CC BY
13
I и информационные
технологии
С.А.ГАСПАРЯН,
профессор, заслуженный деятель науки РФ, академик Международной академии информатизации, президент Академии медицинской информациологии, почетный заведующий кафедрой медицинской кибернетики и информатики Российского государственного медицинского университета, г.Москва
ФУНКЦИОНАЛЬНОЕ РАЗВИТИЕ БОЛЬНИЧНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ. Часть 1
этом году исполняется 30 лет первому совещанию по проблеме «Медицинские информационные системы на базе ЭВМ» (28 мая 1975 года), которое было организовано Минздравом СССР, Всесоюзным медико-техническим обществом и ВНИИМТ. Это совещание целиком было посвящено информационной системе типовой многопрофильной больницы с поликлиникой и комплексом автоматизированных массовых медицинских обследований населения. На 8 секционных заседаниях обсуждались подходы и отдельные экспериментальные разработки практически по всем подсистемам, охватывающим медико-технологические, ресурсные и управленческие функции многопрофильного стационара.
В этом же году исполняется 20 лет сдачи в промышленную эксплуатацию первого типового проекта, реализованного сотрудниками кафедры медкибер-нетики, лаборатории «АСУ больницы» 2-го МОЛГМИ им. Н.И.Пирогова и РИВЦ Минздрава РСФСР, выполненного по заданию ГКНТ СССР и Минздрава СССР. Результатом реализации проекта явилось внедрение комплексов задач: «Приемное отделение», «Отделение», «Аптека», «Диетпитание», «Справочный стол», «Статистика», «Кадры». Впервые была реализована сетевая структура системы с использованием ЭВМ СМ-1420, удаленных терминалов и централизованной базы данных. Система была внедрена в многопрофильные больницы Куйбышева, Калининграда, Челябинска, а документация проекта передана Министерству здравоохранения Республики Куба.
С появлением персональных компьютеров отечественного производства велись активные научные и проектные разработки по созданию программно-аппаратных комплексов для функциональных исследований, отделений интенсивной терапии и реанимации, операционного блока, диагностических отделений.
© С.А.Гаспарян, 2005 г.
2005, №5
С развитием рынка импортных ПК можно было надеяться на функциональное развитие больничных информационных систем для интеллектуализации медико-технологических процессов с использованием ПК на рабочих местах врачей. Однако внедрение ОМС вызвало необходимость массового использования ПК для учета персонифицированных расходов на оказание медицинских услуг в ЛПУ.
Кроме того, в силу политических и экономических пертурбаций конца 80-х и начала 90-х годов, резкого сокращения государственных расходов на наукоемкие проекты, к которым относится разработка медико-технологических компьютерных систем, последние не получили своего развития.
Ситуация усугубилась еще и тем, что взамен закрытых лабораторий медицинской кибернетики в Москве, Санкт-Петербурге, Владивостоке, Саратове разработкой занялись коммерческие фирмы, не обладающие квалифицированными постановщиками и необходимыми размерами инвестиций в дорогостоящие проекты.
Вместе с тем реформа здравоохранения предполагает разделение функционального назначения больниц с дифференциацией лечебно-диагностического процесса по степеням его интенсивности, включая реанимацию и интенсивную терапию, стационары восстановительного и длительного лечения больных с хроническими заболеваниями, сестринского ухода для больных, не требующих круглосуточного медицинского наблюдения.
Стационары интенсивной терапии, которые к 2007 году должны составлять 25%, а к 2010 г. -53% коечного фонда, могут выполнять возложенные на них задачи только при условии внедрения в практику современных медицинских инфо-коммуникационных технологий и средств автоматизации всех технологических процессов.
Позволю себе утверждать, что все созданные к настоящему времени АСУ больницей не соответствуют поставленной задаче интенсификации лечебно-диагностического процесса.
АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ
КЛИНИКО-ЛАБОРАТОРНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ (АСКЛИ)
Большинство программно-аппаратных комплексов лабораторной и функциональной диагностики не оснащены системами интеллектуальной интерпретации результатов измерения параметров исследуемого биологического материала или электрофизиологических сигналов, что в значительной степени затрудняет их оценку лечащим врачом. Так, например, сотни выполняемых тестов в лабораторной диагностике с оценкой пределов отклонений результата, зависящего от метода исследования материала, возраста пациента, и соответствующей этим отклонениям диагностической информации не под силу интерпретировать лечащему врачу. Учитывая эту ситуацию, сотрудниками кафедры медкибернетики и информатики РГМУ, Консультативно-диагностического центра №1 г.Москвы и фирмы «Авикомп-сервис» в настоящее время разрабатывается автоматизированная система клинической интерпретации результатов лабораторных исследований с формированием диагностических заключений.
