Downloaded 15 times
Uploaded byAlexandre Prozoroff
Цифровой госпиталь 2020 (конференция ФизтехМед)
Документ обсуждает состояние и развитие цифровых технологий в здравоохранении, акцентируя внимание на значении носимых устройств и систем дистанционного мониторинга для профилактической медицины. Он также анализирует изменения в подходах к здравоохранению, подразумевающие использование многопрофильных ИТ-систем для управления данными о здоровье пациентов. Исследуются инновации в медицинских технологиях и архитектурах, необходимые для реализации эффективных систем мониторинга и улучшения качества медицинских услуг.
More Related Content
Similar to Цифровой госпиталь 2020 (конференция ФизтехМед)
Цифровой госпиталь 2020 (конференция ФизтехМед)
- 1. Цифровой госпиталь 2020 АлександрПрозоров, #mHealthLab Лаборатория специальной медицинской техники, технологий и фармакологии Основные аспекты комплексного развития многопрофильной медицинской организации 1 ББИ МФТИ ИМБП РАН
- 2. Состояние дел Тренды итехнологии 2 ББИ МФТИ ИМБП РАН #mHealthLab
- 3. Предпосылки и изменения • Все большее число людей озаботилось здоровым образом жизни • Уход за больными и престарелыми стал более эффективен • Дистанционный мониторинг позволяет переводить пациентов на домашний режим лечения • Носимые устройства биометрического мониторинга являются важнейшей составляющей профилактической медицины • Активизируется борьба с малоподвижным образом жизни § От 60 до 80% всех взрослых людей ведут малоподвижный образ жизни § 6% смертей в мире связаны с малоподвижным образом жизни § Малоподвижный образ жизни является четвертым по значимости фактором риска 3 #mHealthLab
- 4. M2M архитектуры Коммуникации Machine-to-Machine(M2M) на охране здоровья 4 ББИ МФТИ ИМБП РАН #mHealthLab
- 5. Почему М2М-системы будутследующим поколением?Количествоисточниковданных Время Универ- сальные ЭВМ ПК Клиент сервер SOA BigData (1970-1980) (1980-1990) (1990-2000) (2000-2010) (2010-2020) 1 млн 10 млн 100 млн 1,4 млрд 50 млрд? 2010 Internet of Things (2020-...) Мейнфреймы (1960-1970) I II III IV VI VIIV 100 тыс Системы, скомпоно-‐ ванные из разных под-‐ программ (JCL, Cobol, Fortran) Моно-‐ литные системы с термина-‐ льным доступом Клиент-‐ сервер с «толстым» клиентом Клиент-‐ сервер с Web-‐ клиентом Линейно масшта-‐ бируемые системы Динами-‐ ческие М2М-‐ системы, компонуе-‐ мые из отдельных модулей под определен-‐ ные задачи Одноранго-‐ вые сети из персональ-‐ ных приложе-‐ ний #mHealthLab Смена парадигмы по причине взрывного роста количества источников данных
- 6. Обобщенная архитектура M2M-системы 6 #mHealthLab
- 7. Архитектура системы дистанционногомониторинга 7 #mHealthLab
- 8.
- 9. Технические характеристики WBAN-сенсоров 9 #mHealthLab Тип сенсора Срок работы батареи Скорость передачи данных Важность Приложения Глубокая стимуляция головного мозга >3 лет 1 Mbps Высокая Терапия при болезни Паркинсона, хронических болях, треморе, дистонии Слуховые аппараты >40 час 200 kbps Высокая Усиление звука Акселерометры/гироскопы >1 нед 1 Mbps Низкая Замеры на обнаружение движения, ускорения и угловой скорости Пульсоксиметры (SpO2) >1 нед 2 kbps Низкая Измерение насыщения гемоглобина кислородом Капсульные эндоскопы >24 час 1 Mbps Высокая Визуализации пищеварительного тракта Температура >1 нед 2 kbps Низкая Измерения температуры тела или окружающей среды Электрокардиограмма (ЭКГ) >1 нед 9.6 kbps Средняя Электрические характеристики работы сердца Электромиограмма (ЭМГ) >1 нед 100 kbps Средняя Движение мышц Электроэнцефалограмма (ЭЭГ) >1 нед 100 kbps Высокая Активность головного мозга Визуализация >12 час <10 Mbps Высокая Передача видео
- 10. IEEE 802.15.6 Международный стандартпередачи данных в WBAN-сетях 10 ББИ МФТИ ИМБП РАН #mHealthLab
- 11. IEEE 802.15.6: определениестандарта IEEE 802.15.6 – стандарт на беспроводные сети носимых, нательных или имплантируемых устройств медицинского или немедицинского назначения. Wireless Body Area Networks (WBAN) Предназначен для построения систем мониторинга состояния здоровья пациентов в реальном времени. Устройства, поддерживающие WBAN, работают в непосредственной близости, на поверхности, или внутри человеческого тела 11 #mHealthLab Полоса частот Скорость передачи данных, Kbps, min Скорость передачи данных, Kbps, max 402 - 405 MHz 57.5 303.6 420 - 450 MHz 57.5 151.8 863 - 870 MHz 76.6 404.8 902 - 928 MHz 91.9 485.7 950 - 956 MHz 76.6 404.8 2360-2400 MHz 91.9 485.7 2400-2483.5 MHz 91.9 485.7
- 12. WBAN: приложения Медицинские приложения • Мониторингжизненно- важных показателей • Мониторинг дыхания • Электроэнцефалография • pH мониторинг • Мониторинг содержания глюкозы • Слуховые аппараты • Устройства-помощники • Мониторинг мышечных сокращений • Протезы с нейроинтерфейсом • Прочее 12 #mHealthLab Немедицинские приложения • Потоковое видео • Передача файлов • Спортивные и фитнес- трекеры • 3D-видео • Мониторинг забытых вещей • Игры • Рекламные приложения • Социальные сети • Прочее
