CC BY
124
1 и информационные
технологии
С.В. ФРОЛОВ,
д.т.н., профессор, заведующий кафедрой БМТ, г. Тамбов, [email protected]
С.Н. МАКОВЕЕВ,
ассистент кафедры БМТ, [email protected]
С.В. СЕМЕНОВА,
магистрант кафедры БМТ, [email protected]
СОВРЕМЕННЫЕ ОСОБЕННОСТИ РАЗВИТИЯ МЕДИЦИНСКИХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ
УДК 002.53
Фролов С.В., Маковеев С.Н., Семенова С.В. Современные особенности развития медицинских
информационных систем (Тамбовский государственный технический университет)
Аннотация: Статья посвящена оценке современного состояния рынка медицинских информационных систем, приведен перечень основных МИС, их классификация. Показано, что за последние годы наблюдается тенденция роста числа лечебно-диагностических медицинских информационных систем.
Ключевые слова: медицинская информационная система; система поддержки принятия решений; автоматизация лечебно-диагностического процесса.
Л
UDC 002.53
Frolov Sergey V, Makoveev Sergey N, Semenova Svetlana V. Modern Features of Development of Healthcare Information Systems (Tambov State Technical University)
Abstract: In this papers, the authors had made an estimation a modern condition the market of medical information systems and had made the resulted list of cores MIS, their classification. It is shown that the tendency of growth of medical-diagnostic medical information systems is during the last years observed.
Keywords: healthcare information system; decision support system; automation of medical-diagnostic process.
I
Тенденции развития современных медицинских информационных систем (МИС) исследуются разными авторами, начиная с 1998 года. Наиболее полные исследования проводились Гусевым А.В. [4-6, 8, 16]. Особого внимания заслуживает работа Гусева А.В. [6] по обзору основных комплексных МИС, где автор дал исчерпывающий анализ этих систем. Нами предпринята попытка провести анализ и отметить некоторые особенности развития современных МИС, в котором комплексные МИС являются его подмножеством.
Были изучены и проанализированы 190 МИС. Название МИС, разработчик, адрес МИС в Интернете, краткое описание были оформлены в виде таблицы, которая размещена нами в Интернете по адресу: http://www.telemed.tstu.ru.
В этой таблице помещена наиболее полная, на наш взгляд, современная информация обо всех имеющихся отечественных МИС. Основными источниками информации явились: Internet, медицинские профильные и
периодические издания, монографии, а также научные конференции, форумы и выставки.
Была проведена классификация МИС по назначению. Данные за 1998-2005 годы были взяты на основе исследований Гусева А.В. [4-6, 8, 16], за 2009 год получены на основе собственных исследований. Все системы были разделены на два класса: диагностика и лечение, остальные.
За исследуемый период, начиная с 1998 года (рис. 1), отмечается рост доли лечебнодиагностических МИС по отношению к остальным системам. Лечебно-диагности-
© С.В. Фролов, С.Н. Маковеев, С.В. Семенова, 2010 г.
■ ■ ■ £ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ ■
Медицинские информационные системы
www.idmz.ru
гол □, nb г
ческие системы составляют 32% в 2009 г. по отношению к общему числу МИС. В 1998 г. доля этих систем была около 10%, в 2005 г. - 18%.
В процентном соотношении при классификации 190 МИС по видам решаемых задач они распределяются следующим образом на 2009 год (рис. 2).
Из данной диаграммы видно, что основную долю изученных МИС (190 программных продуктов, 54 фирмы разработчиков) занимают лечебно-диагностические (32%), организационно-экономические (14%) и комплексные (12%).
Что же касается количества внедрений информационных систем для медицины, то тут можно говорить о большем использовании организационно-экономических общего назначения и специализированных МИС для решения административно-управленческих задач [11].
