Совершенствование деятельности органов местного самоуправления по развитию муниципальных учреждений здравоохранения на примере детских городских поликлиник г. Москвы

IMPROVING THE ACTIVITIES OF LOCAL SELF-GOVERNMENT BODIES FOR THE DEVELOPMENT OF MUNICIPAL HEALTH CARE INSTITUTIONS ON THE EXAMPLE OF CHILDREN'S CITY POLYCLINICS IN MOSCOW

Galina Pluzhnikova

Student, Moscow University of Finance and Law MFLA, Russia, Moscow

Аннотация. Сегодня большинство людей жалуется на неэффективную деятельность государственных медицинских учреждений по оказанию медицинской помощи. Причем к критериям «некачественности» относится не только непосредственно медицинская медицинская услуга, но и время ожидания, квалифицированность персонала, неграмотно поставленный диагноз, устаревшее оборудование. Государством и органами местного самоуправления востребован процесс внедрения «умной медицины», который стартовал в Москве. В данной статье изложен анализ внедрения цифровизации медицины, на примере Департамента Здравоохранения г. Москва.

Abstract. Today, most people complain about the inefficient activities of state medical institutions to provide medical care. Moreover, the criteria for "poor quality" include not only the medical medical service itself, but also the waiting time, the qualification of the staff, an illiterate diagnosis, outdated equipment. Science does not stand on meta, so the state and local governments have begun the process of introducing smart medicine. This process has started in Moscow. This article analyzes the implementation of smart medicine on the example of the Moscow Department of Health.

Ключевые слова: органы местного самоуправления, Департамент Здравоохранения г. Москва, муниципальные учреждения здравоохранения, умная медицина, цифровизация медицины.

Keywords: local self-government bodies, Health Departments of Moscow, municipal health institutions, smart medicine, digitalization of medicine.

Сегодня проводится множество исследований в сфере развития технологий в здравоохранении. Исследователи считают, что с помощью «умной медицины» будут чаще предотвращаться болезни на основе диагностических и генетических исследований пациента, до того, как их придется лечить. При непосредственном лечении оно будет индивидуальным и должно подстроено под геном пациента. Планируется, что в ближайшие годы в РФ будет производиться внедрение автоматизированных программ обработки больших массивов данных Big Data, позволяющих уже автоматизированно выбирать самый оптимальный алгоритм медицинского сопровождения для каждого человека при учете телемедицинских консультаций.

Рассмотрим основные принципы функционирования «умной медицины»:

– ориентация на каждую из половозрастных групп и каждую из категорий населения, следуя долгосрочной цели;

– нацеленность на получение конечного практического результата;

– принцип ответственности здравоохранения перед обществом;

– мониторинг, то есть непрерывное изучение сложившихся ситуаций в каждом из направлений «умной медицины»;

– принцип глобальности;

– стремление удовлетворить нужды, потребности и запросы пациентов;

– осуществление информационной и коммуникационной политики (формирование к медицине доверия, доведение до населения информации, улучшение общественных отношений);

–  исследование в сфере прикладных наук в части применения новых технологий;

– соответствие гибкости при оказании новых медицинских услуг всем изменениям потребностей общества;

– защита прав людей, обусловливающая ключевую главенствующую роль в жизнедеятельности организаций здравоохранения.

Система умного города – это система по которой имеющиеся ресурсы служб города используются самым оптимальным образом, обеспечивая наибольшее удобство для жителей.

Российская столица сейчас выходит на новый уровень в развитии электронных услуг и сервисов.

В 2018 году закончила свое действие госпрограмма «Информационный город», в этом же году начала свое действие новая программа – «Умный город», разработка которой началась по поручению Мэра г. Москвы Сергея Собянина.

В новую стратегию легли главные современные технологии. Из них,  выделяется искусственный интеллект с целью автоматизации принятия решений по анализу данным, большие данные для таргетированных сервисов, технология блокчейн для безбумажных контрактов.

Рассмотрим один уже внедренный проект в г. Москва – Единая медицинская информационно-аналитическая система ЕМИАС - это единая государственная медицинская информационно-аналитическая система города Москвы, созданная для повышения доступности и качества медицинских услуг государственных учреждений здравоохранение.

