Статистический учет сегодня и завтра

Здравоохранение, с позиции объекта управления, является сложной системой с разнопрофильными, многомерными иерархическими структурами. Управление такой сложной системой обычными традиционными методами становится не оптимальным

С целью усовершенствования управлений системой ЗО должна быть создана отраслевая автоматизированная система управления. Совершенствование управления ЗО в связи с внедрением автоматизированных систем управления, затрагивает несколько аспектов: экономический, социально-гигиенический, психологический и др.

Социально-гигиенический аспект - совокупность форм и методов по оценке состояния здоровья и комплекса мероприятий по созданию оптимальной системы сохранения здоровья, как каждого человека, так и населения в целом.

Эффективность системы управления будет тем выше, чем полнее реализованы ее социально-гигиенические аспекты. Сущность социально-гигиенических аспектов в значительной степени определяется состоянием информационного обеспечения

В организации информационного обеспечения существующей системы управления имеются недостатки. Существующая на сегодня система организации статистической службы в системе здравоохранения не в полной мере обеспечивает потребность в статистических данных о состоянии здоровья населения и охране здоровья

Так сложилось, что существующая информационная система существовала главным образом для осуществления контроля за регионами. Информацию, что представляется в виде статистических сборников, трудно использовать для поддержки управленческих решений. Около 70% управленческих решений принимаются в условиях неполной информации, почти 30% - при ее отсутствии

Социальный вес нарушений уровня здоровья должен быть положен в основание многих управленческих решений в ЗО

В большинстве случаев такая оценка базируется на количестве умерших от того или иного класса болезней. Данные, что существуют на сегодняшний день, позволяют сложить общее представление об уровне и структуре смертности в различных регионах, но они не включают районный уровень, кроме того, не учитываются коэффициенты смертности от конкретных болезней, повозрастные коэффициенты и многое другое

В Украине ведется учет общей и инфекционной заболеваемости, важнейшие неэпидемиологические болезни. Но вследствие различного состояния медицинской помощи, разных уровней диагностических возможностей и статистического учета, в связи с этим не регистрируется от 12 до 30% заболеваний при обращении. Считается, что данные общей заболеваемости больше характеризуют уровень медицинской помощи, поэтому сопоставлять уровни заболеваемости в разных регионах некорректно

Принятие управленческого решения должно основываться на достоверных информационных данных

В здравоохранении сложилось противоречие между объемом информации, ее обработкой, оценкой и использованием. При изобилии первичной информации в управлении используется мало информации, так как попадает она в виде статистических отчетов, что говорит о ее фрагментарности. Полнота и достоверность ее зависит от различных уровней медицинской помощи, разных уровней диагностических возможностей и статистического учета

Организаторы здравоохранения практически не имеют оперативного доступа к информации, которая собирается в статистических аналитических отчетах. Существующая сегодня статистическая служба проводит значительную работу по унификации алгоритмов контроля и обработки статистической информации

Ею уделяется много внимания усовершенствованию процессов формирования медико-статистической информации, приведению процедур учета, накопления, обработке и анализу информации о состоянии здоровья населения. Она имеет слаженную структуру, отработанную схему работы, отшлифованную многолетним опытом

И, совсем, непонятно мнение некоторых организаторов здравоохранения о ее ликвидации и замену ее выборочным методом изучения. Как свидетельствует мировой опыт, все страны, которые успешно используют выборочный метод изучения мечтают о всеобщем статистическом учете

А чтобы уйти от фрагментарности, субъективизма, обеспечить полноту и достоверность, которая отражала все уровни, начиная с отдельных медицинских учреждений "необходимо вооружить лечебные учреждения современными информационными системами, построенными на новых медицинских технологиях, средствах автоматизации и телекоммуникационной связи"

Самой достоверной и удобной для обработки информацией является информация с первичной учетной документации

Исходя из нашего многолетнего опыта (более 20 лет) в разработке, внедрении и сопровождении автоматизированных систем, а также почти 5-ти летнего опыта автоматизированного расчета заработной платы по конечному результату сотрудникам больницы, мы можем сказать о том, что самая достоверная информация - информация с первичной учетной документации, которая используется при оплате труда (контролируется качество с двух сторон - сотрудником и администрацией)

