Analytics in Health Care
A xestión da saúde necesita información precisa e detallada para tomar decisións suspendidas e razoables. A preparación desta información require esforzos significativos: os datos deben estar completamente montados, procesar, analizar e enviar aos fabricantes de decisións. En cada etapa de tal traballo, poden xurdir problemas: erros, inconsistencias, saltar, atrasos, distorsión. Todo isto afecta, en definitiva, afecta a calidade dos datos e conduce á formación de conclusións incorrectas, facendo decisións incorrectas.Na nosa opinión, a digitalización activa da asistencia sanitaria está deseñada para resolver a maioría destes problemas. En particular, a introdución de información moderna e tecnoloxías analíticas - Business Intelligence (BI). As solucións de DNI aumentan a integridade da recollida de datos e proporcionan acceso accesible a eles. Unha análise é máis sinxela e máis rápida, as hipóteses de traballo son probadas máis rápido, amósase o desempeño do traballo. A velocidade de adopción de decisións de xestión aumenta significativamente e aumenta a eficiencia da xestión da saúde, que é especialmente importante, tendo en conta os obxectivos e obxectivos ambiciosos que enfronta o sistema de asistencia sanitaria dentro dos proxectos federais e nacionais.
Durante a súa propia actividade e durante a implementación dos proxectos presentados proxectos, o Centro Nacional de Investigación Médica nomeou despois de V. A. Alzozov está involucrado nunha avaliación da atención médica dos perfís de cardioloxía e cirurxía cardiovascular nas entidades constitutivas da Federación Rusa. O estudo das actividades das rexións esixiu a creación dunha información separada e un sistema analítico. Neste artigo estamos falando sobre a experiencia de crear e implementar tal sistema nos nms. V. A. Alzov, incluída a Decisión de DNI: Luxms utilizada no sistema e sobre aqueles compoñentes que lle permiten realizar unha análise eficaz nesa dirección.
Compoñentes de construción de análises efectivas
Compoñente 1. Análise operativa da situaciónA xestión dunha organización médica separada, un grupo de organizacións ou un sistema de coidados de saúde ao nivel da rexión, pon unha ampla gama de tarefas para a recollida e analizando unha cantidade significativa de información. Non obstante, o informe desde o que se recolle a información requirida está formada cun atraso. A construción de calquera información e sistema analítico implica principalmente medidas para optimizar a recollida e almacenamento dos datos necesarios.
Por exemplo, durante a implantación dos obxectivos do Proxecto Federal, os datos finais dos resultados das súas propias actividades, as rexións serán recoñecidas en seis meses despois da finalización do período de informe. Os resultados preliminares son discutidos en dous ou tres meses e é durante estas discusións que se forman o ano seguinte. Atraso ao recoller información, a distorsión da situación real é enganar o liderado e distorsiona os obxectivos planificados.
O traballo efectivo é traballar con datos operativos, idealmente unha análise da situación en tempo real. E é por iso que cando o sistema analítico, a nosa organización usa datos operativos.
Componente 2. Análise de situación integralPara obter conclusións correctas, necesitas unha ampla análise de datos: en varios recortes, en comparación con outras tendencias e co nivel de detalle necesario. Só isto pode aparecer ideas correctas e só para que poida probar as hipóteses de traballo existentes. A elección dos métodos de tratamento, selección de estratexias de desenvolvemento, análise dos factores de influencia, a definición de medidas prioritarias para acadar os obxectivos declarados: todo isto é imposible sen unha análise integral da situación.
A experiencia mostra que un intento de avaliar só indicadores orientados / clave a miúdo dá unha imaxe distorsionada. Así, a análise illada dun dos obxectivos - a mortalidade por enfermidades do sistema circulatorio (BSK) pode levar a unha interpretación incorrecta da situación. Na rexión en 2015-2017, este indicador diminuíu, que pode considerarse unha dinámica positiva explícita asociada ás actividades realizadas (gráfico 1).
Non obstante, o estudo dunha soa vez da taxa de mortalidade doutras enfermidades en 2015-2017 demostra o crecemento da figura, que, como resultou, está asociado coa implementación dun sistema automatizado de codificar as causas da morte e un cambio en Os principios dun código de diagnóstico postumático (gráfico 2).
Así, a avaliación da dinámica da mortalidade do BSK debe ser complexa e incluír como indicadores de mortalidade de BSK e os indicadores de mortalidade total e mortalidade por outros motivos (gráfico 3).
