На прошедшем в октябре конгрессе «Информационные технологии в медицине — 2022» тема аналитики данных неоднократно звучала в докладах экспертов и активно обсуждалась специалистами. Современное здравоохранение генерирует большие объемы информации — от клинических данных до финансовых показателей. Для принятия решений на разных уровнях и повышения качества медицинской помощи необходимо постоянно анализировать поступающую информацию по множеству показателей.

Автор: Вячеслав Зюба, менеджер по развитию направления бизнес-аналитики компании «Нетрика Медицина»

Сегодня аналитика помогает более точно ставить диагнозы и назначать лечение, прогнозировать течение заболеваний, планировать профилактические меры, предоставлять качественные данные в регулирующие органы. Решить эти и многие другие задачи позволяют BI-платформы, после ухода зарубежных разработчиков — отечественные.

Будет большим заблуждением предположить, что с подобными функциями справится традиционный Excel: сегодня в медицинских учреждениях обрабатываются терабайты различной информации на всех уровнях, а для этого нужны профильные BI-решения. Какие требования к ним предъявляют пользователи и каким критериям они должны соответствовать? По итогам общения с профессиональным сообществом попробуем обозначить самые основные из них.

Предиктивная медицинская аналитика

Инструменты прогнозирования на основе данных сегодня популярны в различных отраслях. И медицина не исключение.

В здравоохранении предиктивная (прогнозная) аналитика помогает врачам ставить диагнозы, опираясь на данные из электронной медицинской карты, лабораторных и инструментальных исследований. Различные сервисы, построенные на основе технологий искусственного интеллекта и интегрированные с мониторами, датчиками и трекерами, позволяют предсказывать развитие заболевания.

Кроме того, предиктивная аналитика дает возможность строить прогнозы развития региональной медицины, финансовой ситуации, загрузки медучреждений, эпидемиологической обстановки и т.д. Благодаря такому подходу органы управления здравоохранением могут заранее определить, сколько и каких ресурсов (медперсонал, больничные койки, лекарства, аппараты ИВЛ и т.п.) потребуется региону или конкретному населенному пункту, а также принимать решения, опираясь не только на факты за конкретный период времени, но и на статистическую модель поведения с учетом возможных внешних факторов.

С помощью BI-систем управленцы, врачи, исследователи могут собирать, обрабатывать, защищать и анализировать все данные для оценки эффективности работы. Такой подход помогает изменить бизнес-процессы как в отдельных учреждениях, так и на региональном или федеральном уровнях.

Анализ фактов и предиктивная аналитика отлично дополняют друг друга, предоставляя срез текущего состояния процессов и прогнозируя дальнейшее развитие событий. Такой тандем инструментов помогает решать практические задачи и повышать эффективность работы. С их помощью можно анализировать различные показатели, моделировать динамику данных и всевозможные ситуации.

Поэтому при выборе BI-платформы нужно изучить, может ли она предоставить возможность формировать такие аналитические отчеты и если может, то в каком формате. Ранее широкие возможности BI российским заказчикам предлагали крупные иностранные вендоры. С их уходом из России фокус сместился на отечественные аналоги.

К примеру, на платформе нашей разработки блок предиктивной аналитики в визуальном конструкторе может быть реализован и адаптирован под требования клиента. Также могут подключаться внешние специализированные компоненты для подготовки прогнозов и включения их в состав витрин.

Иерархия данных и нисходящий анализ

Для здравоохранения характерна разветвленная структура учреждений с разделением на отделения и районы, именно поэтому очень важно проследить путь данных от региона до конкретной клиники. Иерархия данных в сочетании с функциями анализа «сверху вниз» (Drill Down) и «снизу вверх» (Drill Up) позволяет избежать при этом дублирования отчетов для каждого подразделения медицинской организации, снижает затраты на разработку отчетных документов и помогает быстро оценить ситуацию в целом или рассматривать конкретные частные случаи.

Погружение в данные с использованием Drill Down и Drill Up работает подобно микроскопу: информацию можно рассматривать с различной степенью детализации, глубоко прорабатывая конкретные вопросы. К слову, несколько иерархий сразу могут включать в себя один и тот же показатель, и тогда все они будут отображаться при клике на соответствующий сектор.

Аналитика позволяет оперативно разбирать и обрабатывать данные и унифицировать формат отчетности по всем направлениям деятельности. Такой подход помогает сравнивать все направления друг с другом и принимать управленческие решения как по каждому из них, так и по всем в совокупности.