- 13. Новые требования кЕГИС ЕГИС – Единая Госпитальная Информационная Система 13 ББИ МФТИ ИМБП РАН #mHealthLab
- 14. Изменение в принципах Изменениемотивации пациентов и инструментального контекста здоровья 14 ББИ МФТИ ИМБП РАН #mHealthLab
- 15. За что готовплатить пациент*? #mHealthLab 15 Предотвратимые осложнения Ненужные процедуры Неэффективность Ошибки Положительный исход 40% потери 60% польза Положительный исход100% польза 2020 2015 * По данным американской компании HealthCatalyst на основе североамериканской статистики
- 16. Эволюция здравоохранения Первая эра- БОРЬБА С ИНФЕКЦИЯМИ, ТРАВМАМИ И ИХ ПОСЛЕДСТВИЯМИ Античная медицина - настоящее время • Развитие хирургии и терапии • Контроль инфекционных заболеваний - вакцинация и борьба с распространителями инфекций Вторая эра - БОРЬБА С ХРОНИЧЕСКИМИ ЗАБОЛЕВАНИЯМИ 50 гг. ХХ века - настоящее время • Сердечно-сосудистые, онкологические и социально-значимые заболевания (СПИД, туберкулез и пр.) • Психосоциальные и психиатрические заболевания (ожирение, алкоголизм, наркомания, курение и пр.) Третья эра - СОХРАНЕНИЕ И ПОДДЕРЖАНИЕ ЗДОРОВЬЯ Настоящее время • Объективное измерение персонального и коллективного здоровья за счет доврачебной и превентивной диагностики • Поддержание здоровья на высоком уровне за счет профилактических и оздоровительных мероприятий • Управление своим и коллективным здоровьем путем оценки эффективности мер профилактики, программ по питанию, физ. нагрузок, создания оптимального распорядка дня и образа жизни 16 #mHealthLab
- 17. Инструментальный контекст здоровья 17 #mHealthLab • Здоровье формализуется в виде системы показателей, которые имеют коридоры допустимых значений • Показатели интерпретируются в зависимости от условий, в которых находится наблюдаемый организм • Таким образом, система показателей мониторинга здоровья включает в себя непосредственно биометрические показатели, а также показатели контекста • При выходе показателей за пределы коридора, возникают алармы
- 18. Изменение в размерностиЕГИС Изменение размерности значимых данных о здоровье человека 18 ББИ МФТИ ИМБП РАН #mHealthLab
- 19. Эти данные необходимы для точных прогностических моделейпо каждому пациенту Прогнозирование позволит улучшить качество лечения и снизить его себестоимость Медицинские записи и данные исследований Данные биометричес- кого монито- ринга 24х7 Выписки и заключения из разных МО Геномные и семейные данные Данные о покупках и потреблении Данные социальных сетей Система значимых данных о здоровье человека #mHealthLab
- 20. От чего зависитточность прогнозирования? #mHealthLab Точность прогноза растёт вместе с ростом размерности данных, доступных для анализа! Прогнознаяточностьматематическихмоделей Размерность системы персональных данных Данные из истории болезни Данные об уровне потребления Выписки и заключения из других клиник Данные биометри- ческого мониторинга 24х7 Геномные и семейные данные Данные из социальных сетей и коммуникаций Клиника Магазины Тело пациента Провайдер данных генома Другие клиники Провайдер социальной сети 20
- 21. Диагноз Процедура Препарат Пациент Врач Регулятор МО ЕГИС Связанные группы диагнозов (DRG) Категории диагнозов (MDC) Географич. иерархия Временная иерархия Орг. структура Участник Плательщик Заявка • Медицинские ошибки • Смертность • Соблюдение требований • Диагностика/ Госпитализация/ Выписка/ Эпизод • Оказание услуг, Коды диагнозов, Коды процедур, Коды препаратов • Продолжительность лечения Какой процент возникновения побочных эффектов после лечения? (Плательщик и регулятор) Каков уровень смертности в медицинской организации? (Регулятор) Каков процент медицинских ошибок в медицинской организации? (Регулятор) Каков уровень соблюдения требований к оказанию услуг? (Плательщик и регулятор) Функциональные области Измерения Каково соотношение ошибок к количеству пациентов? (Плательщик) Современная ЕГИС - многомерна Какова размерность ЕГИС? #mHealthLab
- 22. Потенциально собираемые значимые данные Данные ЭМК Все значимые данные о здоровье пациента 100МБ в год на пациента 100ТБ в год на пациента Каков размер значимых данных о здоровье? 1 млн. раз – разница между объёмом ЭМК и значимых данных о здоровье! #mHealthLab
- 23. Потребители медицинской информации Много потребителей ПреимуществоМ2М систем Устройства, генерирующие биометрические данные Много устройств ХРАНЕНИЕ Долговременное хранение и пере- дача данных для использования ВТОРИЧНАЯ ОБРАБОТКА Формирование рабочих наборов и обра- ботка данных в зависимости от запросов ВИЗУАЛИЗАЦИЯВзаимодействие с пользователем и визуализация информации #mHealthLab <− узкое место ПЛАТФОРМАМАССИВНО- ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКИДАННЫХ «Традиционные» ИТ-системы Динамические М2М ИТ-системы У платформ массивно-параллельных вычислений нет узкого места! 23 ЗАХВАТ ДАННЫХПриём, фильтрация и передача данных на первичную обработку ПЕРВИЧНАЯ ОБРАБОТКА Приём, трансформация, очистка и передача данных на хранение