На несбалансированность в обеспечении информационных потребностей лечащих врачей и административного персонала указывают следующие исследователи: Б. А. Кобрин-ский [9], Лищук В.А. и др. [1, 15, 18], Е.И. Шуль-ман [20]. Одной из причин такого положения
Рис. 1. Тенденция развития МИС по назначению
считаются высокая стоимость приобретения, нежелание врачей осваивать работу с компьютером, неудобство использования (пригодность) МИС медперсоналом и ее функциональность. Имеется значимый разрыв между информационными системами лечебно-профилактических учреждений (ЛПУ) для врача и для администрации. Понятно, что в первом случае информатизация служит лечению больного человека, в
OfjpitiqiHJ
Оамлшлагннфснис и>ов(Н»о™й
11*
ИН||?1]ИС1-Г[:<1-ТЛЛУ я (KUpifciiHiMHC
У числение ЫДОМДОДОХннДО
11ч
ПОЛЧГО|*Н1'
7%
: »*к*л.ическ 14%
Рис. 2. Классификация МИС по видам решаемых задач (2009 год)
>
■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■■ ■■■ ■ ■ ■■ 01 • ■ ■■■ ■ ■
Медицинские информационные системы
и информационные
технологии
другом — финансовому обеспечению клиник. Это совершенно разные системы информатизации, нередко противостоящие друг другу по критериям обеспечения решений [15].
Основной технологический процесс в лечебно-профилактическом учреждении (ЛПУ) — лечебно-диагностический процесс (ЛДП), и автоматизация должна быть средством его оптимизации, инструментом для оказания качественной медицинской помощи. Говоря о целях автоматизации ЛДП, медицинскую практику необходимо сравнить с производственным процессом и одновременно с исследованием свойств болезни, а также действенности медицинских методов. Из этого сравнения вытекает, что повышение производительности труда врача и более глубокое познание самого ЛДП являются двумя истинными целями автоматизации [11, 12].
В XXI веке целесообразность внедрения МИС в больницах определяется свойствами системы, обеспечивающими поддержку принятия медперсоналом решений в режиме on-line. Необходимость такой поддержки обусловлена очень быстрым ростом объема знаний в области медицины. Применение МИС для оказания помощи врачам в процессе лечения и диагностике с использованием новых знаний и технологий является, возможно, единственным решением этой важнейшей социальной проблемы. Необходимо выделить три главные цели использования МИС в клинике: увеличение эффективности лечения, снижение числа врачебных ошибок, оптимизация расходов на лечение. Для достижения любой из перечисленных целей требуется поддержка принятия решений медперсонала в реальном времени. Из вышесказанного следует, что наиболее актуальной и сложной задачей разработки МИС является разработка систем поддержки принятия решений (СППР) врача [1,2, 14, 18].
Термин «система поддержки принятия решений» появился в начале семидесятых годов [23]. В настоящее время нет общепринятого определения СППР, поскольку конструкция СППР
существенно зависит от вида задач, для решения которых она разрабатывается, от доступных данных, информации и знаний, а также от пользователей системы. В данном исследовании под СППР будем понимать компьютерную автоматизированную систему, целью которой является помощь ЛПР, принимающим решение в сложных условиях для полного и объективного анализа предметной области деятельности. В англоязычной литературе СППР эквивалентна следующая аббвиатура DSS (Decision Support Systems) [22]. Для анализа и выработки предложений в СППР используются разные методы. Это могут быть: информационный поиск, анализ данных на основе искусственного интеллекта, поиск знаний в базах данных, рассуждение на основе прецедентов, имитационное моделирование и другие [17].
Сложность методов обследования, диагностики и лечения в медицине резко возросла за последние 15-20 лет. Это привело к значительному увеличению количества информации, которую приходится обрабатывать врачу для выбора и проведения лечения больных [2, 13]. Помимо данных обследований и наблюдений, индивидуальных особенностей нозологии того или иного больного, информации о новых лекарствах, методах лечения, аппаратуре, инструментарии и т.п., на врача обрушивается интенсивный поток информации от средств современной медицинской техники. Однако способности врача к восприятию и осмысливанию информации ограничены. Существующие психофизиологические пределы не позволяют ему «воспринимать» все поступающие сведения, что приводит к снижению качества и ошибкам при выборе и проведении лечения.
Описанные здесь проблемы и трудности в существенной степени позволяют преодолеть СППР. СППР в медицине (здравоохранении) — это проблемно ориентированные системы (или программно-аппаратные комплексы), реализующие технологию информационной поддержки процессов принятия лечебно-диагно-
■ ■ . (О ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ ■
Медицинские информационные системы
Разработчики МИС
www.idmz.ru
гол □, nb г
Таблица 1
Город
Москва
Санкт-Петербург
2005 год
45%
10%
2009 год
62%
13%
Таблица 2
Технологии разработки МИС
№ \ Название МИС
1 «Артемида»
2 «Гиппократ»
3 DentalBase
4 e-Hospital
5 Eleks Avalon
Технология разработки
6 eVitae Med
Cache-технология (постреляционная СУБД фирмы InterSystem).