В функциональной диагностике проблема интерпретации и формирования диагностического заключения также остается не решенной, несмотря на то, что еще в 80-е годы были разработаны десятки систем, включающих алгоритмы и программы реализации диагностических заключений по электрокардиограмме, которые работали в ЛПУ и дистанционных центрах приема и обработки ЭКГ.
На кафедре медкибернетики РГМУ была разработана система автоматизированного контроля состояния внешнего дыхания и центральной гемодинамики при функциональных исследованиях (С.С.Белоносов, 1990 г.), включающих электрокардиографию, реоплетизмографию, пневмато-прессовазометрию, пневмотахографию и вело-эргометрию. Выявленные наиболее статистически значимые параметры функции внешнего ды-
гчшш
ЬЛ1
и информационные
технологии
хания позволяли различать состояния при об-структивном бронхите, бронхиальной астме и проводить автоматизированную дифференциальную диагностику этих состояний. Кроме того, эксплуатация этой системы в КДЦ №1 г.Москвы показала, что экономическая эффективность исследования функции внешнего дыхания с использованием автоматизированной системы в 3 раза выше, стоимость самого заключения в 3 раза меньше стоимости заключения, получаемого при ручной обработке, а производительность труда медицинского персонала кабинета повышается не менее чем в 10 раз.
Применение математических моделей недиф-фундирующего индикатора при радионуклидных тестах и соответствующего пакета программ позволило интерпретировать их результаты при исследовании центральной гемодинамики, кровообращения мозга, печени, почек, функционального состояния свертывающей системы крови, лимфатической системы, микроциркуляции крови в мышечной ткани, белок-синтезирующей функции печени и поджелудочной железы (В.А.Те-лешев, 1979 г.; И.Н.Гельфанд, 1985 г.). Результаты этих исследований были внедрены в диагностическую практику ГКБ №4 г.Москвы, Всесоюзного онкологического центра АМН, НИИ экспериментальной и клинической терапии ГССР.
Новые подходы в функциональной диагностике были реализованы на примере разработки метода микромеханографии (ММГ) в автоматизированной оценке нервно-мышечной системы (А.В.Лачинян, 1991 г.) на основе контактных пьезокристаллических датчиков, обеспечивающих одновременную регистрацию ММГ-активности с разных зон исследуемой мышцы в сочетании с позиционной потенциометрией. Разработанные критерии анализа ММГ-сигналов и программные средства системы позволяли диагностировать характер нарушений двигательных реакций у больных с центральным и периферическим поражением нервной системы, оценивать эффективность стереотаксического хирургического вмеша-
тельства у больных с патологией ЦНС, определять стратегию и тактику нейрореабилитационных мероприятий. Система была внедрена в НИИ нейрохирургии им. акад. Н.Н.Бурденко для выбора тактики хирургического вмешательства при двигательных нарушениях травматического, сосудистого и опухолевого генеза, а также проведения тренинга с помощью биологической обратной связи для обучения больных сознательному управлению мышечной активностью.
Новые подходы реализованы также в разработке методики дифференциальной хронокардио-графии (В.Ф.Федоров, 2001 г.), разработке системы контроля функционального состояния головного мозга больных с инсультами полушарной локализации на основе метода картирования и трехмерной локализации источников ЭЭГ (Г.Л.Пир-лик, 2000 г.).
Приведенные примеры наукоемких диссертационных исследований с их ограниченным внедрением в клиническую практику свидетельствуют об отсутствии взаимодействия ученых и производителей медицинского диагностического оборудования, обусловленного отсутствием организационной и финансовой поддержки государства в рамках реализации программ охраны здоровья населения, а также неопределенностью рыночного спроса на импортозамещающие программно-аппаратные комплексы в условиях жесткого лоббирования и рекламного давления со стороны иностранных производителей.
