CC BY
37
I и информационные
технологии
Е.А. БЕРСЕНЕВА,
д.м.н., профессор кафедры общественного здоровья и здравоохранения, экономики здравоохранения РНИМУ им. Н.И. Пирогова, г. Москва, Россия, eberseneva@gkb-31.ru А.А. СЕДОВ,
генеральный директор ООО «Себер», г. Москва, Россия, gd@seber.ru
Г.Н. ГОЛУХОВ,
д.м.н., профессор, член-корр. РАМН, руководитель Департамента здравоохранения г. Москвы, Россия, gkb31@mail.ru
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ МИКРООРГАНИЗМОВ ПРИ БАКТЕРИОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ В ГОРОДСКОЙ КЛИНИЧЕСКОЙ БОЛЬНИЦЕ
УДК: [614.2:002]:681.3
Берсенева ЕЛ., Седов А.А., Голухов Г.Н. Использование системы автоматизированной идентификации микроорганизмов при бактериологических исследованиях в городской клинической больнице
(кафедра общественного здоровья и здравоохранения, экономики здравоохранения РНИМУ им. Н.И. Пирогова, ООО «Себер», ГКБ № 31, г. Москва, Россия)
Аннотация. В статье рассматриваются вопросы исследования проблем идентификации микроорганизмов при бактериологических исследованиях, разработки автоматизированной системы для их решения и ее использования в городской клинической больнице.
Ключевые слова: идентификация микроорганизмов, информационные технологии, медицинские информационные системы, проблемно-ориентированные базы данны/х, OLAP
UDC: [614.2:002]:681.3
Berseneva E.A., Sedov А.А, Goiuchov G.N. Use of the microorganism identification automated system for bacteriological research in city clinical hospital (Russian Research Medical University, Ltd. «Seber», City Clinical Hospital № 31, Moscow, Russia)
Abstract. In article questions of microorganism identification and creation of the automated information system for solving this problem and it's use in city clinical hospital are considered.
Keywords: microorganism identification, information technology, medical information systems, aspect-oriented data bases, OLAP
Лабораторные данные являются одной из основных составляющих диагностической информации как по объему объективных данных, так и по значимости в распознавании патологического процесса, мониторинге и оценке эффективности лечебных мероприятий. По официальным документам Минздрава РФ, около 80% информации, используемой в диагностическом процессе, являются данными лабораторных исследований (Ванин А.И., Викентьев А.В., Михеев В.В., Полуэктов С.В., Симани-хин П.Т., 1999). По данным Эммануэля В.Л., в мире ежегодно рас-
I/IT и диагностика
www.idmz.ru
SOI 2, №6
■■■■
гш
ходуется около 20 млрд. долларов на лабораторную диагностику, поскольку она несет около 70% диагностической информации (Эммануэль В.Л., 1998).
Лабораторные исследования зачастую остаются невидимой стороной медицины. Тем не менее, это один из краеугольных камней диагностики, а во многих случаях — ее важнейший компонент.
Особенно важны лабораторные исследования при диагностике инфекционных заболеваний. Такие исследования помогают идентифицировать возбудителя заболевания, определить его чувствительность к лекарственной терапии, уточнить тяжесть течения и спрогнозировать развитие болезни, Описанные задачи являются предметом микробиологических исследований, важность которых в современной медицине трудно переоценить. Однако в настоящее время существуют недостаточно эффективно решаемые в данной отрасли вопросы идентификации микроорганизмов при бактериологических исследованиях: выявление ассоциатов микроорганизмов, определение чувствительности к антибиотикам и выявление ошибок при идентификации микроорганизмов.
С 2010 года нами проводятся работы, направленные на решение данных фундаментальных проблем идентификации микроорганизмов при бактериологических исследованиях (клиническая и санитарная бактериология) с использованием информационных технологий. Наша точка зрения состоит в том, что наиболее эффективно эта проблема может решаться при условии создания автоматизированной системы, предназначенной для описания объектов, являющихся предметом бактериологического исследования, позволяющей вести эффективное накопление данных в СУБД, а также автоматизированную аналитическую обработку как окончательно, так и промежуточно накопленных данных и при необходимости модифицировать структуру хранения без потери накопленных данных.