- 24. 24 Целевая архитектураЕГИС Принципы построения, технологический стек ББИ МФТИ ИМБП РАН #mHealthLab
- 25. Источники Пользователи Серверы Физические серверы Пользователи Загрузчики Виртуальные серверы Пользователи ХД Единое хранилище данных Независимые физические серверы Оставитьданные там, где они собраны Зависимые витрины данных Консолидированные интегрированные данные и доступ З а • Легко реализовать с технической и организационной точки зрения • Нет ETL • Не нужно покупать отдельные платформы • Простая настройка интерфейсов и отчетов • Единый взгляд • Целостность и качество данных • Многократное использование данных П р о т и в • Разрозненность • Высокие затраты • Высокая стоимость ETL и приложений • Большие затраты на администрирование и обслуживание • Частичная картина • Проблемы с управлением справочниками • Большие трудозатраты на разработку и актуализацию загрузчиков • Высокая нагрузка на сеть • Вычисления на рабочих станциях • Единый взгляд требует решений по согласованию данных • Высокие затраты в пересчете на объем данных • Высокие затраты на администрирование • Задержка в данных • Требует реализации единой технической политики, лидерства и разработки концепции единой системы ХД Витрины Хаб данных Подходы к организации данных для аналитики Источники #mHealthLab
- 26. Единое хранилище данных Руководство Закупки Больницы Финансы Агенты Обращения Клиенты Пациенты Подрядчики Регулятор Контакты Отчетность Пациенты/Клиенты Лекарства/Назначения Коммуникации/контакт-центры Персонал Финансы Кампании/Предложения Хроническиебольные Медицинские организации Продукты/Услуги Статистика Персонал Страховые планы ЕГИС обеспечивает единство всех процессов Единое хранилище данных всех процессов госпиталя #mHealthLab
- 27. Панели управления пообластям Связывание и стандартизация Общие идентификаторы, пациенты, лаборатории, жалобы, диагнозы, лекарства и пр. Сущности Контингенты, иерархии, патологии, риски, определения и пр. Единое хранилище данных ЭМК Архив Финансы МИС Кадры АХД Заявки Финансы Пациенты Кадры Админ.-хоз. данные Заявки и жалобы Существующие источники данных Слой преобразования данных Единое хранилище данных надежно обеспечивает «единый источник истинности» Слой бизнес-логики обеспечивает управление сущностями, их атрибутами и представлением Приложения, включая мобильные, позволяют взаимодействовать различным группам пользователей с данными, актуальными для конкретных задач Технологический стек ЕГИС (схематично) #mHealthLab
- 28. Разграничение доступа кданным (Knox) 1 2 3 4 5 6 7 8 ... N9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 ... N9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 ... N9 10 11 12 Линейно масштабируемая вычислительная сеть и хранение данных (Data, Name & Standby Name Nodes + HDFS Storage) ОС параллельного процессинга данных (YARN) Интерфейсы управления и доступа к данным Управление метаданными (HCatalog) Batch Script SQL noSQL Real-Time In-Memory Search Кластер Hadoop высокой готовности Map Reduce Pig Hive HBase Storm Spark Мониторинг операций (Ambari) Витрины данных Сложный анализ Клиническая информация Качество лечения Диагнозы Операции ЕХД Импорт бумажных документов Связывание Загрузка Стандарти зация Обработка ошибок Распознавание Сканирование Solr Вариант инфраструктуры обработки и хранения данных
- 29. 29 Вариант реализацииЕГИС 2020 На основе концепции ЕГИС МНТК Микрохирургии глаза ББИ МФТИ ИМБП РАН #mHealthLab
- 30. 2 года 3года 5 лет и далее1 год Этап 1 • Внедрение платформы BDW • Внедрение СЭД, этап 1 • Внедрение системы экспресс-диагностики входящего потока пациентов Этап 2 • Интеграция существ. учетных систем с BDW • Внедрение СЭД, этап 2 • Внедрение Мониторинг режима приема лекарств • Внедрение Аналитической системы, этап 1 Этап 3 • Интеграция существ. мед. систем с BDW • Внедрение Аналитической системы, этап 2 4 года Этап 4 • Интеграция BDW с ЕГИСЗ • Внедрение непрерывного мониторинга пациентов • Перенос функций устаревших ИТ-систем на платформу DBW, этап 1 Этап 5 • Перенос функций устаревших ИТ-систем на платформу DBW, этап 2 • Интеграция BDW с инф. пространством фармацевтических и рецептурных данных (GSK, Amgen, Pfizer, Abbott, Merck и пр.) Стратегия построения ЕГИС 2020 (схематично) #mHealthLab
