кодирования с модулем лексического анализа можно выделить несколько областей применения системы. В зависимости от места применения функционала системы следует ожидать различных результатов её использования.
Прежде всего, это собственно решение задач кодирования диагнозов в лечебно-диагностическом процессе. В данном сценарии система используется на этапе формулирования клинического диагноза. Такой подход позволяет получить не только точное соответствие клинического и статистического диагноза, но и унифицировать формулировки клинического диагноза, сведя к минимуму произвольные отклонения от рекомендаций тома №3 МКБ-10. Наряду с наиболее полным эффектом такой подход создаёт препятствие, состоящее в необходимости отказа от сложившейся практики формулирования клинического диагноза, что требует от врача клинициста дополнительного времени на адаптации к предлагаемому порядку формулирования диагноза.
Другой сценарий — анализ формулировки, полученной из другой информационной системы. В данном сценарии система работает с полностью сформулированным клиническим диагнозом и лишь выполняет подбор наиболее подходящих кодов МКБ-10. При этом упрощается порядок внедрения практики кодирования. Однако, не имея возможности влиять на процесс формулирования клинического диагноза, система вынуждена предложить несколько «наиболее соответствующих» кодов, что, несомненно, снижает эффективность использования.
По нашему мнению, наиболее эффективным является первый подход, который должен быть адаптирован к реалиям использования информационных систем. Это, несомненно, означает необходимость интеграции предлагаемого решения с имеющимися медицинскими информационными системами (МИС) на уровне включения системы кодирования диагноза в интерфейс МИС.
Полученная по результатам исследования новая методика проведения экспертизы качества медицинской помощи с обоснованием причинно-следственных связей должна стать основой научно обоснованного подхода к управлению качеством медицинской помощи. По нашему мнению, самое разумное на базе созданной математической модели реализовать соответствующее программное обеспечение на основе технологии Workflow и использовать в качестве модуля комплексной автоматизированной информационной системы медицинской организации, либо можно использовать внешнюю автоматизированную информационную систему, интегрированную с медицинской информационной системой медицинской организации.
Разработанные на основе математической модели, позволяющей выделять лечебно-диагностические мероприятия, определяющие достижение целевых показателей запланированного результата при оказании медицинской помощи, методологические подходы могут быть внедрены:
1) в комплексную автоматизированную информационную систему медицинской организации;
2) программное обеспечение страховой медицинской организации и территориального фонда для проведения экспертиз качества медицинской помощи.
Прежде всего, это решение задач по эффективному проведению внутреннего контроля качества и безопасности медицинской деятельности с разработкой системы автоматизированной оценки рисков реализации неблагоприятного исхода и автоматизированным определением плана мероприятий по устранению нарушений - управлению рисками для пациента и медицинской организацией. Такой подход позволяет в полной мере внедрить в практику медицинских организаций и органов управления здравоохранением научно обоснованный риск-ориентированный подход к управлению качеством медицинской помощи с минимальными трудозатратами сотрудников указанных организаций.
Для страховых медицинских организаций и территориальных фондов внедренная математическая модель может стандартизировать и упростить процесс обоснования степени влияния нарушений на исход заболевания. Применение единой математической модели позволит обосновать риск выявленных при оказании медицинской помощи нарушений (как с научной точки зрения, так и с использованием нормативных правовых актов - эталонов сравнения) и обеспечить высокую долю повторяемости экспертного мнения при проведении первичных и повторных экспертиз качества медицинской помощи. Программное обеспечение позволит автоматизировать процесс обоснования рисков и квалификации выявленных нарушений, в том числе, при проведении тематических экспертиз качества медицинской помощи. Это позволит повысить скорость проведения экспертизы качества медицинской помощи. При этом эксперт качества медицинской помощи определяет только перечень нарушений эталона сравнения, а обоснование риска и квалификация нарушений подбирается автоматически.
Результаты, полученные в исследовании, позволили разработать промышленный прототип математической модели, способной выделять лечебно-диагностические мероприятия стандартов медицинской помощи, определяющие достижение целевых показателей запланированного результата при оказании медицинской помощи. На основании этой модели разработана методика определения причинно-следственных связей влияния нарушений на исход заболеваний при проведении экспертной оценки случаев оказания медицинской помощи.
Кроме того, в рамках настоящей работы нами проработаны методические подходы к автоматизации данной модели. Так, в ходе работы создан исследовательский прототип автоматизированной информационной системы мониторинга вспомогательных процессов нами создан и на него получено свидетельство Роспатента (Свидетельство свидетельство 2020614981 от 30 апреля 2020 года). Более того, нами создан промышленный прототип автоматизированной информационной системы, позволяющей автоматизировать определение степени влияния нарушений на формирование исхода на основании проводимой экспертом оценки качества медицинской помощи, а также автоматизировать планирование мероприятий по устранению выявленных нарушений. Данный прототип доказал свою работоспособность в ходе опытной эксплуатации на соответствующем 18 791 случае. На созданную автоматизированную информационную систему получено Свидетельство Роспатента (Свидетельство № 2021662272 от 21 июля 2021 года).