Этому способствуют унификация и формализация медицинской информации на основе единого автоматизированного терминологического банка данных, единого общесистемного информационного обеспечения (показатели, классификаторы, тематические блоки) на основе единой системы кодирования

Формализованная документация, которая является и экраном машинного ввода, ставит всех пользователей в условия, где необходимо заполнять все признаки, выбранные группой специалистов высшей квалификации, то есть признаки не зависят от субъективности врача и без влияния его квалификации и особенностей шкалы. Средствами автоматизации может быть обеспечена обязательность заполнения этих признаков

Терминологический банк данных способствует достижению определенности, недвусмысленности в толковании понятий, терминов, обозначений, так как в медицинской практике нередки случаи, как в одни и те же термины вкладывается разное содержание

Единая система кодирования способствует переводу медицинской документации, их содержания в удобную форму для машинной обработки: создание "зацифрованных" баз данных, что значительно экономит машинную память, а также позволит использовать методы системного анализа и математического моделирования. Это приведет к качественно более высокому уровню обработки информации, то есть процесс принятия решения переходит в ведение точных математических методов

"Зацифрованная" история болезни представляет собой "образ больного", амбулаторная карта - "образ пациента". Коллекция таких образов, собранная в достаточном для статистической обработки количестве, может быть названа "образом болезни"

Идея использования средств автоматизации в целях медицинского прогнозирования родилась давно. Это обеспечит квалифицированное использование накопленного медицинского опыта и быструю обработку большого числа клинических данных. Машина должна помочь врачу быстро, квалифицированно и объективно диагностировать болезнь, предвидеть ее течение, выдать методику и указать средства лечения на основе имеющегося в ее памяти обобщенного врачебного материала

Медицинское прогнозирование можно будет использовать не только в клинических целях, но и для прогнозирования состояния здорового человека, эпидемиологического прогнозирования, а также обеспечит переход на качественно новый уровень управления здравоохранением (от отдельного лечебного учреждения до регионального, государственного)

Сегодня мы должны создать условия и возможность накопления "образов больных" и "образов пациентов" для оперативного управления сейчас и использования в будущем медицинского прогнозирования и экспертных систем

Создание такой системы не под силу каким-либо территориальным отделам, это возможно только на государственном уровне, создав центр при Минздраве с филиалами учреждений, разработав на местах - на основе четкой координации работ и своевременного обмена информацией

В учреждениях ЗО уже созданы и работает какая-то численность локальных информационных систем, которые используются при управлении амбулаторно-поликлиническими и стационарными лечебными учреждениями, коечным фондом и др

К основным недостаткам существующих информационных систем в ЗО следует причислить отсутствие стандартизованной нормативной базы

Будущее - за созданием национальных интегрированных баз данных по вопросам охраны общественного здоровья

Постепенно, создавая локальные информационные сети на уровне отдельных учреждений здравоохранения, городов, районов можно перейти к глобальной информационной системе и безбумажной технологии

Медицинская информационная система должна отображать демографические процессы, состояние здоровья населения, ее тенденции, характеризовать ресурсы системы здравоохранения и их использование

Накапливаемый большой и разнообразный материал о болезненных процессах и предболезненых состояниях, а также этиологии, течению и лечению многих «обычных» болезнях показывает насущную необходимость применения для их анализа самых современных математических методов. Применение таких методов и средств для моделирования и анализа медико-биологических явлений и процессов в настоящее время все больше расширяется, поскольку оно позволяет выявлять связи между многими параметрами разных классов.

В последнее время во многие отрасли медицины внедряется метод распознавания образов, в частности, для дифференциальной диагностики различных заболеваний. В меньшей степени этот и другие математические методы пока применяются для сопоставления различных здоровых демогрупп в связи с условиями их жизни и профессиональной деятельности.

Практические врачи, получая множество разнохарактерной информации о состоянии пациента, не могут порой синтезировать ее, а также затрудняются в выборе предпочтительных информационных показателей, и необоснованно расширяют диапазон обследований.