Mesmo antes da formación de pantallas analíticas e de recheo, a súa información debe estar representada como médicos, analistas, especialistas e xestores de organizacións utilizalos. É importante distribuír roles, formando un algoritmo para traballar co sistema e distinguir o acceso a datos.
Os especialistas de diferentes niveis teñen lugar diferentes escenarios de traballo dependendo das súas funcións. Por exemplo, o xefe do departamento é importante para controlar os indicadores a nivel de pacientes específicos e da rama, en xeral. O médico principal é importante seguir os indicadores a nivel de organización. O representante do poder executivo rexional no campo da asistencia sanitaria está controlando a eficacia de todos os principais médicos, avalía a situación xeral e os informes sobre indicadores inmediatamente antes do Ministerio de Sanidade da Federación Rusa. Os obxectivos e os métodos específicos do seu cálculo poden diferir significativamente dependendo do nivel de avaliación.
Polo tanto, a mortalidade do nivel hospitalario require coidadosas contas do número de pacientes recibidos e traducidos dunha organización a outra e, no nivel da rexión, as traducións non requiren contabilidade, xa que se realizan dentro dun territorio. Un elemento menor similar pode levar a erros significativos ao tentar aplicar valores dirixidos ao tema da entidade constitutiva da Federación Rusa a Organizacións Médicas individuais. É por iso que se require a separación de roles e un enfoque individual tanto no seu seguimento como na súa formación. Os especialistas de diferentes niveis necesitan diferentes latitude e profundidade na avaliación de datos. Esta comprensión baséase nun sistema de acceso multi-nivel cun modelo e funcións de rol, grazas a que unha plataforma analítica pode proporcionar calquera participante no corte de datos desexados.
Nos nítelos. V. A. AMOZ Decisión BI permite a análise da asistencia sanitaria rexional en varios niveis de organizacións médicas individuais aos distritos e á Federación Rusa, en xeral. Ao mesmo tempo, en cada nivel, dependendo do papel do usuario, utilízase un conxunto de parámetros.
Compoñente 4. Optimización do almacenamento de informaciónÉ importante adherirse ao principio de "suficiencia razoable": pode descargar todos os datos dispoñibles ao sistema, pero a información redundante distrae e interfire co traballo. Ao formar paneis de control e conxuntos de datos, é importante comprender con antelación: cales son os indicadores máis importantes e como organizar o procedemento de carga de almacenamento e datos. Indicadores de clasificación, agrupamento e estructuración, nome preciso: estes son elementos importantes de optimización de información no sistema de análise. Ademais, é importante comprobar constantemente a corrección dos datos e comparar información de varias fontes. Este traballo pode e debe ser automatizado usando plataformas analíticas.
Ao comezo do seu traballo co sistema BI, proporcionamos acceso a especialistas a toda a información dispoñible a un determinado nivel (dependendo do papel). Este enfoque foi ineficaz. A maioría dos especialistas non estaban preparados para pasar o tempo sobre un estudo detallado de toda a información e esixiu unha certa clasificación de datos primarios. A estruturación e agrupar datos, ordenar por tipos e fontes de información permitiunos cumprir o principio de "suficiencia razoable" e aumentar a eficiencia dos empregados.
Componente 5. Transferencia de traballo principal no sistema de DNIO principal beneficio do sistema BI para os médicos e os traballadores da organización médica é reducir a carga e mellorar a eficiencia do seu traballo. Ao mesmo tempo, entre os traballadores médicos, moitas veces se observa un certo grao de inercia e conservadurismo en relación con novas solucións técnicas. Moitas veces, os propios traballadores non sempre se dan conta de como funcionan cos datos e que tarefas realmente realizan.
A nosa experiencia de implementar o sistema de DNI indica a necesidade dunha transición completa para o uso do produto no traballo cotián para acadar o resultado máis eficaz. A substitución do uso de antigos formularios de informes e documentos sobre os Luxms funcionales realizouse en varias etapas eo esquema de traballar co programa actualmente existente no momento é fundamentalmente diferente do esquema de traballo destinado a inicialmente implementar o produto. Os Dashboards, que son actualmente utilizados polos expertos máis deseñados de forma relativamente recentemente, a súa presenza e funcións non se asumiron nas primeiras etapas de traballar con Luxms.
