data-driven

Несмотря на солидные объемы данных, накапливаемые в течение многих лет в разнообразных информационных системах, одним из главных препятствий для управления на основе данных в здравоохранении специалисты медицинских информационно-аналитических центров (МИАЦ) называют… нехватку данных. Конечно, речь не о данных как таковых, а именно о данных, пригодных для принятия управленческих решений.

Дефицит объясняется тем, что интересы потребителей данных и генераторов данных драматически не совпадают. Врачи обычно воспринимают наполнение данными информационных систем как неизбежное зло — нудную обязанность, навязанную начальством. Особенно если эти данные предназначены для органов управления здравоохранением. Положительной обратной связи между передачей данных в информационные системы более высокого уровня и изменением к лучшему существующей реальности не наблюдается. А значит, нет смысла стараться сделать эти данные качественными — все равно они уходят «наверх» как в «черную дыру», не давая возможности создателю данных понять их роль в процессе оказания медицинской помощи или оценить свой вклад в общий результат. С другой стороны, управленцам затруднительно принимать эффективные решения на основе данных, которые собираются исключительно ради формального выполнения требований руководства.

Пусть такая картина упрощена и утрирована, но счастливые исключения чаще всего подтверждают общее правило. Как посреди океана можно умереть от жажды, не имея пресной воды, так и руководителю зачастую невозможно найти ответы на свои вопросы в многочисленных источниках больших медицинских данных.

Проблема далеко не нова, профессионалы давно пытаются разорвать этот замкнутый круг. Но если в крупных клиниках удается снизить остроту проблемы, то про более высокие уровни управления этого не скажешь. Тем не менее, на региональном уровне здравоохранения делаются первые шаги к управлению на основе первичных данных.

Дата-хакатон

Управление на основе данных стало темой конференции «Практическая польза региональных информационных систем в сфере здравоохранения 2022», которую компания «Нетрика Медицина» и Санкт-Петербургский МИАЦ провели в рамках конгресса «ИТМ Петербург». Главная цель мероприятия – обмен опытом между регионами, поэтому основной акцент в программе был сделан на совместную практическую работу участников, дополненную выступлениями экспертов. В дата-хакатоне приняли участие более ста человек из 40 регионов России и стран СНГ: руководители МИАЦ, ИТ-специалисты в области медицины и другие ответственные за цифровизацию здравоохранения. Под руководством дата-инженеров и аналитиков из «Нетрика Медицина» команды азартно искали аномалии данных в отчетах, осваивали принятие решений в условиях нехватки данных и проектировали идеальный дашборд для руководителя органа управления здравоохранением.

Под руководством дата-инженеров и аналитиков команды азартно искали аномалии данных в отчетах, осваивали принятие решений в условиях нехватки данных и проектировали идеальный дашборд для руководителя.

Конференция проводится уже в пятый раз и отражает существенную трансформацию задач региональных специалистов, которые изначально фокусировались на создании медицинских информационных систем, затем — на автоматизации процессов, а сегодня перешли на совершенно другой уровень — изменения процессов. На этом этапе им особенно нужны качественные данные. «Сегодня подход к управлению на основе данных в практике российского здравоохранения только зарождается, — отметил Денис Чумаков, генеральный директор «Нетрика Медицина». — Однако отдельные кейсы мы как интеграторы видим уже во многих регионах».

Северная столица: на подступах к data-driven здравоохранению

Как сообщил руководитель Центра электронного здравоохранения Санкт-Петербургского МИАЦ Алексей Архипов, в конце 2021 года в северной столице завершился проект по электронному здравоохранению, в рамках которого было создано 40 сервисов для пациентов, врачей и руководителей здравоохранения. Сейчас Центр переходит к стадии активного анализа собираемых данных – сведений из электронных медкарт и обратной связи от пациентов.