Проект разработан и сегодня реализуется Департаментом информационных технологий города Москвы по программе «Информационный город», согласно  постановлению Правительства Москвы от 7 апреля 2011 г. № 114-ПП «О Программе модернизации здравоохранения города Москвы на 2011-2012 годы» (в редакции постановления Правительства Москвы от 27.10.2011 № 513-ПП)

Система включает в себя:

- систему интегрированной медицинской информации (СИМИ);

- управление потоками пациентов;

- персонифицированный учет медпомощи;

- консолидированный управленческий учет;

- управление медицинскими регистрами.

Кроме интеграции между собой сервисов, с медицинскими информационными системами лечебных учреждений, ЕМИАС интегрирует с программным обеспечением федерального фрагмента «ЕГИС-Здрав», с  системами электронного правительства, а также портал госуслуг. Цели системы ЕМИАС представлены на рисунке 1.

Рисунок 1. Цели  системы ЕМИАС

Источник: [Электронный ресурс] Москва – «Умный город» URL: https://www.tadviser.ru/index.php

И в связи с тем, что все системы умного города между собой напрямую взаимосвязаны, за счет внедрения системы ЕМИАС происходит цепь взаимодействий в Департаменте здравоохранения г. Москва.

Внедрение ЕМИАС переводит здравоохранение на качественный уровень развития. Процесс реализован на данный момент в несколько этапов:

- обеспечение сервисов самостоятельной записи пациента к врачам;

- включение в системы врачей, которые могут видеть ход и историю болезни и выписывать электронные рецепты;

- организацию многопланового учета представленной медицинской помощи с целью эффективного управления медицинскими учреждениями.

Основной целью работ стало создание проекта ИКТ-инфраструктуры с целью автоматизации процессов в медицинских организациях  системы здравоохранения столицы, в частности, Департамент здравоохранения г. Москва, оказывающих специализированную, включая высокотехнологичную медицинскую помощь в условиях стационара.

По условиям контракта «АйТи» предстоит выполнить комплекс работ, направленных на развитие подсистем и сервисов АИС ЕМИАС. Это, в свою очередь, обеспечило автоматизированный процесс ведения пациентов, единый формат хранения врачебной документации, создание общей системы учета медуслуг, снижение временных затрат на выполнение сопутствующих  процедур, фактический расчет себестоимости каждого пациента, который был пролечен,  уменьшение количества ошибок врачей, рост уровня достоверности медицинской документации и др.

Единый радиологический информационный сервис (ЕРИС)

Единый радиологический информационный сервис (ЕРИС) создан в рамках проекта информатизации Департамента здравоохранения г. Москва. ЕРИС представляет собой информационную систему, которая объединяет в себе высокотехнологичную медицинскую технику, рабочие места рентгенологов и единый архив диагностических изображений. В числе данного ИТ-решения магнитно-резонансные, цифровые аппараты классического рентгена, аппараты для проведения флюорографии и компьютерные томографы. Создание ЕРИС решило проблему хранения и доступности получаемых в результате исследований изображений, описаний и заключений. Благодаря запуску ЕРИС пациентам Москвы стали доступнее высокотехнологичные диагностические исследования и сократилось время их ожидания.

14 января 2020 года был открыт доступ москвичам к их электронным медицинским картам. Доступ к электронным медкартам теперь каждый пациент старше 15 лет может получить на официальном портале мэра и правительства Москвы (Mos.ru) в закладке «Услуги», и в любом из центров госуслуг. После обращения открывается доступ в течение пяти рабочих дней. В электронной карте можно ознакомиться с протоколами осмотра врачей начиная с 2017 года, результатами анализов и исследованиями и эпикризами из больниц начиная с 2019 года. Каждое исследование, которое будет проводится с 2020 года, автоматически заносится в электронную карту [2.

Сейчас уже запущена запись к врачу, на диспансеризацию, вакцинацию детей и пр. Планируется, что в будущем станет возможным внесение данных в свою карту, к примеру, о посещении врача в частной клинике.

23 декабря 2020 года стало известно, что аптеки г. Москва подключат к системе ЕМИАС уже в 2021 году [1]. Пациент таким образом сможет получить данные о выписанных рецептах, дозировании препарата и рекомендации по записи на прием в личном кабинете на портале mos.ru и в мобильном приложении «ЕМИАС.ИНФО», а также  информационном киоске.

Выписывать рецепты на лекарственные препараты теперь будут в  электронном виде. Несмотря на то, что врачи поликлиник столицы оформляют электронные рецепты при помощи ЕМИАС, распечатывать их необходимо все равно для предъявления в аптеках.