«Lotus Notes/Domino» корпорации IBM PHP
Microsoft Visual C++
Oracle 7/8
PHP 4 с использованием СУБД MySQL, сервер Apache и MS Windows, Модули Delphi, XML.
стических и/или управленческих решений медицинским персоналом [10]. В англоязычной литературе СППР в медицине получили название CDSS (Clinical Decision Support Systems).
Необходимость в применении СППР возникает в случае ограниченности ресурсов, недостатка времени, дефицита экспертов, неопределенности информации об окружающем мире и исследуемом объекте. Именно такая
ситуация является типичной для большинства задач принятия решений в медицинской диагностике и лечении, в частности, в сферах высокотехнологичной медицинской помощи.
Проблемам разработки СППР в медицине посвящено большое количество работ как отечественных, так и зарубежных ученых [19].
Известны и хорошо себя зарекомендовали такие СППР в медицине, как «ДОКА+» [21],
■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■■ ■■■ ■ ■ ■■ М 5 ■ ■■■ ■ ■
Медицинские информационные системы
и информационные
технологии
«CareSuite» [19], «ИНТЕРИС» [7], «Гарвей» [13], «Айболит» [3], «Миррор» [1].
Как видно из рис. 1 и 2, имеется тенденция к росту числа МИС, ориентированных на помощь врачу в лечебно-диагностическом процессе.
Распределение разработчиков по городам (табл. 1) показывает, что разработчики к 2009 году сосредотачиваются в Москве — 62%, Санкт-Петербурге — 13%. Причем прирост разработчиков в Москве увеличился на 17%, а в Санкт-Петербурге только на 3%. Доля разработчиков МИС в других городах сократилась на 20%. Таким образом, мы наблюдаем негативную тенденцию сосредоточения высокотехнологичных разработок в центре, что ведет к снижению активности в регионах. Это не способствует активному внедрению МИС равномерно по России.
В результате проведенного анализа можно утверждать, что необходимо расширять географию как производителей, так и внедрений МИС, так как пока большая часть разработчиков и внедрений сосредоточена только в крупных городах России.
Технологии разработок МИС, информация по которым была представлена в открытых источниках, показаны в табл. 2.
Из табл. 2 видно, что большинство МИС построено в архитектуре «клиент — сервер», в основном применяются Microsoft SQL Server, Oracle, Borland Interbase Server, Cache. В качестве инструментария разработки явных фаворитов нет. Например, система ДОКА+ разрабатывается на PHP и JavaScript, e-Hospital — в среде Microsoft Visual C++, МИС «Амулет» — в среде Microsoft Visual.NET.
Таким образом, в ходе исследования были выявлены основные современные особенности развития рынка медицинских информационных систем в 2009 году. Отмечен рост доли лечебно-диагностических МИС по отношению ко всем за исследуемый период. Также проведена классификация МИС по видам решаемых задач (2009 год), из которой видно, что основную долю изученных МИС (190 программных продуктов 54 фирм разработчиков) занимают лечебно-диагностические (32%), организационно-экономические (14%) и комплексные (12%). При анализе МИС было установлено, что 75% компаний-разработчи-ков находятся в городах Москве и Санкт-Петербурге, и эта тенденция является устойчивой. В результате исследований не было выявлено доминирующей технологии разработки МИС.
ЛИТЕРАТУРА
1. БокерияЛ.А., Лищук В.А., Газизова Д.Ш., СазыкинаЛ.В., Соколов М.В. 30 лет информатизации НЦССХ им. А.Н. Бакулева РАМН и текущие задачи//Клиническая физиология кровообращения. — 2006. — № 2. — С. 5-22.
2. Бураковский В.И, БокерияЛ.А, ГазизоваД.Ш. Компьютерная технология интенсивного лечения: контроль, анализ, диагностика, лечение, обучение. — М., 1995. — 85 с.