Геннадий Орлов, заместитель генерального директора по цифровому развитию Северо-западного окружного научно-клинического центра им. Л. Г. Соколова ФМБА России, привел примеры из практики Координационного центра Минздрава РФ, которые свидетельствуют о переходе от отдельных выводов из полученных данных к системе управления на основе данных. Он также отметил усложнение алгоритмов обработки накопленных данных. В 2021 году на федеральном уровне стали чаще применять алгоритмы машинного анализа текстов на естественном языке, анализа медицинских изображений, а также визуализацию данных. Например, визуализация структурированности записей в электронных медкартах государственных клиник существенно ускоряет принятие решений в ситуационном центре губернатора Ленобласти. Пока не все понимают необходимость применения специальных аналитических инструментов для управления данными, но постепенно это понимание приходит, и руководители вскоре будут оперировать не отчетами, а данными, отметил Орлов. Инициаторами перевода здравоохранения на рельсы управления на основе данных, и соответствующего обучения аналитиков и управленцев, по его мнению, должны стать именно МИАЦ, это их важнейшая задача на ближайшую перспективу.

Момент истины для ВИМИС

Управленцам действительно нужны данные достаточные, чтобы понять эффективность собственных решений, особенно финансовых. Однако в настоящее время управления на основе данных еще не происходит, получается информатизация отдельно, а лечение пациентов — отдельно, считает Евгений Коган, главный специалист Санкт-Петербургского МИАЦ. «Данными никто не пользуется, потому что они низкого качества, и они низкого качества, потому что ими никто не пользуется», — констатировал он.

Будет ли в России управление на основе данных? Само по себе — не будет, если ограничиваться задачей сбора данных и гнаться за их количеством, забывая про практическое использование в интересах пациентов. Поэтому в питерском МИАЦ начали пользоваться данными, несмотря на известную неполноту и неточность, стараясь постепенно выделить и показать городу полезные аспекты уже собираемых данных.

«За последний год, к нашей огромной радости, в Санкт-Петербурге произошел сдвиг — нашлись заинтересованные главные внештатные специалисты, которые начали использовать данные в своей работе, нас это воодушевляет, — сообщил Коган. — Оказывается, есть много тем, где организатору здравоохранения даже по неполным данным ясно, что делать».

Денис Чумаков: «Сегодня подход к управлению на основе данных в практике российского здравоохранения только зарождается»

Например, обнаружилась высокая годичная летальность пациентов, перенесших легкий инсульт, в сравнении с их госпитальной летальностью. Из этого следует, что амбулаторная служба упускает таких пациентов. Еще выяснилось, что продвинутую квадритерапию при хронической сердечной недостаточности назначают только отдельные врачи. Остальные, возможно, о ней не знают. «Получив эти данные, главный внештатный невролог и главный внештатный терапевт пошли заниматься организацией медицинской помощи, и когда они изменят реальную ситуацию, мы с ними увидим это в цифрах», — подчеркнул Коган.

На его взгляд, для профильных вертикально-интегрированных медицинских информационных систем (ВИМИС) настал момент истины. Надо показать их практическое использование: что какому-то пациенту стало лучше, или была выявлена ранее неизвестная проблема организации здравоохранения, и приняты полезные решения. Например, обнаружена повышенная нагрузка на врачей таких-то медицинских организаций, и выделены деньги на новую поликлинику. Или обнаружено, что в таком-то районе при тотальном скрининге на рак молочной железы доля его выявления на ранних стадиях все равно остается низкой, поэтому рентгенологов отправили учиться, и выявляемость повысилась. «ВИМИСы без практического использования  – только головная боль для всей страны», — уверен Коган.

Многострадальная структуризация

За десять с лишним лет Единая государственная информационная система здравоохранения (ЕГИСЗ), а потом и ее новая ипостась — Единый цифровой контур здравоохранения (ЕЦКЗ) — обросли новыми сущностями, которые никому не упрощают жизнь, скорее наоборот. ВИМИС — отдельная сущность, живущая сама по себе, по своим правилам и со своими форматами. Практически одну и ту же первичную информацию региональные МИАЦ передают в федеральную подсистему интегрированных электронных медкарт (ИЭМК) в виде структурированных электронных медицинских документов (СЭМД), в реестр электронных медицинских документов (РЭМД), да еще и в ВИМИСы по трем нозологиям («Сердечно-сосудистые заболевания», «Онкология», «Акушерство и неонатология»), к которым скоро добавится четвертая.