- 31. Внедряемое инфраструктурное решение для быстрой обработки и надежного, неизменного и долгосрочного хранения данных Существующие решения Внедряемые функциональные решения Медицинская платформа BigData Warehause (BDW) Линейно масштабируемая платформа обработки и хранения данных Витрины данных Сложные запросы (Neo4j) Клиническая информация Качество лечения Диагнозы Операции ЕХД Юридически значимый документооборот Мониторинг режима приема лекарств Экспресс-диагностика потока пациентов Аналитическая система Стационар Лаборатория Радиология АптекаЭМК Финансы Запись на прием Импорт документов Связывание Загрузка Стандарти зация Обработка ошибок Распознавание Сканирование Архив документов Медкарты, договоры, ... Существующие ИТ-системы Новые ИТ-системы Мониторинг пациентов 1 2 3 1 2 3 1 2 3 4 5 6 4 5 6 4 5 6 7 8 9 7 8 9 7 8 9 10 11 12 10 11 12 10 11 12 13 14 N 13 14 N 13 14 NЛинейно масштабируемая сеть вычислительных узлов Подсистема управления Подсистема информационной безопасности Интеграция Общий вид ЕГИС 2020 (схематично) #mHealthLab
- 32. Сквозной электронный документооборотпозволяет значительно экономить время и улучшает качество принимаемых врачами решений: за счет оперативного обмена информацией, удобного и быстрого поиска, одновременного использования документов в разных целях (лечение, обучение, статистика и пр.) Назначение системы • Создание, согласование, обмен, ограничение доступа и неизменное хранение юридически значимых электронных документов согласно регламентам • Ускорение процесса создания документов за счет речевого ввода и автоматического контроля правильности введенной информации • Напоминание о проведении необходимых действий Основные области применения • Административно-распорядительный документооборот (приказы, журналы и пр.) • Финансово-хозяйственный документооборот (договоры, акты, счета-фактуры и пр.) • Нормативно-справочная информация, проектная документация и пр. • Медицинский документооборот (история болезни, изображения, выписки и пр.) Рабочее место врача Юридически значимый электронный документооборот #mHealthLab
- 33. Единая система электронногодокументооборота сложна, охватывает многих участников и требует существенной организационной подготовки. Целесообразно поэтапное создание. В рамках каждого этапа будет автоматизировано одно или несколько смежных направлений Вариант сценария внедрения Этап Состав этапа 1 Внедрение административно-распорядительного документооборота в части: • Унификация и стандартизация всех понятий и параметров инфообъектов • Формирование необходимой нормативно-справочной информации • Единое рабочее место руководителя с формированием, автоматической постановкой, уведомлением (рассылкой), учетом и контролем исполнения поручений по всем уровням системы управления • Импорт бумажных документов из архива в части этапа 1 (при необходимости) 2 Внедрение административно-распорядительного документооборота в части • Формирование необходимой нормативно-справочной информации • Сбор и предоставление подразделениями (и филиалами) первичной медицинской информации согласно регламенту • Сбор и предоставление подразделениями (и филиалами) первичной информации по медицинским услугам и операциям в виде периодических отчетных документов • Импорт бумажных документов из архива в части этапа 2 (при необходимости) Юридически значимый электронный документооборот #mHealthLab
- 34. Чтобы перейти отэффективности каждого конкретного специалиста к эффективности медицинской организации в целом необходимо выстроить эффективную систему поддержки принятия решений – аналитическую систему, позволяющую получать объективную и важную для управления информацию без промедлений. Например, о причинах ошибок или отказов Назначение системы • Причинно-следственный анализ (отказы, ошибки, жалобы и пр.) • Оценка эффективности на основе настраиваемых показателей в различных разрезах (процессы, операции, врачи, подразделения и пр.) • Поиск скрытых зависимостей в данных (data mining) • Панели управления по областям Основные области применения • Быстрое получение информации для более эффективного принятия решений на разных уровнях руководства медицинской организацией (финансы, хозяйственная деятельность, лекарственное обеспечение, лечебный процесс и пр.) • Подготовка отчетов и презентаций для проведения совещаний, консилиумов и т.п. • Проведение научных изысканий с накопленными данными Вариант панелей управления Аналитическая система #mHealthLab
- 35. Система аналитики сложна,охватывает различные аспекты деятельности медицинской организации и многих участников, требует значительной подготовки. Целесообразно поэтапное создание. В рамках каждого этапа будет автоматизировано одно или несколько смежных направлений Вариант сценария внедрения Этап Состав этапа 1 • Определить систему метрик для оценки состояния лечебно-диагностического процесса, качества оперативных решений для всех участников процесса • Определить метрики и методику краткосрочного и долгосрочного прогнозирования на определенных уровнях лечебно-диагностического процесса • Внедрить панели управления по областям: § Административная деятельность § Экономика § Лечебно-диагностический процесс 2 • Внедрение модуля сложной аналитики (BI) • Причинно-следственный анализ Аналитическая система #mHealthLab
