CC BY
19
ПРАВО • МЕНЕДЖМЕНТ • МАРКЕТИНГ
Интранет-технология информационной поддержки врачебных решений
Е. И. Шульман,
кандидат биологических наук, начальник отдела информационных систем некоммерческой организации «Фонд развития и оказания специализированной медицинской помощи «Медсанчасть-168», научный сотрудник Института молекулярной биологии
и биофизики СО РАМН
В статье рассмотрены новые технологические решения, использованные при разработке клинической интранет-системы нового поколения, предназначенной для информационной поддержки врачебных решений. Такая система может служить основой для создания в больницах информационной пациентоцентрической среды с алгоритмами интеллектуальной поддержки, работающими в фоновом режиме.
В следствие быстрого развития биологических и медицинских наук, расширяющегося и углубляющегося знания о закономерностях функционирования организма человека существенно возрастает объем информации, необходимой врачам в их практической деятельности для диагностики и лечения различных заболеваний. Использование появляющихся новых лекарственных средств и методов диагностики должно способствовать повышению эффективности медицинской помощи.
Но, как и много десятилетий назад, практическая медицина по-прежнему остается трудно формализуемой областью, в которой специалисты, принимая решения, во многих случаях исходят не столько из анализа объективных данных, сколько из профессионального опыта и интуиции. В такой ситуации трудно избежать врачебных ошибок, значение которых является чрезвычайно высоким. Возрастание доли пожилого населения, загрязнение окружающей среды и другие факторы приводят к тому, что врачи все чаще имеют дело не с одной болезнью пациента, а с их сочетанием. Это требует увеличения числа анализируемых врачом взаимозависимых показателей деятельности организма, усложняет задачу выбора лечебных воздействий, также взаимодействующих между собой. В конечном итоге возрастает число врачебных ошибок в ходе лечебно-диагностических процессов (ЛДП). Например, в исследовании 397 историй болезни пациентов старше 65 лет, проведенном в одном из госпиталей США, у 159 из них (40,1%) обнаружены различные виды потенциально опасных взаимодействий «препарат-заболевание» [1]. По оценкам Института медицины, в больницах этой страны ежегодно умирает около 7000 пациентов вследствие
In this paper the new technological decisions used by development of clinical intranet-based system of new generation for information support of clinical decisions are considered. Such system can form a basis for creation in hospitals information patient-centric environments with the algorithms of intellectual support working in a background mode.
ошибок врачей при назначении медикаментов [2]. Не лучше обстоит дело и в других странах [3]. Все это делает весьма актуальной проблему информационной поддержки (ИП) хода ЛДП.
Однако информационные технологии все еще не получили широкого распространения в практической медицине. Их внедрения в больницах основаны, как правило, на бизнес-подходах, являются фрагментарными; результаты не подвергнуты научному анализу и обобщению. На основе пятнадцатилетнего опыта разработки и внедрения клинических информационных систем (ИС), анализа зарубежных аналогов и системного подхода к исследованию различных видов ЛДП нами предложен и апробирован ряд инновационных решений для создания тиражируемой ИС нового поколения «ДОКА+».
Система является программной реализацией структурной модели клинической ИС, разработанной в результате декомпозиции ЛДП [4]. Использование модели позволило существенно сократить объем ресурсов, требуемых как на разработку системы, так и на сопровождение ее в больницах. Высокая степень функциональной гибкости, необходимая тиражируемой системе, обусловлена схемой специализированных структур данных, применявшихся ранее при автоматизации медико-биологических исследований [5]. ИС основана на Web-технологии и свободно распространяемых системных и инструментальных средствах с открытым кодом.
К видам ЛДП, наиболее нуждающимся в информационной поддержке, относятся назначения обследований и лечения. Алгоритмы ИП должны функционировать при выборе врачом обследований и их показателей; препаратов для назначения и при ука-
ИННОВАЦИИ № 6 (83), 2005
ИННОВАЦИИ № 6 (83), 2005
ПРАВО • МЕНЕДЖМЕНТ • МАРКЕТИНГ
зании доз, путей введения и т. д. Именно их использование позволяет:
1) повысить уровень безопасности пациентов;
2) увеличить эффективность их лечения;
3) рационализировать затраты больниц [3].
Но высокие требования врачей к скорости и удобству заказа назначений пока не позволили создать пользующиеся их признанием системы с встроенными алгоритмами ИП. Эти требования удалось реализовать в ИС «ДОКА+» вследствие использования концепции «Обследования, воздействия и назначения» (ОВиН) и принципа динамического многослойного интерфейса (ДМИ).