Между тем, проблема структуры информации никуда не делась. В ЕГИСЗ используются одни справочники, а в системах территориальных Фондов обязательного медицинского страхования (ТФОМС) — другие. В результате подсистемы ЕГИСЗ не слишком удачно взаимодействуют друг с другом, в том числе потому, что структура данных, на которых они построены, — разная.

Чтобы данные стали более пригодными для аналитической обработки, необходимо принять общий российский стандарт структуры медицинских данных, базируясь на HL7 FHIR. Тем более, что рабочая группа, «приземляющая» HL7 FHIR на российскую почву, уже создана и функционирует.

Стандарт HL7 FHIR хорош для информатизации процессов, а федеральный уровень задает HL7 CDA — стандарт для документов, уточнил Андрей Дюков, руководитель отдела продаж и развития «Нетрика Медицина». Оба стандарта уже начинают применять в регионах при информатизации процессов. «Чтобы данные в документах были качественные, нужны потребители этих данных — и пациенты, и врачи, — отметил Дюков. — С процессами проще: в них «зашита» обратная связь и непосредственно задействован потребитель данных».

Сбор десятков миллионов медицинских документов в федеральные информационные системы — необходимое, но не достаточное условие для управления на основе данных. Минздраву РФ следует показывать, каким образом полученные данные применяются для совершенствования системы для оказания медицинской помощи. Возможно, тогда у региональных МИАЦ появится мотивация поставлять качественные данные для анализа, а не файлы в формате PDF. Сейчас, по грубой экспертной оценке, в структурированном виде в ЕГИСЗ предоставляется не более 5-10% медицинских документов.

Год назад в Нижнем Новгороде запустили платформу «Лобачевский», которая дает возможность принимать решения на основе интегрированных данных.

Как рассказал номинант на премию Data Award 2022 Марат Фатхуллин, директор департамента цифровой трансформации администрации Нижнего Новгорода, это не только помогло повысить эффективность работы городского руководства, но и стало стимулом для команды проекта поставить перед собой новую амбициозную цель — создать полноценную информационную модель города.

- Как вы стали директором по цифровой трансформации?

По образованию я программист, окончил Нижегородский государственный технический университет им. Р. Е. Алексеева (Учебно-научный институт радиоэлектроники и информационных технологий). Некоторое время работал программистом, затем был ИТ-консультантом крупного регионального медиахолдинга, главным редактором, создавал интернет-телевидение. Когда в 2018 году был объявлен конкурс на должность заместителя главы администрации по ИТ, принял в нем участие и вошел в число финалистов. Хотя победителем я не стал, мне предложили возглавить управление развития ИТ. Позже в результате структурных преобразований был создан департамент цифровой трансформации, и я стал его руководителем.

- Чем занимается ваш департамент?

Задача департамента — выстроить логику взаимодействия между информационными системами (как внутренними, так и внешними) в периметре администрации и понять, какие данные можно получить из них не механическим, а именно киберфизическим путем и как лучше их представить, чтобы было удобно анализировать. Например, департаменту, который занимается коммунальной техникой, необходимо видеть количество коммунальной техники по дням. Для этого он использует свою систему мониторинга. Подрядчики для таких целей применяют свои решения. Мы объединяем данные всех систем, включая системы подрядчиков и субподрядчиков. Выбираем из всех GPS-точек информацию по выходу, пробегу, скорости и визуализируем ее на дашбордах, глядя на которые можно оценить ситуацию по городу в целом.

- Как родилась идея платформы «Лобачевский»?

Если 2000 год можно обозначить как начало компьютеризации администрации Нижнего Новгорода, то 2018-й — как начало цифровизации. Тогда же стартовал проект «Умный город», а в структуре администрации появилась позиция заместителя главы города по ИТ. В 2018–2019 годах было создано несколько информационных систем для департаментов, которые ранее работали только «на бумаге».