- 36. Пример рассчитываемых показателейдеятельности В качестве основы для реализации Приказа Минздрава РФ №421 от 28.06.2013 г. использованы показатели из Приказа Минздрава Республики Мордовия №1415* от 27.11.2013 Группы показателей по направлениям деятельности • Общая медицинская деятельность • Хирургия • Клинико-экспертная работа • Эпидемиология • Мобилизационная работа и гражданская оборона • Поликлиническая терапия • Консультативная работа в поликлинике • Организационно-методическая работа • Работа приемного отделения Группы показателей по деятельности медицинского персонала • Более 40 групп показателей по типам должностей Аналитическая система #mHealthLab
- 37. Диагностический комплекс необходимдля 5-ти минутной диагностики потока поступающих пациентов на предмет выявления высоких рисков развития патологий по основным системам организма. Результаты экспресс-обследования записываются в ЭМК пациента Диагностическое устройство позволяет определить: • Параметры физического состояния организма • Тип вегетативной регуляции сердечно-сосудистой системы и её резервные возможности • Уровень стресса (утомления) на основе определения скорости зрительно-моторной реакции • Предрасположенность к развитию заболеваний периферических артерий (по оценке скорости распространения пульсовой волны) • Состояние сердечно-сосудистой системы • Прогноз функционального состояния организма человека и риски развития скрытых патологий Система экспресс-диагностики пациентов #mHealthLab
- 38. Назначение системы • Непрерывныйдистанционный мониторинг комплекса показателей кардиореспираторной системы человека • Выявление жизнеугрожающих состояний, автоматическая генерация алармов • Удаленный врачебный контроль за пациентами, людьми с ограниченными возможностями, лицами пожилого возраста Основные области применения • Палата общего назначения • Палата интенсивной терапии • Хирургическое отделение • Амбулаторное лечение Вариант простого нагрудного датчика Вариант подматрасного датчика Рабочее место врачаЦентральный пульт мониторинга Система непрерывного мониторинга пациентов #mHealthLab
- 39. Осложнения медикаментозной терапии,вызванные неверным и несвоевременным приемом лекарств, это значимая проблема во всех странах мира. До 50% ошибок* в медицине приходится на ошибки при раздаче и приеме медикаментов Назначение системы • Мониторинг режима приема лекарств пациентами • Формирование нарядов раздачи лекарств мед. персоналом • Контроль правильности раскладки медикаментов • Напоминание о времени проведения инъекций и других событиях Основные области применения • Палата общего назначения • Палата интенсивной терапии • Хирургическое отделение • Амбулаторное лечение Вариант контейнера Рабочее место медсестры * Согласно исследованию Американской медицинской ассициации с 07.2004 по 08.2006 Система мониторинга режима приема лекарств #mHealthLab
- 40. 40 Достигаемые эффекты Выгодыи новые возможности, получаемые от внедрения и развития ЕГИС 2020 ББИ МФТИ ИМБП РАН #mHealthLab
- 41. Улучшение ключевых показателей,часть 1 В результате внедрения ЕГИС 2020 существенно повысится качество оказания медицинской помощи, повысится эффективность работы администратовно- управленческого персонала и обеспечивающих служб медицинской организации (МО). Произойдет улучшение основных показателей деятельности МО Ключевые показатели, интересующие Главного врача № Показатель Что изменится 1 Несоблюдение мед. стандартов стационарного и амбулаторного лечения Число фактов существенно снизится за счет сквозного автоматического контроля соблюдения стандартов лечения 2 Летальность Снизится до 5-10% за счет улучшения качества лечения 3 Жалобы пациентов Число фактов существенно снизится за счет улучшения качества лечения 4 Ошибки ведения документации Число фактов существенно снизится за счет сквозного автоматического контроля соблюдения правил ведения документации 5 Низкая заполняемость коек Показатель улучшится за счет улучшения положительного имиджа МО в профессиональных кругах 6 Доход от основной деятельности Показатель улучшится за счет увеличившегося потока пациентов, включая коммерческих пациентов #mHealthLab