Ресурсное обеспечение лабораторной диагностики в условиях интенсификации лечебно-диагностического процесса требует решения труднейшей задачи обеспечения полного обследования пациента за 1-2 дня при пребывании его на койке интенсивной терапии в течение 5 дней. В этом случае требуются жесткое обоснованное планирование автоматизированных рабочих мест в диагностических подразделениях больницы и четкая система автоматизированной диспетчеризации потоков больных. Система квотирования тех или иных методов диагности-
2005, №5
3 1-Р
Схема 1. Схема сети массового обслуживания лабораторных служб
ки для лечебных отделений здесь полностью отпадает.
Единственным способом выхода из этого положения является моделирование деятельности диагностических подразделений стационара с учетом объема и профилей потока больных и стандартизации методик их обследования. В рамках проекта «АСУ многопрофильной больницы» нами была разработана подобная модель, отображающая функционирование диагностических подразделений, поскольку решение проблемы рационального использования коечного фонда стационара связано с сокращением времени обследования пациентов. Сокращение этих сроков не только повышает качество диагностической информации (временная совместимость данных), но и уменьшает сроки пребывания больного на койке, создавая тем самым «дополнительный» коечный фонд.
В нашей модели структура диагностических служб больницы рассматривалась как сеть массового медицинского обслуживания, а специализированные диагностические кабинеты (лаборатории) - как узлы данной сети (схема 1).
Для каждого узла определялся поток требований, поток обслуживания и дисциплина очере-
ди. Интенсивность входных потоков требований устанавливалась как внешними (сезонные и недельные колебания поступления больных и их распределение по нозологическим группам), так и внутренними факторами (существующие методы диагностики, длительность пребывания в данной больничной системе и т.д.).
Математической основой модели явился метод алгебраических рекуррентных уравнений. Машинная реализация модели была осуществлена на ЕС ЭВМ. Для информационного наполнения и испытания модели определялись сезонные и недельные колебания потока больных на основе исследования 111 тысяч поступлений больных в ГКБ №1 г.Москвы. Доля перехода больных из категории экстренных в категорию плановых изучалась на основе статистических данных ГКБ №1 и ГКБ №31 г.Москвы. Специалисты десяти клиник 2-го МОЛГМИ им. Н.И.Пирогова уточняли экспертным путем набор диагностических методов для каждой из выделенных совокупностей нозологических форм. На выходе выдавались инвариантные структуры численности рабочих мест по всем диагностическим подразделениям стационара в зависимости от сроков обследования пациентов в днях с указанием вре-
>
гчшш
ЬЛ1
и информационные
технологии
Таблица 1
Количество дней проведения обследования Кабинеты рентгенодиагностики Кабинеты функциональной диагностики Лаборатория б/х мочи, кала, мокроты Лаборатория б/х крови Клиническая лаборатория Иммунологическая лаборатория
W Ъ Ез Е4 Е5 Еб
w2 Ъз Wз Ъ Wб
8 дней 7.25 ставки м/с 4,5 ставки м/с 8,75 ставки лаб. 33,75 ставки лаб. 22,26 ставки лаб. 5,25 ставки лаб.
""■"■■■■■■■■■■...^^ 3% 4 дня 3 дня — ■"■"■■■■■■■■■■...^^ 2% 5 дней "■"■"■■■■■■■■■■.^^ 1% 8 дней "■"■■■■■■■■■■■..^^ 3% 5 дней — ""■■■■■■■■■■■■-...^^ 2% 5 дней
7 дней 7.5 ставки м/с 4,75 ставки м/с 8,00 ставки лаб. 35,25 ставки лаб. 23,25 ставки лаб. 5,5 ставки лаб.
""■■■■■■■■■■■■■.^^ 2% 6 дней ■"■"■■■■■■■■■■■.^^ 9% 1 день """■■■■■■■■■■■..^^ 2% 7 дней ■"■"■■■-■■■■■...^^ 2% 6 дней ""■■■■■■■■■■■■■^^ 2% 9 дней ""■""■■■■■■■■...^^ 3% 4 дня
6 дней 8,00 ставки м/с 5,00 ставки м/с 9,50 ставки лаб. 37,00 ставки лаб. 24,50 ставки лаб. 5,75 ставки лаб.