Концепция ОВиН основана на анализе свойств и характеристик процессов назначения, выполнения и представления результатов всех видов диагностических обследований, существенной части немедикаментозных воздействий и динамических наблюдений. Обобщение свойств этих ЛДП привело к созданию универсальных в рамках системы программ-конструкторов и генераторов бланков и списков ОВиН. Этот подход позволяет создавать в больницах без программирования новые бланки ОВиН, которые тут же могут использоваться врачами для их назначения, автоматически включаются в сводки и отчеты.
Принцип ДМИ решает проблему выбора для назначения требуемых ОВиН и медикаментов из многоуровневых списков, содержащих сотни и тысячи наименований, соответственно. Он позволяет пользователям получать доступ ко всем элементам списка для выбора, не перемещая изображение с помощью полос прокрутки и без нажатия специальных кнопок. Это осуществляется посредством компоновки страницы, выводимой на экран, в виде прямоугольных слоев изображений, формируемых динамически. Элементы каждого уровня списка располагаются в отдельных вертикальных слоях изображения, смещаемых вправо по экрану для каждого последующего уровня. Слои могут накладываться один на другой, при необходимости частично перекрывая правые части названий элементов предыдущего уровня. Ширина и расположение на экране каждого слоя определяется адаптивно для того, чтобы последний из них не вышел за границы изображения, видимого пользователю без перемещения указателя мыши по горизонтальной полосе прокрутки. При пересечении в вертикальном направлении указателем мыши элемента первого слоя формируется и выводится соответствующий второй слой и т. д. В последнем слое слева от названия ОВиН или препарата располагается элемент экранной формы чек-бокс, служащий для его выбора.
Рассмотренные решения, обеспечившие создание удобного интерфейса и достижение приемлемой скорости работы, позволяют врачам заказывать все назначения на обследования и лечение непосредственно в системе без лишних затрат времени на поиск
требуемых наименований. Функционирование алгоритмов ИП построено на наличии в ней всех данных о пациентах, их лечении, справочной информации. Например, при назначении пациенту медикаментов происходит автоматическая проверка возможности их взаимодействия между собой и ранее назначенными препаратами. Виды взаимодействий являются элементами справочника, расширяемого пользователями. Врач при выборе препарата для назначения может, используя его название как гиперссылку, перейти к описанию его применения. Система предупреждает врача при указании им доз назначаемых медикаментов, превышающих максимально допустимые разовые, суточные или курсовые дозы.
Апробация системы была проведена в условиях полноценной эксплуатации, начиная с 2003 г., в трех больницах различного статуса (в городской и сельской, академической клинике) и подтвердила успешность ее реализации. Получены доказательства реальности вклада системы в решение задач 1-3 [6]. В 2005 г. началось ее внедрение еще в четырех больницах различного профиля и географического положения.
В результате использования в описанной системе целого ряда алгоритмов ИП и интранет-технологии, ее эксплуатация в больнице приводит к созданию информационной пациентоцентрической среды (ИПС), которую характеризуют возможности решения задач 1-3 и доступа к документации ЛДП, отчетам, сводкам в удаленном и мобильном режимах. Важно, что такая среда дает возможность интеграции с алгоритмами интеллектуальной поддержки, не являющимися жесткими, способными к самообучению. Вследствие хранения в ней всех зарегистрированных в ходе ЛДП показателей такие алгоритмы не требуют специального ввода данных для каждого пациента и поэтому могут работать в фоновом режиме, подавая сигнал врачу в каждом случае обнаружения значимой информации.
Литература
1. C. Lindblad, M. Artz, C. Pieper et al. Potential drug-disease interaction in frail, hospitalized elderly veterans. The Annals of Pharmacotherapy Online, 2005, № 2.
2. L. Kohn, J. Corrigan, M. Donaldson. To err is human: building a safer health system. New York: National Academy Press, 2000. 312 p.
3. М. В. Глазатов, А. Г. Микшин, Д. Ю. Пшеничников и др. Значение информационных технологий в повышении безопасности пациентов и эффективности лечения.//Врач и информационные технологии, 2004, № 1, с. 22-26.
4. Е. И. Шульман, М. В. Глазатов, Д. Ю. Пшеничников и др. Структурная модель клинической информационной системы.//Ин-формационные технологии. 2004, № 8, с. 35-40.
5. Е. И. Шульман. Специализированные структуры данных клинической информационной системы. Информационные технологии, 2005, в печати.
6. И. А. Сидорова, Б. П. Усов, Г. З. Рот, Е. И. Шульман. Эффективность персонифицированного распределения медикаментов в Чулымской ЦРБ.//Врач и информационные технологии, 2004, № 10, с. 24-30.