Как мы сообщали ранее (Берсенева Е.А., Седов А.А., Голухов Г.Н., 2011), в ходе решения данной задачи нами были разработаны принципы описания логической структуры свойств биологических объектов и явлений, а также хранения накапливаемых данных, позволяющие совместить объектно-ориентированный подход как метод построения описания и физическое сохранение данных в реляционной системе управления базами данных (СУБД), в структурированном виде в соответствии с требованиями 1-й и 2-й нормальных форм.
Реализация этих принципов описания и хранения данных дала возможность применить OLAP-анализ как метод исследования накопленных данных, позволяющий в общем случае проводить анализ по всем описываемым характеристикам объектов, при этом реляционная база данных как наиболее эффективный метод хранения данных позволит воспользоваться стандартными механизмами для реализации базовой функциональности.
На основе объектно-ориентированного подхода, с учетом требований нормализации, создано описание данных, подлежащих хранению и обработке. Ключевой особенностью решения является создание объектной модели непосредственно на уровне базы данных без создания промежуточного модуля трансляции из пользовательского интерфейса в реляционную структуру. Таким образом, физическая структура хранящихся данных соответствует объектной модели.
Кроме того, нами был разработан механизм, создающий в режиме реального времени пользовательский интерфейс «от существующей структуры хранения» на основании описанной объектной модели, что позволило добиваться сохранения работоспособности пользовательского интерфейса в условиях изменения физической структуры хранения.
Созданная автоматизированная система «Бактерис» (Берсенева Е.А., Седов А.А., 2012) на сегодняшний момент обеспечивает реше-
■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 57 ■
ВрЭЧ :::: ИТ и диагностика
™ и информационные
технологии
Рис. 1. Диалоговое окно, демонстрирующее перечень заявок, поступивших из отделений в микробиологическую лабораторию
ние следующих актуальных задач клинической и санитарной бактериологии в городской клинической больнице:
• создание базы микроорганизмов с описанием известных по каждому микроорганизму возможных точек воздействия антибактериальных препаратов;
• создание базы антибиотиков с описанием механизмов активности с привязкой к известным точкам воздействия антибактериальных препаратов, что позволит проводить сопоставление антибиотиков и микроорганизмов по ожидаемой чувствительности, в том числе с целью выявления неверно идентифицированных микроорганизмов;
• создание базы питательных сред различных типов;
• регистрация поступившего в микробиологическую лабораторию материала (рис. 1);
• регистрация выявляемых микроорганизмов;
• регистрация биохимических и физиологических особенностей выявляемых микроорганизмов;
• регистрация фактической чувствительности к антибиотикам;
• сопоставление выявленных результатов с целью выявления возможных ошибок идентификации (рис. 2);
• построение прогноза эффективности антибактеритальной терапии по результатам накапливаемых данных;
• фиксация особенностей флоры учреждения (ассоциаты, чувствительность).
Кроме того, система дает возможность осуществлять подключение бактериологических анализаторов.
Благодаря эксплуатации системы «Бакте-рис» в ГКБ31 нам удалось осуществить накопление результатов исследований в базе данных за 4 года. Следует отметить, что результаты бактериологических исследований
58
I/IT и диагностика
www.idmz.ru
SOI 2, №6
■■■■
гш
Рис. 2. Диалоговое окно, демонстрирующее результат обработки заявки
накапливаются сразу в электронном виде в ходе ведения в ГКБ31 электронной медицинской карты, являющейся ядром автоматизации больницы.
В результате накопления данных за значительный временной промежуток, а также в результате создания механизма автоматической трансляции в модуль OLAP-анализа удалось реализовать в системе крайне важный функционал создаваемой системы: функционал аналитической обработки сохраняемых данных.