""■"■■■-■■■■■....^^ 5% 2 дня "■"■"■■■■■■■■■■.^^ 8% 1 день — """■■■■■■■■■■..^^ 3% 4 дня "■——... """■■■■■■■■■■■...^^ 2% 6 дней ■""■■■■■■■■■....^^ 2% 8 дней ""■"■■■■■■■■■■■.^^ 3% 4 дня
5 дней 8.25 ставки м/с 5,00 ставки м/с 10,00 ставки лаб. 38,75 ставки лаб. 25,75 ставки лаб. 6,00 ставки лаб.
"■"■"■■■■■■■■■■.^^ 3% 4 дня ""■— "■"■"■■■■■■■■■■..^^ 5% 2 дня "■■■■■■■■■«■■■..^^ 6% 2 дня "■"■"■■■■■«■■■...^^ 2% 5 дней ■""■"■■■■■■■■....^^ 4% 4 дня "■"■"■■■■■■■■■■.^^ 3% 4 дня
4 дня 8,75 ставки м/с 5,50 ставки м/с 10,50 ставки лаб. 41,00 ставки лаб. 27,25 ставки лаб. 6,50 ставки лаб.
"■"■"■■■■■■■■..^^ 4% 3 дня "--—.... """■•■■■■■■■■....^^ 7% 1 день ""■"■■■•■■■■■....^ 4% 3 дня ^—.... 3% 4 дня ""■■■■■-■■■■■■..^^ 8% 2 дня ■"""■•■•■•■•■•■..^ 5% 2 дня ^—
3 дня 9,25 ставки м/с 5,75 ставки м/с 11,25 ставки лаб. 43,25 ставки лаб. 28,75 ставки лаб. 6,75 ставки лаб.
"■"■"■•■■■■■■■..^^ 4% 5 дней ■""■■■■■■■■■■...^^ 5% 2 дня "■"■"■■■■■«■■■...^^ 7% 1 день 3 дня ■"■"■■■■■■■■■■..^^ 3% 5 дней ""■■■■■■■■■■■■■.^^ 5% 2 дня
2 дня 10,00 ставки м/с 6,25 ставки м/с 11,75 ставки лаб. 48,00 ставки лаб. 30,50 ставки лаб. 7,25 ставки лаб.
""■■■■■■■■■■■■■.^^ 8% 1 день ■""■■■■■■■■■■..^^ 10% 1 день "■"■■■■■■■■■■■..^^ 9% 1 день — ""■■"■■■■■■■■■...^^ 5% 2 дня "--— ■"■"■■■■■■■■■■■.^^ 4% 4 дня "■"■"■■■-■■■■■...^^ 7% 1 день —
принятия решений. Было расчитано, что годовая экономическая эффективность от сокращения сроков обследования больных на 3-5 дней исчисляется сотнями тысяч рублей для клинической больницы на 720 коек. Таким образом, использование имитационной математической модели позволяет оптимизировать структуру проектируемой больницы, провести обоснованную реорганизацию диагностических служб действующей больницы в целях повышения ее эффективности с одновременной оптимизацией расходуемых на эти цели ресурсов (график 1).
где W - число дней проведения обследования;
W¡ - сроки обследования потока в |'-ом подразделении; F¡ - число ставок - рабочих мест; I - время простоя рабочих мест в %.
Время ожидания (лкн) 12
10
8 6 4 2 0
Л 4 6 8 10 И 14 16 13 10 12
Величина превышения ставок (%)
График 1. Зависимость времени ожидания обслуживания от величины превышения ставок
мени простоя рабочих мест по отдельным подразделениям (табл. 1).
На основе указанной модели можно было рассчитывать и экономический эффект при том или ином варианте
АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ КОНСУЛЬТАТИВНОЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ (АСКВД)
Второй вид класса медико-технологических систем - консультативной и вычислительной диагностики - объединяет в себе компьютерные системы, основанные на математических методах распознавания (вероятностная и детерминистская логика, теория фазового пространства), экспертных методах, гибридные диагностические системы, использующие оба предыдущих подхода, а также системы телемедицинских консультаций.
Следует системно рассмотреть функциональную необходимость этих систем для стационаров различного иерархического уровня организации медицинской помощи в условиях реструктуризации больничной сети.