С другой стороны, возросшая эффективность лечебно-диагностических мероприятий требует от врачей более точной диагностики болезней.

Цеховые врачи наталкиваются на другую трудность – необходимость допуска к работе во вредных условиях работы и оценки вероятной работоспособности здорового человека в этих условиях.

Врачи-исследователи также встречают затруднения при выяснении различий в течении заболевания в зависимости от местности, которые бывают малоуловимыми, особенно при небольших изменениях.

Во всех этих и других случаях сложность заключается в том, что основные физиологические показатели чрезвычайно варьируют.

Вопросы корректной оценки эффективности различных методов лечения при той или иной патологии и выработки оптимального индивидуального плана лечения являются одними из самых важных и актуальных в клинической медицине. Их значение определяется появлениями большого количества новых методов воздействия на болезнь.

Многие задачи в медицине, связанные с дифференциальной диагностикой, прогнозированием течения некоторого процесса, выбором оптимального плана лечения или обследования, описываются моделями теории статистических решений.

Матрица наблюдений информационной технологии очень велика. Анализ такой матрицы стандартными методами статистической обработки, такими как, корреляционный анализ, становится неэффективным через огромный размер матрицы. Помогают такие методы, как факторный, дискриминантный, кластерный.

Применение кластерного анализа невозможно даже представить без применения компьютеров, и рутинная работа таких расчетов занимает очень много времени.

Модельные модули в интеллектуальном технологическом пространстве могут наглядно иллюстрировать различную степень эффективности, вплоть до грубых ошибок, терапии без всякого риска для больного.

Интеллектуальная и информационная технология связана с «экспериментированием» над интеллектуальными модулями, основными элементами наряду с БД и методов, являющихся математическими моделями.

Математическое моделирование сыграло фундаментальную роль при исследовании закономерностей функционирования биологических систем и остается эффективным инструментом для решения различного рода практических решений.

Современный банк математических моделей достаточно велик, развит, и с помощью методов интеллектуальной технологии представляется возможным воспроизвести все этапы взаимодействия врача с пациентом начиная от обследования, диагностики, прогнозирования его результатов.

Весь этот арсенал средств может стать очень наглядной информационно емкой иллюстрацией процесса лечения, предлагая и проверяя на моделях свои варианты оценок состояния, терапевтических воздействий, рекомендаций и т.д.

Вариация параметров моделей позволяет воспроизводить на модельных решениях как широкий спектр различных функциональных состояний здорового организма, так и различных патологий, создавая тем самым виртуальный объект, заменяющий реального больного. При этом последовательно отрабатываются способом диагностических обследований и интерпретацией различных вариантов медикаментозной терапии и коррекции диеты и режима труда и отдыха.

Разработанные модели позволяют также имитировать выбор управляющих воздействий при острых состояниях, воспроизводя различные сценарии возникновения острых патологий и разную степень оснащенности лечебных учреждений необходимой в таких случаях аппаратурой.

Только в сложных иерархически организованных системах можно использовать метод инфотомирования, т.е. опираясь на поле натурных измерений, позволяет получить новое, унифицированное, дифференциально-интегральное, вербально-количественное информационное знание в виде пирамиды оценок состояния показателей, отделов иерархических уровней и объема в целом.

Универсализация представления разнообразной информации предусматривает удобство аналитической обработки с учетом возможности автоматизации и компьютеризации процесса.

Универсальный метод исследования структуры комплексного здоровья как объекта количественного исследования, которое позволит получить количественный «портрет» здоровья, ввести обобщенные индексы здоровья и таким образом перейти от вербальных заключений к количественным мерам, классифицировать лиц при массовых исследованиях их состояния здоровья и дать адресную рекомендацию каждому обследуемому.

Универсальная информационная технология синтеза иерархической системы оценок состояния биосистем организма и организма человека в целом, по сути дела, позволяет получить синтетическое знание, которое не выявляется другими методами.

Такая автоматизированная система управления позволит решать задачи оценки, прогнозирования и контроля состояния здоровья, заболеваемости, реабилитации, эпидобстановки, рождаемости, смертности, изменчивости природной среды и генетических свойств населения регионов страны.