- 42. Улучшение ключевых показателей,часть 2 На настоящий момент не утверждены ключевые показатели, при помощи которых Минздрав будет оценивать работу медицинской организации (МО). За основу взяты показатели, рекомендованные ВОЗ для региональных систем здравоохранения Показатели МО, интересующие Минздрав № Показатель Что изменится 1 Ожидаемая продолжительность жизни при рождении (приписанные к МО) Показатель будет улучшатся за счет снижения летальности пациентов в МО 2 Численность населения среднегодовая (приписанные к МО) На этот показатель могут оказывать большое влияние миграционные процессы, а также рождаемость 3 Естественная смертность (приписанные к МО) Показатель будет улучшатся за счет снижения летальности пациентов в МО 4 Индикатор общего уровня здоровья (приписанные к МО) Показатель будет улучшатся за счет улучшения качества оказания медицинской помощи в МО 5 Индикатор распределения уровня здоровья среди приписанных к МО Показатель будет улучшатся за счет улучшения качества оказания медицинской помощи в МО 6 Доля записавшихся на прием к врачу через интернет или колл-центр Показатель улучшится за счет проникновения новых, более удобных практик применения ИТ 7 Удовлетворенность населения медпомощью (приписанные к МО) Показатель будет улучшатся за счет улучшения качества оказания медицинской помощи в МО #mHealthLab
- 43. Новые возможности клиники Уровеньзрелости МО определяют возможности её ИТ-инфраструктуры, культура управления, обеспечение медтехникой, организация производственных процессов. Для понимания возможностей, открывающихся в результате внедрения ЕГИС, предлагается ориентироваться на следующую модель зрелости МО* (уровни следуют снизу вверх) № Название уровня Возможности МО, основанные на использовании данных 9 Персональная медицина и предписывающая аналитика Индивидуализация медицинской помощи каждому пациенту, на основе метрик контингента, к которому принадлежит пациент, и его генетических данных. Плата за качество – награда за поддержание здоровья. Фокус аналитики расширяется на поддержание здорового образа жизни, физического и поведенческого здоровья, массовой настройки индивидуальной помощи, включая медицинскую. Медицинские организации трансформируются в организации оптимизации здоровья с прямыми контактами между пациентами и сотрудниками. Фиксированный подушевой платеж за оптимизацию здоровья предпочтительнее, чем возмещение за понесенные расходы. Фокус аналитики смещается в сторону обработки текстов на естественном языке, предписывающей аналитики и значительной поддержки принятия решений. Данные о пациенте пополняются за счет биометрического мониторинга в режиме 24х7, данных о геноме и о семье 8 Активный контроль рисков и прогнозная аналитика Организационные процессы по нивелированию рисков поддерживаются прогностическими моделями рисков. Плата за качество входит в нормативно-подушевой платеж. Фокус аналитики смещается с управления конкретными операциями в сторону сотрудничества врачей с плательщиками по управлению эпизодами оказания медпомощи, включая прогностические модели и прогнозирование рисков 7 Управление здоровьем контингентов и причинно- следственная аналитика Индивидуализация медицинской помощи каждому пациенту, на основе метрик контингента, к которому принадлежит пациент. Плата за качество входит в платеж по оплате лечения. Фокус аналитики направлен на понимание хода лечения каждого пациента. Для мониторинга пациента используются прикроватные мониторы, данные домашнего мониторинга, данные фармацевтических компаний. Для выставления счетов используется биллинг и детальные тарифные планы 6 Снижение неустойчивости качества оказания медпомощи Подготовка и осуществление ухода от утилитарной внутренней и внешней отчетности к единообразной, основанной на принципах и механизмах workflow. Фокус аналитики направлен на измерение строгого соблюдения лучших клинических практик, минимизации отходов и снижения вариабельности качества оказания медпомощи 5 Автоматизированная внешняя отчетность Эффективное производство согласованной отчетности, адаптированное под изменяющиеся требования вышестоящих инстанций. Фокус аналитики направлен на быстрое и согласованное создание отчетности для внешних нужд: ТФОМС, Минздрав, ОИВ, специальных баз данных (например, национальный раковый регистр) и т.п. 4 Автоматизированная внутренняя отчетность Эффективное производство согласованной отчетности, широко распространенная доступность актуальных данных в виде самостоятельно конфигурируемых панелей управления и отчетов 3 Стандартизированные НСИ, нозологии и реестр пациентов Связывание и организация основных данных клиники. Появление «единой версии правды». Существенное снижение противоречивости данных и количества ошибок в отчетности 2 Построение единого хранилища данных Сбор и интеграция основных данных организации. Облегчение процесса подготовки внешней и внутренней отчетности. Снижение количества ошибок в отчетности 1 Отдельные интегрированные ИТ-решения Неполные, противоречивые данные, обрабатываемые в разных ИТ-системах. Тяжелая, обременительная и длительная подготовка внешних и внутренних отчетов. Большое количество ошибок в отчетности * На основе модели зрелости МО, предложенной компанией HealthCatalyst #mHealthLab
- 44. Нормативно-правовое поле Деятельность регуляторовв части ЕГИС 2020 44 ББИ МФТИ ИМБП РАН #mHealthLab