По моему мнению, на данном этапе телемедицинские консультации возможны и оправдывают себя при взаимо-
2005, №5
действии областных, краевых и республиканских больниц субъектов Российской Федерации с федеральными клиническими центрами для уточнения диагнозов и главное - определения тактических решений или целесообразности направления пациентов для лечения в эти центры. Как правило, число этих случаев ограничено и относится в основном к плановым больным. Именно этим объясняется малое число консультаций в действующих телемедицинских центрах.
Для крупных городских многопрофильных больниц, обладающих широким спектром специалистов различного профиля и являющихся зачастую базами клинических кафедр медицинских ВУЗов и различных специализированных медицинских центров, относительный интерес могут представлять экспертные системы для дифференциальной диагностики в каком-либо классе заболеваний (профиль отделения, клиники), встраиваемые в АРМ врача отделения, наряду с информационным обеспечением других не менее важных функций лечащего врача. В этом случае необходимость использования «интеллектуального помощника» определяет сам врач.
На кафедре медкибернетики РГМУ в течение последних 15 лет ведутся разработки экспертных систем: созданы две оболочки в качестве инструментальных средств, одна из которых основывается на продукционных правилах и базе знаний (А.Г.Устинов, Е.А.Ситарчук), а другая - на использовании представления знаний в виде пороговых семантических сетей (В.В.Киликовский, С.П.Олимпиева). Эти инструменты использовались при
С Illjfl Ы1МНЛ иппдипипшнп
Pt: I in: i пешня MiumiriiTit I
_диффузное увеличение ЦМ
_УЗЛЫ в Щ не пальпируются
ОТСУТСТВИЕ УЗЛОВ в Щ (данный пальпации) (все 5)
УЗПЫ в Щ не ¡пальпируются ОТСУТСТВИЕ БОЛЕЙ Б ОБЛАСТИ ЩИ (опрос, пальпация) (вес Б)
_ОТСУТСТВИЕ БОЛЕЙ В ЩМ (жалобы)
ИМ безболезненна при пальпации Результаты УЭИ 1Щ, встречающиеся при ДТЭ
_УЗЛЫ в ЩН ОТСУТСТВУЮТ (УЗИ)
_зхогенность 11Ц снижена (гипоэхотемность)
Лабораторные данные, характерные для ДТЗ (вес 35) АНАЛИЗ КРОВИ
_умеренное увеличение СОЭ (до 28-38 мм/час)
_уровень сив. холестерина в предела* нормы <Н: 3.64-6.76 ммоль'л)
_уровень СБА ц крови ПВВЫ1ЕН <гнпертир. и др.) (Н: 40-99 мкг^л)
ГОРМОНЫ Б КРОВИ (при тиреотоксикозе) (вес 18)
повышенное содерж. в крови ТЗ и/или 14 при корп. или сник. ТТГ
_конц. ТЗ в крови повыиена незначительно (Ч: 1.1-2.7 нмоль/л)
_конц. ТТГ в крови нормальная СМ 1.2-2.0 ЕД/мл; 120+-28 пноль/л)
ДИЙГ403, ПОСТДВЛЁННЬЙ ВРАЧОМ
_ДИФФУЗНЬЙ ТОКСИЧЕСКИЙ ЗОБ (ДТЭ, базедова болезнь или зоб) ŒB5.0)
I Н.РчЕп.РчОр - ДВИЖЕНИЕ ид тексту, HnriK,End - Начато, Конец, FIB.Esc - ВЫХОД I
Рис. 1. Экран консультативно-диагностической экспертной системы по заболеваниям щитовидной железы
создании экспертных систем диагностики в кардиологии, пульмонологии, гастроэнтерологии, нефрологии, эндокринологии (рис. 1), неврологии, гинекологии, диетологии, неонатологии.
Возможность оперативного консультирования пациентов сельских и районных больниц специалистами областных и республиканских больниц при неотложных состояниях является чрезвычайно важной проблемой, но не может быть реализована средствами телемедицины в связи с отсутствием цифровых каналов связи в российской «глубинке» и стоимостью для этих ЛПУ программно-аппаратных комплексов, реализующих не только качественную связь, но и возможность обеспечения сбора и передачи данных результатов параклинических тестов на современном уровне. Приведенные аргументы не оправдывают при имеющемся в отечественном здравоохранении существенном дефиците ресурсов увлечения телемедициной, реальная доступность которой может быть обеспечена в будущем с развитием структур телекоммуникационных технологий на территориях России, решением юридических и экономико-правовых вопросов для всех участников этого процесса.