Создание отчетов руками самих медработников

Помимо общих отчетов пользователям BI-систем иногда требуются персональные. Если предоставить им возможность формировать их самостоятельно, то можно оперативно проверять и анализировать гипотезы и тем самым сокращать сроки проекта от идеи до реализации. А отсутствие необходимости привлекать аналитиков снижает затраты на проверку гипотезы и расходы на команду.

Такая базовая функциональность доступна в различных российских BI-системах и отличается в основном удобством для пользователей и привлекательностью интерфейса.

В веб-интерфейсе платформы «N3. Аналитика» пользователям предоставляется возможность создавать графические отчеты самостоятельно, своими руками — навыки программирования для этого не требуются. Процесс подготовики отчетов так же прост, как создание таблиц в Excel, только отчеты получаются более продвинутые и наглядные.

Извлечение, преобразование и загрузка данных

Средства извлечения, преобразования и загрузки данных (Extract, Transform, Load, ETL) являются одними из ключевых инструментов аналитики, поскольку поддерживают процессы управления хранилищами данных: получение данных из внешних источников, их предварительную подготовку и очистку в соответствии с потребностями бизнес-модели, а также размещение в хранилище данных.

В здравоохранении, как и в коммерческих компаниях других отраслей, используется множество различных информационных систем. Как правило, все они государственные, данные в них поступают не самые качественные, а возможности их получения сильно ограничены. Эти факторы усложняют задачу аналитики уже на старте. Вот здесь и приходит на помощь ETL-средства.

ETL-модуль BI-платформы помогает собирать всю информацию из любых систем и объединяет их в единую базу, связывая между собой. Благодаря этому появляется возможность проводить кросс-анализ ситуаций, находить причины тех или иных событий, а также делать важные и полезные выводы, неочевидные и не заметные при аналитике отдельных показателей.

Например, «N3. Аналитика» поддерживает бесшовную интеграцию со множеством систем и сервисов в здравоохранении.

Общий принцип работы на уровне региона организован следующим образом: медицинские и лабораторные информационные системы передают данные в региональные сервисы (в их числе могут быть, например, запись к врачу, интегрированная электронная медицинская карта, обмен данными лабораторных исследований и др.). Поступившие за сутки данные интегрируются, преобразуются и загружаются из каждого регионального сервиса в подсистему «Аналитика», после чего медработники, пользуясь конструктором отчетов, могут приступить к изучению различных аналитических срезов.

Таким образом, анализ информации на основе лабораторных показателей помогает выявлять пациентов с факторами риска, пациентов с определенными заболеваниями, не состоящих в нозологических регистрах, выявлять необоснованные повторные назначения лабораторных исследований и пр.

Аналитические данные помогают оценить доступность записи к тому или иному специалисту и при необходимости принять соответствующие меры, проводить анализ оснащенности медицинским оборудованием и обеспеченности медицинскими кадрами. Информация дает полное представление о потоках пациентов, направленных на госпитализацию или нуждающихся в специализированной медпомощи: помогает оценить загруженность медицинских организаций, сроки ожидания, рассмотреть случаи нарушения маршрутизации.

Аналитика по запросу: как российские пользователи выбирают BI-системы

Лицензирование и включение в реестр отечественного ПО

Из-за ухода с рынка многих иностранных игроков сегодня важно найти систему, которая не оставит пользователей без поддержки, развитие не будет остановлено вендором. Для здравоохранения это особенно актуально, причем как в разрезе нормативного права, так и в отношении гарантий того, что разработчик и ПО будут работать долго — многие-многие годы. Гарантировать надежность вендора и его продукта может только регистрация в реестре отечественного ПО. В противном случае можно оказаться в ситуации, когда придется срочно переходить на другое решение и нести дополнительные издержки.

Некоторые российские разработчики предлагают сегодня гибкую политику лицензирования, возможность приобретать отдельные модули, а не всю систему целиком.

Например, учреждениям со своим отделом аналитики и меняющимся количеством бизнес-пользователей выгоднее приобретать продукт без ограничений по количеству пользователей. Это позволит не покупать постоянно дополнительные лицензии и снизить общую стоимость владения системой.

При грамотном подходе и правильно расставленных приоритетах отечественные BI-системы могут успешно заместить практически всю функциональность зарубежных платформ.