На основании разрабатонной модели к настоящему моменту разработаны методики для проведения ЭКМП по 25 нозологическим формам, все методики внедрены в практику проведения первичных ЭКМП ООО «АльфаСтрахование-ОМС» (Кемеровская, Тюменская, Омская, Челябинская, Мурманская Новгородская, Тульская, Брянская, Тверская, Ростовская области, Краснодарский край, Республика Башкортостан, ХМАО-Югра), а также первичных и повторных ЭКМП ООО «Центр медицинской экспертизы, консалтинга, аудита» (ЯНАО, Калужская, Магаданская, Московская, Свердловская области).
Управление очередью задач на основании оценки причинно-следственных связей влияния нарушений на исход заболевания апробируется в настоящий момент как на региональном уровне в рамках проекта «Межведомственное управление качеством медицинской помощи» (Кемеровская, Тюменская, Омская, Челябинская, Мурманская Новгородская, Тульская, Брянская, Тверская, Ростовская области, Краснодарский край, Республика Башкортостан, ХМАО-Югра), так и в медицинских организациях (БУ «Сургутская окружная клиническая больница»).
ВЫВОДЫ
-
Текущая практика кодирования диагнозов изучена полностью как с теоретической, так и с практической точки зрения, включая изучение ошибочных практик кодирование и выявление системных ошибок. Объём первичной медицинской информации, подвергнутой анализу, достаточен для решения задач настоящей работы как с точки зрения объёма исследованных данных как такового, так и с точки зрения оценки динамики изменения процесса кодирования. Это позволило сформулировать требования к функциональности исследовательского прототипа информационной системы. -
На основании изучения и обобщения информации о современных моделях экспертной оценки медицинской помощи и ее организации показано, что в существующей модели экспертной оценки качества медицинской помощи отсутствует научно обоснованная, основанная на математическом моделировании, методика определения степени влияния нарушений на исход заболевания. -
Созданный перечень требуемых функций лексического анализа в рамках системы автоматизированного кодирования по Международной классификации болезней, актуальных как для 10-пересмотра (МКБ-10, версия 2014-2016), так и для МКБ-11 позволил на его основе создать исследовательский прототип, а, в дальнейшем, и промышленный прототип автомтазированной информационной системы лексического анализа при автоматизированной поддержке кодирования по МКБ. -
Созданный промышленный прототип автоматизированной информационной системы лексического анализа при автоматизированной поддержке кодирования по МКБ на основе разработанного и апробированного в Клиническом госпитале МСЧ МВД России по г. Москве исследовательского прототипа и последующей опытной эксплуатации, доказал свою работоспособность и на него получено Свидетельство Роспатента (Свидетельство № 2020619376 от 17 августа 2020 года). Для созданной автоматизированной системы лексического анализа в рамках автоматизированного кодирования по МКБ разработаны интеграционные модули к федеральному и региональным сегментам Единой Информационной Системы Здравоохранения (ЕГИСЗ). -
Созданный и зарегистрированный в Роспатенте (свидетельство 2020614981 от 30 апреля 2020 года) исследовательский прототип автоматизированной информационной системы мониторинга вспомогательных процессов в медицинской организации на основании соответствующей методики мониторинга показал свою работоспособность в ходе опытной эксплуатации. -
Разработанная математическая модель, позволяющая выделять лечебно-диагностические мероприятия, определяющие достижение целевых показателей запланированного результата при оказании медицинской помощи позволила на ее основании предложить методику выявления и экспертной оценки нарушений при оказании медицинской помощи, позволяющую оценивать влияние нарушений на дальнейшее течение патологического процесса, методику устранения нарушений и оптимизации оказания медицинской помощи в медицинских организациях и методику повышения эффективности медицинской помощи на основании результатов экспертизы качества медицинской помощи. -
Разработанный промышленный прототип автоматизированной информационной системы, позволяющей автоматизировать определение степени влияния нарушений на формирование исхода на основании проводимой экспертом оценки качества медицинской помощи, а также автоматизировать планирование мероприятий по устранению выявленных нарушений доказал свою работоспособность в ходе опытной эксплуатации, на созданную автоматизированную информационную систему получено Свидетельство Роспатента (Свидетельство № 2021662272 от 21 июля 2021 года). -
Проведенная экспертиза качества медицинской помощи 18 791 случая оказания медицинской помощи пациентам с 25 нозологическими формами (с острым инфарктом миокарда, пневмонией, гастритом, фибрилляцией предсердий, сахарным диабетом 2-го типа, мочекаменной болезнью, доброкачественной гиперплазией предстательной железы, болезнью Крона, неспецифическим язвенным колитом, ревматоидный артрит, хронический цистит, системная красная волчанка, хронический бронхит, острый нефротический синдром, желудочковая экстрасистолия (III-V классы по Lown-Wolf), атриовентрикулярная блокада (II-III стадия), стеноз митрального клапана (II-IV ст.) с формированием сердечной недостаточности, недостаточность митрального клапана (II-IV ст.) с формированием сердечной недостаточности, стеноз аортального клапана (II-IV ст.) с формированием сердечной недостаточности, недостаточность аортального клапана (II-IV ст.) с формированием сердечной недостаточности, гастроэзофагеальная рефлюксная болезнь, желчнокаменная болезнь, подагра, железодефицитная анемия, В12-фолиеводефицитная анемия) с использованием методики определения причинно-следственных связей влияния нарушений на исход заболеваний позволила по ее результатам выделить диагностические и лечебные мероприятия, влияющие на формирование исхода заболевания изолированно, только в сочетании с другими нарушениями и достоверно не оказывающие влияния на формирование исхода.
ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ
Полученные в ходе настоящей работы результаты рекомендуются к внедрению в клиническую практику и практику клинико-экспертной работы. Приоритетным видится применение в медицинских организациях и органах управления здравоохранением, однако возможно также и применение в практике работы других экспертных организаций, например — страховых компаний.
Касаемо автоматизированной системы поддержки кодирования с модулем лексического анализа можно выделить несколько областей применения системы. В зависимости от места применения функционала системы следует ожидать различных результатов её использования.
Прежде всего, это собственно решение задач кодирования диагнозов в лечебно-диагностическом процессе. В данном сценарии система используется на этапе формулирования клинического диагноза. Такой подход позволяет получить не только точное соответствие клинического и статистического диагноза, но и унифицировать формулировки клинического диагноза, сведя к минимуму произвольные отклонения от рекомендаций тома №3 МКБ-10. Наряду с наиболее полным эффектом такой подход создаёт препятствие, состоящее в необходимости отказа от сложившейся практики формулирования клинического диагноза, что требует от врача клинициста дополнительного времени на адаптации к предлагаемому порядку формулирования диагноза.
Другой сценарий — анализ формулировки, полученной из другой информационной системы. В данном сценарии система работает с полностью сформулированным клиническим диагнозом и лишь выполняет подбор наиболее подходящих кодов МКБ-10. При этом упрощается порядок внедрения практики кодирования. Однако, не имея возможности влиять на процесс формулирования клинического диагноза, система вынуждена предложить несколько «наиболее соответствующих» кодов, что, несомненно, снижает эффективность использования.
По нашему мнению, наиболее эффективным является первый подход, который должен быть адаптирован к реалиям использования информационных систем. Это, несомненно, означает необходимость интеграции предлагаемого решения с имеющимися медицинскими информационными системами (МИС) на уровне включения системы кодирования диагноза в интерфейс МИС.
Полученная по результатам исследования новая методика проведения экспертизы качества медицинской помощи с обоснованием причинно-следственных связей должна стать основой научно обоснованного подхода к управлению качеством медицинской помощи. По нашему мнению, самое разумное на базе созданной математической модели реализовать соответствующее программное обеспечение на основе технологии Workflow и использовать в качестве модуля комплексной автоматизированной информационной системы медицинской организации, либо можно использовать внешнюю автоматизированную информационную систему, интегрированную с медицинской информационной системой медицинской организации.
Разработанные на основе математической модели, позволяющей выделять лечебно-диагностические мероприятия, определяющие достижение целевых показателей запланированного результата при оказании медицинской помощи, методологические подходы могут быть внедрены:
1) в комплексную автоматизированную информационную систему медицинской организации;
2) программное обеспечение страховой медицинской организации и территориального фонда для проведения экспертиз качества медицинской помощи.
Прежде всего, это решение задач по эффективному проведению внутреннего контроля качества и безопасности медицинской деятельности с разработкой системы автоматизированной оценки рисков реализации неблагоприятного исхода и автоматизированным определением плана мероприятий по устранению нарушений - управлению рисками для пациента и медицинской организацией. Такой подход позволяет в полной мере внедрить в практику медицинских организаций и органов управления здравоохранением научно обоснованный риск-ориентированный подход к управлению качеством медицинской помощи с минимальными трудозатратами сотрудников указанных организаций.
Для страховых медицинских организаций и территориальных фондов внедренная математическая модель может стандартизировать и упростить процесс обоснования степени влияния нарушений на исход заболевания. Применение единой математической модели позволит обосновать риск выявленных при оказании медицинской помощи нарушений (как с научной точки зрения, так и с использованием нормативных правовых актов - эталонов сравнения) и обеспечить высокую долю повторяемости экспертного мнения при проведении первичных и повторных экспертиз качества медицинской помощи. Программное обеспечение позволит автоматизировать процесс обоснования рисков и квалификации выявленных нарушений, в том числе, при проведении тематических экспертиз качества медицинской помощи. Это позволит повысить скорость проведения экспертизы качества медицинской помощи. При этом эксперт качества медицинской помощи определяет только перечень нарушений эталона сравнения, а обоснование риска и квалификация нарушений подбирается автоматически.