Среди работ по развитию автоматизированных диагностических систем наибольшую роль сыграла реализация программы по созданию системы дистанционной диагностики неотложных состояний. Республиканская целевая ком-
гчшш
ЬЛ1
и информационные
технологии
плексная программа «Разработка и внедрение автоматизированных консультативных систем диагностики, прогноза и выбора лечебной тактики при неотложных состояниях» (реализация в 19801985 гг.) объединила 12 НИИ, 3 ВУЗа, 3 ИВЦ, ее консультировали главные специалисты Минздрава РСФСР (акад. АМН СССР, профессор В.С.Савельев и руководитель раздела, член Координационного совета, профессор Л.Г.Ерохина). Головным учреждением являлся РИВЦ Минздрава РСФСР (С.А.Гаспарян - научный руководитель программы), одним из головных учреждений по разделу программы выступал 2-й МОЛГМИ.
С точки зрения жестких временных ограничений при оказании неотложной медицинской помощи, с наибольшей эффективностью такие системы использовались при часто встречающихся угрожающих состояниях: в неотложной кардиологии, неотложной абдоминальной хирургии, при острых расстройствах мозгового кровообращения, черепно-мозговой травме, угрожающих состояниях у детей.
Программными исследованиями определялась разработка принципов построения, структуры медико-информационного, математического, технического и организационного обеспечения подобных систем, а также научно-исследовательские и проектные работы по созданию типовой системы на основе отечественных средств вычислительной техники в целях приближения консультативной помощи по диагностике и выбору лечебной тактики ведения больных при неотложных состояниях к первичному медицинскому звену; повышения качества диагностики, в первую очередь на догоспитальном и госпитальном неспециализированном уровнях обслуживания больных с неотложными состояниями; повышения степени превентивности оказываемой помощи путем ранней диагностики неотложных состояний; снижения летальности путем повышения качества и своевременности диагностических обследований и обеспечения квалифицированной помощи специалистами выездных бригад из центров са-
нитарной авиации областных и республиканских больниц; повышения эффективности использования медицинских ресурсов при оказании экстренной помощи за счет централизации и интенсификации работы консультативных дистанционно-диагностических центров.
Пользователями являлись фельдшерско-акушерские пункты, сельские участковые больницы, центральные районные больницы, скорая и неотложная медицинская помощь, судовые медицинские лазареты и другие передвижные средства. Центры консультативной диагностики разворачивались при пунктах санитарной авиации областных, краевых и республиканских больниц. Их работа осуществлялась в круглосуточном режиме. По прямой телефонной связи пользователь диктовал номера признаков клинической стандартизованной карты, которые вводились дежурным медиком диагностического центра в ЭВМ. На основе программной реализации запроса с использованием консилиума трех решающих правил через 20-30 секунд выдавался вероятный диагноз. В некоторых случаях ЭВМ указывала признаки, которые надо было ввести дополнительно для более качественного разделения альтернативных (вероятных) диагнозов. Проведенный нами обобщенный анализ результатов 39 тысяч консультаций в процессе 2-летней работы трех консультативных центров с докладом на Коллегии Минздрава РСФСР показал, что уровень качества диагностики врачей сельских и районных больниц составляет 63%. При обращении за консультацией в центр вычислительной консультативной диагностики точность поднимается до 86%, при повторном обращении с выдачей дополнительных данных для ЭВМ - до 96%.
Разработанная система дистанционной вычислительной диагностики неотложных состояний была внедрена более чем на 40 территориях РСФСР, а также использовалась Дальневосточным рыболовецким флотом.
Этот проект был удостоен Золотой медали ВДНХ в 1987 г.
2005, №5
После 1994 года началось постепенное сворачивание этих систем по трем основным причинам: отсутствие данного вида услуг в перечне оплачиваемых страховыми медицинскими организациями, передача подразделений санавиации в структуру служб МЧС и отсутствие средств на передвижение бригад из областных центров в районы. Именно на соединении консультативной диагностики и оказании квалифицированной помощи мобильной спецбригадой и строилась идеология оказания экстренной качественной медицинской помощи при неотложных состояниях. На данном этапе целесообразно восстановить деятельность центров дистанционной вычислительной диагностики при областных и республиканских больницах, объединив их организационно с телемедицинскими консультативными центрами, обеспечивающих взаимодействие этих стационаров с федеральными клиническими центрами (схема 2).
АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ ВЫБОРА ЛЕЧЕБНОЙ ТАКТИКИ (АСВЛТ)
Тактические решения врача, связанные с выбором методов лечения пациента, также требуют информационной интеллектуальной поддержки при назначении лекарственных средств, видов хирургического вмешательства, оптимизации инфузионной терапии, расчете оптимальных углов и доз облучения, выборе методов физиотерапевтического воздействия и т.п.
Казалось бы, рекомендации стандартов лечения определенных нозологических форм, приводимых в протоколах ведения пациентов, утвержденных Минздравом, могут служить основанием для назначения лекарственных средств. Однако эти рекомендации (не имеющие законной силы) не могут учитывать индивидуальной чувствительности, переносимости или противопоказаний по
Схема. 2. Схема организации
дистанционной консультативной помощи
сопутствующим заболеваниям конкретного больного, а многообразие торговых названий препаратов при одном и том же действующем веществе делает чрезвычайно затруднительным для врача выбор в «море» лекарственных средств оптимального назначения для пациента.
Кроме того, на решение врача существенное влияние оказывает наличие того или иного препарата в больничной аптеке и финансовые ограничения со стороны администрации больницы, которых не должно быть в условиях интенсивной терапии и реанимации. Иначе исход лечения будет зависеть от способности родственников пациента приобретать дорогостоящие лекарства. При этом следует учитывать, что затраты на медикаменты в расчете на 1 койко-день в отделении интенсивной терапии в 5 раз превышают таковые в общем терапевтическом отделении. Поэтому ориентация на методы интенсивной терапии должна сопровождаться пересмотром стандартов лечения, включая пересмотр сроков пребывания на койке и нормативных затрат для пациентов с острыми заболеваниями.
Решение проблемы информационной поддержки тактических решений врача должно обеспечиваться включением в состав АРМ лечащих вра-
>
гчшш
ЬЛ1
и информационные
технологии
чей соответствующего их профилю принятия решений на основе стандартов, моделях расчета оптимальных решений (например, теории игр в хирургии Г.А.Хая (1985 г.), угрозометрической системы Е.В.Гублера (1990 г.), реализацией интерактивной связи врача с системой больничной аптеки в момент назначения пациентам лекарственных препаратов, обеспечением возможности выхода через Интернет в информационно-справочную систему (портал) «Лекарственные средства».
Рассмотрев три вида медико-технологических систем, обеспечивающих основные функции врачебной деятельности: сбор и обработка клинической и параклинической информации, дифференциальная диагностика состояния пациента и выбор методов лечения пациента, мы можем перейти к рассмотрению функционального назначения АРМ врача лечебного отделения, объединяющего в себе вышеизложенные системы.
АРМ врачей лечебных отделений должны представлять собой проблемно-ориентированные по профилю отделения комплексные системы, позволяющие после осмотра пациента и ввода информации получить диагностическую гипотезу, то есть предварительный диагноз, и
список методов обследования, соответствующий стандарту (протоколу). После поступления из лабораторий и диагностических кабинетов параклинической информации компьютер должен предложить диагностическое заключение (клинический диагноз) и выдать врачу рекомендации по лечению пациента, также основанные на стандартах лечения или специальном их списке, принятом в данной клинике. Все выше перечисленные функции выполняются только по запросу лечащего врача и не являются для него обязательными.
Кроме интеллектуального сопровождения процесса диагностики состояния и лечения пациента на всех стадиях принятия врачебных решений, АРМ должен обеспечивать ведение дневников, фиксацию заключений консультантов, формирование карты выбывшего из стационара и т.д. Подобные АРМ для врача-пульмонолога (А.Г.Устинов, В.В.Таубес, 1997 г.) и врача-кардиолога (А.Г.Устинов, Л.Г.Олесюк, Е.А.Ситарчук, 1997 г.) были разработаны сотрудниками нашей кафедры, а стандартная технология создания таких АРМ изложена в монографии А.Г.Устинова, Е.А.Ситарчук и Н.А.Кореневского (1995 г.).