A pesar da substancial facilidade de uso dun único sistema de DNI, un número de empregados baixo o último momento adheriuse a algoritmos de traballo antigos. Non obstante, asegurando a actualización operativa da información no sistema BI con atrasos na actualización de datos noutras plataformas, a mellora gradual do produto en requisitos dos usuarios permitiu que todos os empregados cambien ao uso dunha única solución. Actualmente, tal unificación da campaña fixo posible formar unha única fonte de información relevante e veraz para todos os grupos de usuarios.
Elección de bi rusa ou estranxeira
Os sistemas de DNI rusos non prestaron a atención suficiente ao deseño e as cuestións de usabilidade, ea percepción primaria dos sistemas estranxeiros foi positiva. Aínda que o deseño non é tan importante, moitos xestores teñen pensamento de plantilla, están afeitos ao que ven nos informes. E, polo tanto, os desarrolladores rusos, en virtude da facilidade de adaptación do noso software, convertéronse aínda máis buscados, xa que dan ao cliente o que quere.
As institucións médicas teñen moitos requisitos específicos. É difícil de comprar, máis fácilmente ruso. O soporte para o software é importante se necesitas especialistas caros, non se adapte a moitos clientes, cómpre acompañar a si mesmos. A comunicación directa co fabricante de software é sempre importante no traballo, esta é a vantaxe dos desenvolvedores rusos.
Os produtos occidentais son máis maduros, debido a isto mellor. Os contras dos sistemas de DNI rusos: non hai gran número de desenvolvedores, hai problemas coa aprendizaxe, con cursos: non sempre está dispoñible. É difícil comparar sistemas rusos e estranxeiros en xeral: o código máis sinxelo e acompañalo e refinar máis fácilmente. Hai erros, pero son moito menos corrixidos. Con sistemas rusos, é posible a implementación exitosa por 3-4 meses.
Os pros e contras teñen do punto tecnolóxico. A clasificación de Gartner BI divídese en ferramentas de descubrimento de datos e aplicacións analíticas de negocios, aplicacións de BI (aplicacións analíticas de negocios, aplicacións de BI), este último é o máis demandado do noso tema, que doutra forma é chamada bi ou sistemas industriais para os xestores, para os médicos xefes As vendas de xestores de servizos. Esta é a principal ferramenta de xestión coa función da operación de punta a punta en todos os niveis: de HR á adquisición.
Como se menciona anteriormente, a parte subacuática máis importante da implementación do iceberg do sistema BI está a traballar con datos. É importante estructurar e preparar a análise de xestión, a outra tarefa é explorar estes datos. Os sistemas estranxeiros son máis fortes no descubrimento de datos, na investigación de datos. Pero en aplicacións analíticas de análise ou de xestión empresarial, os sistemas rusos xa non son inferiores. As plusas tamén están en soporte técnico operativo, contacto directo co cliente. Os maiores clientes fan a digitalización por equipos internos e necesitan plataformas de produción rusas, incluíndo a posibilidade de obter o código fonte e refinar por si só, ningún sistema estranxeiro que asegure o nivel axeitado.
Nalgúns sistemas rusos, por exemplo, Luxms DNI, hai vantaxes tecnolóxicas: procesamento de datos e arquitectura de datos de datos masivamente paralelos. Os centros de datos son cando a lóxica empresarial está acomodada xunto aos datos, directamente ao DBMS, isto permítelle preparar efectivamente os datos á visualización. O tratamento masivo de paralelo axuda a superar as restricións fundamentais sobre a lei de Moore e garantir a alta taxa de resposta cun aumento ilimitado no almacenamento e intensidade do recibo de datos para a análise. Solucións maduras - GreenPlum e Exadata MPP Clusters, así como MPP de baixa latencia avanzada con soporte informático en memoria, como Drurso e Gigasppes dan unha gran vantaxe sobre a velocidade dos sistemas de liña de liña de liña. Ademais das vantaxes tecnolóxicas, hai vantaxes funcionais, por exemplo, en Luxms bi, este é o mantemento dos plantadores operativos, controis configurados do control de xestión con control interactivo de punta a punta das actividades da organización.
Organización do traballo ea creación dun sistema de DNI eficaz na medicina é unha tarefa moi difícil, pero sen el o desenvolvemento e comprensión de melloras cardeais é imposible medicina moderna non pode facer non dependen de datos grandes e precisa de acceso cómodo para eles.
AUTORES:Alexey Fedorenko - especialista líder do Departamento de Interacción Rexional para a implementación de proxectos federales do FGBU "nítelos. V. A. Alzozov »Ministerio de Sanidade de Rusia
Sergey Shestakov - Director Xeral de Luxms GK