В 2020-м, с приходом команды мэра Юрия Шалабаева, начался новый виток развития — цифровая трансформация. Использование систем города перешло от анализа процессов к анализу имеющихся в них данных. Мы поставили перед собой цель — обеспечить принятие решений на основе данных.

Получив первые данные, мы захотели принимать решения на основе моделей и сейчас идем к тому, чтобы выстроить информационную модель города на основе данных из профильных информационных систем.

Идеология, которую мы закладываем в будущую модель, — экосистема «Лобачевский». В центре экосистемы — интеграционная шина, а любая новая информационная система в периметре города является дополнением единой картины данных.

- Что представляет собой платформа?

«Лобачевский» — это целый стек технологий для визуализации, хранения и аналитики данных. Основная составляющая платформы — построенная на технологии Apache NiFi интеграционная шина, которая осуществляет обмен данными между системами без участия человека. Это инструмент подключения к другим системам, который позволяет и загружать файлы Excel, и делать различные запросы REST API, и выстраивать очереди запросов.

В системах города находятся сотни терабайт данных, поэтому всю эту информацию в платформу мы не «тянем». Производим калькуляцию в тех профильных системах, где работают сотрудники, а собираем и складируем на платформе статистические исторические срезы, чтобы выстраивать ретроспективу в дашбордах. Таким образом формируется витрина данных. У нас есть OLAP-кубы в системе Saiku, также используем Keycloack, который позволяет, единожды авторизовавшись, получить доступ ко всем информационным системам. Вместе с компанией «Горький AI» мы построили нейросеть, которая помогает обрабатывать поступающие по всем каналам обращения граждан, подсказывая модераторам, куда их следует направить. В числе интегрированных каналов — сервис «Вам решать», платформа обратной связи «Госуслуги. Решаем вместе», «Инцидент-менеджмент», а также Instagram губернатора и горячая линия главы города.

- Планируете ли в будущем отказаться от модераторов?

Сначала необходимо довести точность нейросети до 98–99%, тогда останется один модератор, чтобы обрабатывать оставшийся 1% ошибок. Пока мы подняли точность с 80% на старте до 86%.

- Такие экосистемы, как у «Яндекса» или «Сбера», образуют среду, которая буквально окружает пользователя. А что такое экосистема в вашем понимании?

В нашем понимании платформа «Лобачевский» является именно такой экосистемой. Витрина данных всех информационных систем (парковки, обращения, ордера и т. п.) создает связанную модель процессов, происходящих в городском управлении. Здесь все собрано в одном месте, чтобы управлять городом и принимать решения, получая объективную информацию и обратную связь. Глава города имеет доступ ко всем системам — так же, как мы работаем в системах условного «Яндекса» (от «умного дома» до «Яндекс.Музыки»), имея в руках только смартфон как средство доступа.

- Данные каких систем уже интегрирует «Лобачевский»?

К шине уже подключены системы, имеющие внешние интерфейсы: система обратной связи, парки, централизованная бухгалтерия, управление муниципальным реестром, единое парковочное пространство, система контроля дорожной техники, система согласования разрешительной документации, система автоматизации контрольно-надзорной деятельности, система контроля и управления доступом и система оплаты питания в образовательных учреждениях. Кадровую систему, написанную еще на Perl, переведем на «1С» в этом году и тоже подключим.

Обращения граждан, а точнее большое количество источников этих обращений, — проблема для любого органа исполнительной власти. «Лобачевский», объединив множество источников обращений в едином окне, позволил ее решить. Сообщения приходят из множества источников, обрабатываются в едином интерфейсе, а ответ направляется автоматически в ту систему, откуда поступило обращение.