- 45. 45 Здравоохранение Правовое регулированиеотношений в области здравоохранения (ЗО) • ФЗ № 323-ФЗ «Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации» от 21 ноября 2011г. • ФЗ № 282-ФЗ «Об официальном статистическом учете и системе государственной статистики в Российской Федерации» от 29 ноября 2007 г. • Приказ Минздрава РФ № 364 «Об утверждении концепции создания единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения» от 28 апреля 2011 г. • Приказ Минздрава РФ № 421 «Об утверждении методических рекомендаций по разработке органами государственной власти субъектов Российской Федерации и органами местного самоуправления показателей эффективности деятельности подведомственных государственных (муниципальных) учреждений, их руководителей и работников по видам учреждений и основным категориям работников» от 28 июня 2013 г. • Указ Президента РФ от 7 мая 2012 г. № 597 «О мероприятиях по реализации государственной социальной политики» • Рекомендациями Министра Здравоохранения В.И. Скворцовой, согласно письма к Главам ОИВ от 14.03.2014 исх. № 18-1/10/2-1671 «При запросе информации со стороны ОИВ, ФФОМС, ТФОМС, при организации сбора отчетности и информационном обмене, необходимо … использовать сведения, выгружаемые из МИС МО» • Проект приказа Минздравсоцразвития РФ «Об утверждении форм учётной медицинской документации медицинских организаций» от 14 декабря 2011 г. #mHealthLab
- 46. Защита персональных данных 46 Правовое регулирование в области защиты персональных данных (ПДн) • Федеральный закон №152 «О персональных данных» от 27 июля 2006 г. • Указ Президента РФ № 188 «Об утверждении перечня сведений конфиденциального характера» от 6 марта 1997 г. • Постановление Правительства РФ № 512 «Об утверждении требований к материальным носителям биометрических персональных данных и технологиям хранения таких данных вне информационных систем персональных данных» от 06 июля 2008 г. • Постановление Правительства РФ № 687 «Об утверждении Положения об особенностях обработки персональных данных, осуществляемой без использования средств автоматизации» от 15 июля 2008 • Постановление Правительства РФ № 1119 «Об утверждении требований к защите персональных данных при их обработке в информационных системах персональных данных» от 01 ноября 2012 • Приказ Роскомнадзора № 996 «Об утверждении требований и методов по обезличиванию персональных данных» от 05 сентября 2013 г. • Приказ ФСТЭК РФ, ФСБ РФ и Министерства информационных технологий и связи РФ № 55/86/20 «Об утверждении Порядка проведения классификации информационных систем персональных данных» от 13 февраля 2008 г. • Приказ ФСТЭК РФ № 21 «Об утверждении Состава и содержания организационных и технических мер по обеспечению безопасности персональных данных при их обработке в информационных системах персональных данных» от 18 февраля 2013 • Методические рекомендации ФСТЭК от 15 февраля 2008 года «Базовая модель угроз безопасности персональных данных при их обработке в информационных системах персональных данных» • Методические рекомендации ФСТЭК от 14 февраля 2008 года «Методика определения актуальных угроз безопасности персональных данных при их обработке в информационных системах персональных данных» • Приказ ФСБ России № 378 «Об утверждении Состава и содержания организационных и технических мер по обеспечению безопасности персональных данных при их обработке в информационных системах персональных данных с использованием средств криптографической защиты информации, необходимых для выполнения установленных Правительством Российской Федерации требований к защите персональных данных для каждого из уровней защищенности» от 10 июля 2014 года • Методические рекомендации ФСБ России «Методические рекомендации по обеспечению с помощью криптосредств безопасности персональных данных при их обработке в информационных системах персональных данных с использованием средств автоматизации» от 21 февраля 2008 года №149/54-144 • Методические рекомендации ФСБ России «Типовые требования по организации и обеспечению функционирования шифровальных (криптографических) средств, предназначенных для защиты информации, не содержащей сведений, составляющих государственную тайну в случае их использования для обеспечения безопасности персональных данных при их обработке в информационных системах персональных данных» от 21 февраля 2008 года №149/6/6-622. #mHealthLab
- 47. Случаи предоставления ПДнбез участия владельца 47 Персональные данные предоставляются с согласия владельца. Но есть исключения! В соответствии со ст. 13 323-ФЗ «Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации» от 21 ноября 2011 г., предоставление сведений, составляющих врачебную тайну, допускается без согласия гражданина или его законного представителя в следующих случаях (подпункты статьи): • 8) при обмене информацией между медицинскими организациями, в том числе размещенной в медицинских информационных системах, в целях оказания медицинской помощи с учетом требований законодательства Российской Федерации о персональных данных • 9) в целях осуществления учета и контроля в системе обязательного социального страхования • 10) в целях осуществления контроля качества и безопасности медицинской деятельности в соответствии с 323-ФЗ #mHealthLab