OLAP-анализ, являющийся самым эффективным инструментом анализа данных, требует жестко зафиксированных по содержанию реляционных данных. Поэтому в системе
«Бактерис» мы используем OLAP-анализ как метод, предоставляющий возможность наиболее полного анализа по всем собираемым параметрам и их совокупностям. Поскольку данные в разработанной нами модели хранения накапливаемых данных, позволяющей совместить объектно-ориентированный подход как метод построения описания и физическое сохранение данных в реляционной системе управления базами данных (СУБД), не могут быть переданы напрямую в инструмент OLAP-анализа, был разработан «слой» автоматической трансляции накопленных данных в модуль OLAP-анализа, в том числе с учетом изменений, которые могут быть внесены после начала накопления данных.
■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 59 ■
ВрЭЧ :::: ИТ и диагностика
™ и информационные
технологии
Кроме того, был разработан специализированный пользовательский интерфейс для аналитической работы с целью идентификации ассоциатов микроорганизмов, определения чувствительности к антибиотикам и выявления ошибок при идентификации микроорганизмов.
Совокупно с момента начала работ по данной теме нами было выполнено следующее:
• создана модель объектов, являющихся предметом бактериологического исследования;
• создана структура хранения для описания объектной модели;
• создана структура хранения для накапливаемых данных;
• создан механизм формирования пользовательского интерфейса в режиме реального времени;
• создан пользовательский интерфейс для занесения с клавиатуры результатов бактериологических исследований;
• подключены бактериологические анализаторы (полуавтоматический бактериологический анализатор «ATB Expression», «BioMe-rieux», Франция, 1994 г.; автоматический бактериологический анализатор «VITEK2-COM-PACT», «BioMerieux», Франция, 2009 г.) к автоматизированной системе;
• ведется накопление результатов исследований в базе данных;
• создан механизм автоматической трансляции в модуль OLAP-анализа;
• создан пользовательский интерфейс для аналитической работы с целью идентификации
ассоциатов микроорганизмов, определения чувствительности к антибиотикам и выявления ошибок при идентификации микроорганизмов.
Применение рассмотренных технологий в совокупности с использованием комплексной АИС ЛПУ, обеспечивающей сбор всех данных в ходе выполнения врачами-бактериоло-гами и лаборантами своей непосредственной работы, позволило изменить организацию работы микробиологической лаборатории ГКБ 31. За счет регистрации всех направлений на исследование и фактов сбора образцов удалось исключить ошибки, связанные с неполной передачей материалов в лабораторию. Автоматизированное сопоставление результатов культивации на средах и тестов на чувствительность к антибиотикам с данными библиотеки физиологических свойств микробов, которое может производиться неоднократно на различных этапах выполнения исследования, позволяет как сократить время исследования за счет выявления предположительного состава культуры, так и уменьшить количество ошибок за счет информирования о получении недостоверных результатов. Все описываемые нововведения в комплексе позволяют добиться повышения производительности работы лаборатории, уменьшения количества необоснованных исследований при идентификации микроорганизмов и их ассоциатов, определении чувствительности к антибиотикам и выявлении ошибок при идентификации микроорганизмов и, как следствие, повышения качества лечения в ГКБ 31.
ЛИТЕРАТУРА
1. Берсенева ЕЛ., Седов А.А., Голухов Г.Н. Проблема создания автоматизированной методики описания объектов, являющихся предметом бактериологического исследования//Врач и информационные технологии. — 2011. — №4. — С. 57-61.
2. Ванин А .И., Викентьев А .В, Михеев В.В, Полуэктов С.В., Симанихин П.Т. Автоматизация лаборатории. Принимаем решение//Лабораторная медицина. — 1999. — № 2. — С. 57-64.
3. Эмануэль В.Л. Санкт-Петербургская школа клинической диагностики//Лабора-торная медицина. — 1998. — № 1. — С. 2-7.
60