Интеграция систем обратной связи стала первой быстрой победой, показав эффективность выбранного подхода. Все системы обратной связи интегрированы каждая по своему интерфейсу. В региональной платформе «Вам решать» нет своего API, поэтому применили RPA: раз в сутки робот выгружает поступившие обращения в Excel, переносит на файловый сервер и дальше распознает, что внутри. А «Инцидент-менеджмент», ГИС ЖКХ и платформа обратной связи работают c «Лобачевским» через API.

Исполнители в районах и департаментах получают назначенные им заявки через веб-интерфейс, а мы через выстроенную систему контроля видим, с какой скоростью накапливаются и отрабатываются обращения.

- Какие решения помогает принимать «Лобачевский»?

Например, на основании данных СКУД о проходе детей через школьный турникет и об их питании можно сделать вывод о начинающейся эпидемии. По данным централизованной бухгалтерии можно увидеть пики «текучки» и выявить наметившиеся проблемы в работе с кадрами в конкретных учреждениях.

В двух городских парках видеокамеры считают входящих и выходящих посетителей. Нейросеть, работающая на данных системы видеонаблюдения, присваивает каждому входящему свой «вес» и по этому параметру отслеживает его на выходе. Платформа дает возможность наложить эти данные на информацию о мероприятиях, чтобы проанализировать их посещаемость с учетом погодных условий и сделать вывод об эффективности и нужности мероприятий, выяснить, дает ли проведение мероприятия прирост посещаемости парка в конкретный день.

Четверть всех остановок в городе сделали «умными»: на каждой из них установлены четыре камеры видеонаблюдения, Wi-Fi, табло, кнопка SOS, функционал вызова такси. По данным с камер система мониторинга обнаруживает переполненные урны, забытые вещи, граффити, снежные накаты. Пока это пилотный проект, но совместно с правоохранительными органами мы уже так находили оставленный пассажирами рюкзак.

- Опирались ли вы на чей-то опыт при создании платформы?

Первую версию системы, обрабатывающей обращения граждан, мы делали сами. И как только получили первые результаты, стало ясно, что все получится. Мы побывали в Москве в павильоне «Умный город» на ВВЦ, были в Казани, но подобного интегрированного решения для руководства города нигде не увидели.

- Как изменилась жизнь городской администрации с появлением платформы «Лобачевский»? Какие результаты получены за первый год ее работы?

Существенно изменилась. Тематические совещания теперь проходят не на основе докладов ответственных департаментов, а на базе реальных цифр. Поэтому обсуждение проблем идет предметное, и в этом случае проще принимать решения и управленческие, и порой даже кадровые.

Переданные «Лобачевскому» данные мы структурируем так, чтобы по ним можно было принимать решения. Например, этой зимой были сильные снегопады, поэтому очень важен контроль работы подрядчиков и субподрядчиков, обеспечивающих выход снегоуборочной техники. Соответственно, регулярно проводятся совещания с дорожниками по вопросам уборки снега с использованием конкретных данных. Раньше, для того чтобы глава района на совещании озвучил какую-то цифру, минимум два сотрудника должны были потратить время на сбор и распечатку этих данных. Диспетчер должен был записать, сколько техники вышло в первую смену и сколько — во вторую, собрать тахометром примерный пробег или выписать такие данные из разных систем, скалькулировать и сделать отчет. Теперь все это не требуется.

Все машины с GPS передают данные — контроль стал простым. Одно дело, когда руководителю приносят бумажную выписку о том, что на улицы вышло 30 машин, и совсем другое — когда он в системе видит фактическое число 25. Раньше проблему формулировали так: почему плохо убирается район? А сейчас — по-другому: почему выходит только 30 из 50 машин? Проблема становится осязаемой, и мы разбираемся уже с причинами ее возникновения.

На примере обращений граждан результат виден лучше всего: сейчас стандартное время закрытия заявки — два дня, в то время как раньше это могло занять и 15, и 30 дней. До недавнего времени обработка происходила следующим образом: обращение поступало на почту, потом отправлялось в районную администрацию, оттуда писали: «Это не к нам, это в департамент транспорта», пересылали в департамент, а там — когда увидят, тогда и ответят. Сегодня, если обращение где-то зависло, разрешить ситуацию — задача модератора. Говоря языком бизнеса, происходит сокращение транзакционных издержек процесса. И оценка работы с обращениями теперь не сводится к умозрительному заключению: «Район не дорабатывает по обратной связи с жителями». Есть конкретное число поступивших и отработанных сообщений.