- 48. Электронная подпись 48 Правовоерегулирование отношений в области использования электронной подписи (ЭП) • ФЗ №63 «Об электронной подписи», вступил в силу в апреле 2011 года • ФЗ №1 «Об электронной цифровой подписи», действует до 1 июля 2013 года • Гражданский кодекс РФ, Часть первая, статьи 160 и 434 • Постановление Правительства РФ от 9 февраля 2012 г. № 111 «Об электронной подписи, используемой органами исполнительной власти и органами местного самоуправления при организации электронного взаимодействия между собой, о порядке ее использования, а также об установлении требований к обеспечению совместимости средств электронной подписи» • Приказ Минкомсвязи России от 29 сентября 2011 г. № 242 «Об утверждении порядка передачи реестров квалифицированных сертификатов ключей проверки электронной подписи и иной информации в федеральный орган исполнительной власти, уполномоченный в сфере использования электронной подписи в случае прекращения деятельности аккредитованного удостоверяющего центра» • Приказ Минкомсвязи России от 5 октября 2011 г. № 250 «Об утверждении порядка формирования и ведения реестров квалифицированных сертификатов ключей проверки электронной подписи, а также предоставления информации из таких реестров» • Приказ ФСБ России от 27 декабря 2011 г. № 795 «Об утверждении требований к форме квалифицированного сертификата ключа проверки электронной подписи» • Приказ ФСБ России от 27 декабря 2011 г. № 796 «Об утверждении требований к средствам электронной подписи и требований к средствам удостоверяющего центра» #mHealthLab
- 49. Результаты и порядокаттестации ЕГИС 49 ЕГИС обрабатывает персональные данные категории К1. Следовательно, она квалифицируется как информационная система обработки персональных данных (ИСПДн). Аттестация ИСДНн осуществляется в уведомительном порядке На средства защиты информации (СЗИ), используемые в решении, Заказчик получает следующий пакет документов: • Лицензии на использование и ключи активации СЗИ • Паспорта СЗИ • Формуляры СЗИ • Копии сертификатов ФСТЭК России на СЗИ • Копии сертификатов ФСБ России на СЗИ (при наличии) • Акты установки и пуско-наладки СЗИ на объектах В результате выполнения работ по разработке и аттестации ЕГИС Заказчик получает следующий пакет документов: • Частная модель угроз безопасности персональных данных (на основе которой допускается внесение изменений в состав и комплектность подсистем защиты информации) • Технический проект • Внутренняя нормативная документация • Программа и методики аттестационных испытаний • Протокол проведения испытаний объекта информатизации • Заключение по результатам аттестационных испытаний объекта информатизации • Аттестат соответствия требованиям безопасности информации, обрабатываемой в ИСПДн #mHealthLab
- 50. Необходимые лицензии дляпоставщика 50 Поставщику (разработчику) ЕГИС необходимо иметь следующие лицензии регулирующих органов: • Лицензию ФСТЭК России на деятельность по технической защите конфиденциальной информации (осуществление мероприятий и оказание услуг по технической защите конфиденциальной информации) • Лицензию ФСТЭК России на деятельность, связанную с созданием средств защиты информации (осуществление разработки и производства средств защиты конфиденциальной информации) • При создании криптографических средств, необходимо иметь лицензию ФСБ России на право осуществления разработки, производства шифровальных (криптографических) средств, защищенных с использованием шифровальных (криптографических) средств информационных и телекоммуникационных систем • Лицензию ФСБ России на право технического обслуживания шифровальных (криптографических) средств; • Лицензию ФСБ России на право распространения шифровальных (криптографических) средств • При передаче Заказчиком конфиденциальной информации, Исполнитель должен иметь аттестованные по требованиям безопасности, в соответствии с нормативными документами ФСТЭК России, помещение и АРМ для обработки конфиденциальной информации #mHealthLab
- 51. 51 Прозоров Александр Александрович • Научный сотрудник Лаборатории специальной медицинской техники, технологий и фармакологии ББИ МФТИ • Научный сотрудник Инновационного центра космической медицины ИМБП РАН • Генеральный директор ООО «Лаборатория информационных систем реального времени» • Руководил проектами разработки Регионального Сегмента ЕГИСЗ и Национальной облачной платформы Ростелекома (АТ Консалтинг, 2011-12гг) • Email для связи: ap@rtlab.ru Есть вопросы? Задавайте!