3. Бураковский В.И, Лищук В.А., Газизова Д.Ш. «Айболит» — новая технология для классификации, диагностики и интенсивного индивидуального лечения. — М.: Институт сердечно-сосудистой хирургии, 1991. — 64 с.
4. Гусев А.В. Обзор рынка медицинских информационных систем//В кн. Второй Международный форум MedSoft-2006 «Медицинские информационные технологии». — 2006. — С. 39-41.
5. Гусев А.В, Романов Ф.А, Дуданов И.П. Медицинские информационные системы: анализ рынка/ZPCWeek. — 2005. — №47. — С. 38-40.
■ ■ . 00 ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ ■
Медицинские информационные системы
www.idmz.ru
гол □, nb г
6. Гусев А.В. Обзор рынка комплексных медицинских систем//Врач и информационные технологии. — 2009. — №6. — С. 4-17.
7. Зарубина Т.В., Швырев С.Л., Сидоров К.В. ИНТЕРИС — информационная система отделения реанимации и интенсивной терапии//Врач и информационные технологии. — 2006. — № 3. — С. 27-40.
8. Информационные системы в здравоохранении/Гусев А.В., Романов Ф.А., Дуда-новИ.П., Воронин А.В. — Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2002. — 120 с.
9. Кобринский Б.А. Консультативные интеллектуальные медицинские системы: классификации, принципы построения, эффективность//Врач и информационные технологии. — 2008. — № 2. — С. 38-47.
10. Кобринский Б.А. Проблема взаимопонимания: термины и определения в медицинской информатике//Врач и информационные технологии. — 2009. — № 1. — С. 51-52.
11. Лапрун И. ИТ в отечественной медицине. Все еще в начале пути?//РС WEEK/RE.
— 2007. — № 17. — С. 4-11.
12. Лапрун И. Эффективность внедрения медицинских информационных систем// PC WEEK DOCTOR. — 2008. — № 1. — С.16-21.
13. ЛищукВ.А. Математическая теория кровообращения. — М.: Медицина. 1991.
— 256 с.
14. Лищук В.А, Гаврилов А.В, Данилевич А.И, Григоров Г.В. Информатизация клинической медицины: все течет — ничто не меняется? К вопросу о новых возможностях, прежних подходах и опыте, который нас все еще ничему не научил//Инфор-мационные технологии в здравоохранении. — 2002. — № 1-2. — С. 4-11.
15. Лищук В.А, Газизова Д.Ш., Горбач А.А., Сазыкина Л.В, Добрышина Н. Опыт 45 лет использования технических средств и математических методов для обеспечения решений при операциях и интенсивной терапии//В кн. Материалы 5-го Международного форума Medsoft-2009. С. 61-64 .
16. Медицинские информационные системы: Монография/Гусев А.В., Романов Ф.А., Дуданов И.П., Воронин А.В. — Петрозаводск: Издательство ПетрГУ, 2005. — 404 с.
17. Петровский А.Б., Стерни М.Ю., Моргоев В.К. Системы поддержки принятия решений. — М.: ВНИИСИ, 1987.
18. Покровский В.И, Лищук В.А, Шевченко Г.В. Текущие задачи информатизации медицинской науки//Вестник РАМН. — 2004. — №2. — С. 3-6.
19. Швырев С.Л. Мониторы, мониторно-компьютерные и информационные системы для отделений реанимации и интенсивной терапии (состояние проблемы)// Анестезиология и реаниматология. — 2002. — № 1. — С. 53-57.
20. Шульман Е.И. Аксиома проактивности медицинских информационных систем// PC WEEK DOCTOR. — 2008. — № 2. — С. 15-16.
21. Шульман Е.И, Пшеничников Д.Ю., Глазатов М.В., Микшин А.Г, РотГ.З. Клиническая информационная система ДОКА+: решения, свойства, возможности и результаты применения//Врач и информационные технологии. — 2009. — № 1. — С. 12-19.
22. Keen P.G.W. Decision Support Systems: The next decades//Decision Support Systems. — 1987. — V. 3. — P. 253-265.
23. PowerD.J A Brief History of Decision Support Systems. DSSResources.COM, World Wide Web, http://DSSResources.COM/history/dsshistory.html, version 2.8, May 31, 2003.
■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■■ ■■■ ■ ■ ■■ Ш ■ ■ ■■■ ■ ■