- Каким вы видите дальнейшее развитие проекта?

Цель — построение информационной модели города. Как будет выглядеть решение, пока не знаю. Нам хочется создать модель, которая покажет, к примеру, насколько с ростом количества обращений увеличится среднее время ответа, насколько упадет доход муниципального учреждения, поставляющего питание в школы, c уменьшением количества детей, посещающих школу, и т. д. Принятие решений на основе модели должно привести к тому, что мы не будем смотреть даже в дашборды — модель сама проанализирует прогнозируемый уровень осадков, предскажет увеличение числа заявок от жителей города, а уведомление департаменту транспорта о необходимости увеличить количество техники отправится автоматически. Мы хотим перейти от ручного управления к автоматизации.

Но чтобы этот план осуществить, нужно как минимум подключить больше систем. Тут сложностей немало. С системой «Безопасный город» мы уже выстроили интеграцию, осталось подтвердить на уровне постановлений, что мы используем эту информацию. В данный момент интегрируем огромную бухгалтерскую программу, но, поскольку она находится в защищенном секторе, забрать все данные во внешнюю систему мы пока не можем. В системе управления городским имуществом есть персональные данные, что делает процесс сложнее, однако интеграция с ней необходима, так как это источник доходов городского бюджета. И будет очень полезно протестировать на модели различные управленческие гипотезы и сравнить, к примеру, финансовый эффект от аренды и продажи имущества в разные периоды времени.

Кроме того, предстоит более тесная интеграция с федеральными системами, в связи с этим Нижний Новгород недавно вошел в рабочие группы по «Умному городу».

Один из открытых вопросов — получение данных из федеральных информационных систем: налоговой службы, ГИБДД, МВД, ЗАГС. Муниципалитеты не могут получать оттуда информацию, так как для региональных и федеральных органов власти они являются третьей стороной при передаче персональных данных. А информация из этих систем является существенным дополнением для экосистемы контура городского управления. Например, для получения льготной парковки человек присылает сканы документов, и для их проверки мы отправляем запрос в ГИБДД России, однако вынуждены ждать ответа до месяца. Мы работаем над решением этой проблемы, но без изменения нормативной базы «цифрового чуда» не произойдет.

- Можно ли назвать вашу целевую модель цифровым двойником?

Думаю, можно. Или же она очень близка к тому, что мы понимаем под термином «цифровой двойник». Многие регионы заявляют, что у них есть цифровой двойник, но данные с ГИС-подложкой — это еще не цифровой двойник. Двойник — это когда все или большая часть городских процессов представлены в виде модели. Когда видимыми становятся показатели состояния городского хозяйства в оцифрованном виде.

- Дашборды платформы предназначены только для управленцев или для жителей города тоже?

Если цифровая модель города — наша стратегическая цель, то прикладная задача — создание дашборда для жителя города. Уже есть внешние ресурсы, с которыми жители взаимодействуют: например, транспортная карта, баланс которой пополняется через мобильное приложение. Но существуют и другие запросы. Скажем, родителям школьников было бы удобно видеть в городском приложении, что их ребенок пришел в школу в такое-то время и получил такие-то оценки. Наша задача — выдать жителю информацию о нем в экосистеме городских информационных систем. Сейчас мы готовимся реализовать функционал, позволяющий жителю увидеть в дашборде все его обращения, отправленные по любым каналам взаимодействия, и стадии рассмотрения, на которых они находятся.

Пока предназначенный для жителей функционал «Лобачевского» в публичной части портала тривиален: обращения, голосования, афиша, инициативы. Но мы идем к «единому окну» для получения информации и услуг от города и в первую очередь будем разрабатывать мобильные приложения.