ЛИТЕРАТУРА
Белоносов С.С. Автоматизированный контроль состояния системы внешнего дыхания и центральной гемодинамики при функциональных исследованиях в условиях поликлиники: Автореферат дисс...к.м.н. - М., 1990 г.
2. Гаспарян С.А. Модель оптимизации диагностической сети больничной системы//Ки-бернетика и вычислительная техника. - Киев, 1976. - Вып. 33. - С. 62-69.
3. Гаспарян С.А., Довгань Е.Г., Пашкина Е.С., Чеснокова С.И. Терминологический справочник для формирования формализованных историй болезни/Справочник депонирован в ГЦНМБ Д-26224 от 05.05.1999. - М., 1999. - 157 с.
Информационные системы_www.idmz.nu Ы.М
2005, №5 ^
4. Гаспарян С.А., Довгань Е.Г., Пашкина Е.С., Чеснокова С.И. Терминологический справочник для формирования формализованных историй болезни/Математические методы в технике и технологиях ММТТ-2000//С6. тр. 13 Междунар. научн. конф. 27-29 июня 2000 г. -С-Пб., 2000. - Т. 4. - С. 102-103.
5. Гаспарян С.А., Панов А.Г., Довгань Е.Г., Пашкина Е.С., Чеснокова С.И. Терминологический справочник для формирования формализованных историй болезни. Ч. 2/Спра-вочник депонирован в ЩНМБ Д-26446 от 03.04.2000. - М., 2000. - 60 с.
6. Гаспарян С.А., Потапова И.И., Швырев С.Л. Информационная система «МедГарант» для расчета стоимости территориальной программы государственных гарантий обеспечения граждан РФ бесплатной медицинской помощью//Врач и информационные технологии. - 2004. - № 3. - С. 38-47.
7. Гельфанд И.Н. Математическое моделирование в радионуклидных исследованиях гемодинамики: Автореферат дисс...к.м.н. - М., 1985.
8. Гройсман В.А. Современные технологии управления лечебно-профилактическими учреждениями. - 2000.
9. Гублер Е.В. Угрозометрический закон патологии и его имитационное моделирование при врачебной деятельности и в медицинских консультативных автоматизированных сис-темах//Республ. сб. науч. трудов «Моделирование в управлении здравоохранением». -М.: 2 МОЛГМИ им. Н.И.Пирогова. - 1990. - С. 141-147.
10. Калиниченко В.И. Управление медицинской помощью с использованием интегрированных систем: Монография. - Краснодар: КубГУ, 2001. - 376 с.
11. Лачинян А.В. Метод микромеханомиографии (ММГ) в автоматизированной оценке нервно-мышечной системы у нейрохирургических больных: Автореферат дисс.к.б.н. -М., 1991.
12. Пирлик Г.П. Разработка системы контроля функционального состояния головного мозга больных с инсультами полушарной локализации на основе методов картирования и трехмерной локализации источников ЭЭГ: Автореферат дисс.к.м.н. - М., 2000. - 25 с.
13. Устинов А.Г., Николаиди Е.Н., ОлесюкЛ.Г. Математическая оценка тяжести состояния пациентов в составе АСПВР «ТАИС»//Математические методы в технике и технологиях ММТТ-2000/Сб. тр. 13 Междунар. научн. конф. 27-29 июня 2000 г. - С-Пб., 2000. - Т.4. - С. 106-108.
14. Устинов А.Г., Олесюк Л.Г., Довгань Е.Г., Пашкина Е.С. Автоматизированная система поддержки решений врача-кардиолога стационара//Медицинская кибернетика в клинической практике. - М.: ГВКГ им. Н.Н. Бурденко. 1999. - С. 77-79.
15. Устинов А.Г., Ситарчук Е.А., Кореневский Н.А. Автоматизированные медико-технологические системы (в 3-х частях). - Курск, 1995. - 305 с.
16. Федоров В.Ф. Разработка основ методики дифференциальной хронографии: Автореферат дисс.к.м.н. - М., 2001. - 24 с.
17. Хай Г.А. Принципы и методы выбора оптимальной тактики в абдоминальной хирургии при неопределенном диагнозе и прогнозе: Автореферат дисс.д.м.н. - Л., 1985. - 33 с.
Продолжение в следующем номере
А