Система электронных рецептов будет единым инструментом информации для эффективного взаимодействия пациента, врача и фармацевта и даст возможность исключить полностью из оборота бумажные рецепты.

В 2018 произошло внедрение в 368 поликлиниках Москвы подсистемы «Дежурный врач». У пациентов, которые пришли в поликлинику не имея электронной предварительной записи и желающих попасть на прием в день обращения, теперь появилась электронная очередь, а также комфортные зоны ожидания, в свою очередь у медиков — возможность контролирования потока пациентов и принятия мер по оптимизации очереди.

Гражданин, который в день обращения нуждается в медицинской помощи, получает на стойке информации либо в инфомате талончик c номером электронной очереди и отправляется в зону ожидания. Ранее все пациенты должны были располагаться около кабинета, чтобы прием не пропустить, и ожидание доставляло немало неудобств. Также компонент «Дежурный врач» позволяет главному врачу отслеживать загрузку всех врачей, моментально подключая иных специалистов с целью ускорения приема людей и сокращения очередей.

В феврале 2019 года медкарты в поликлиниках столицы оснастили RFID-метками. Благодаря внедрению данной технологии карточки клиентов можно искать быстрее, риски утери снизились. Радиометка дала возможность фиксирования местоположения карты, а также отслеживания ее перемещения за пределами регистратуры, где она находится.

В 2020 году в Единой радиочастотной системе Москвы запущена программа распознавания рака лёгких по КТ-снимкам Botkin.AL. Платформа, которая была разработана компанией «Интеллоджик», анализирует изображения 46 столичных медучреждений. В данной программе, врач получает подсказки, помогающие ему не упустить признаки рака легкого, которые увидеть на ранней стадии очень сложно — о чем сговорят результаты исследований.

Заболевание важно выявлять на ранних стадиях, ведь если поздно его увидеть, что происходит в 70–80 % случаев, вероятность того, что заболевшие проживет более пяти лет равна всего 2–13%. При ранней диагностике такая вероятность вырастает примерно до 70%, снижая стоимость лечения. Также в первую очередь, врачу будут выходить те томограммы, где с наибольшой вероятностью существует опухолевый процесс. Исследования КТ выгружаются и автоматически анализируются технологией на основе искусственного интеллекта. К началу августа 2020 года было выполнено около 7 тысяч снимков, всего ежемесячно планируется исследовать больше 20 тысяч снимков [3].

Сервисы с использованием ИИ внедряются в ЕРИС в ходе эксперимента с применением решений с целью автоматического анализа результатов КТ, рентгенографии, маммографии.

Также в 2020 году стала доступна электронная медицинская карта доступна в мобильном приложении. С гаджетов в нее можно автоматически подгружать данные по состоянию здоровья. В мобильном приложении «ЕМИАС.ИНФО» москвичи получили полный доступ к сведениям касаемо своего здоровья – вся информация из ЕМИАС доступна на смартфоне. Медицинские документы с мобильного приложения теперь можно скачать, отправить посредством электронной почты или мессенджеров.

Через мобильное приложение москвичи можно записаться к врачу, на лабораторные исследования, просматривать рецепты, запись к специалисту, а также их отменять и переносить.

Объем мирового рынка в цифровизацию медицины оценивается примерно в 1,3 млрд. долларов. Этот рынок относительно небольшой, молодой и динамично развивающийся: согласно прогнозам, к 2025 году, данный рынок вырастет в 10 раз. Пик рождения новых компаний пришел на 2017-2018 годы, и практически половина из них – американские компании [4].

Если мировой рынок венчурных инвестиций в цифровую медицину в 2013 году составлял 7,1 млн. долларов, то в 2020 году – уже 5017 млн. долларов.

Инвестиции в искусственный интеллект в медицину и здравоохранение в Москве – направление молодое, «разведывательное» и пока недооцененное инвесторами направление. Доля Москвы от мирового уровня составляет всего 0,3% от общего числа инвестиций.

 Рисунок 2. Направления инвестирования в Москве, % от общего числа инвестирования за период 2016-2020 гг

Источник: Составлено автором по данным Агентства инноваций г. Москвы, 2020г

Большая доля инвестирования Москвы направлена на проекты «Виртуальные ассистенты» (77,8%), в то время как во всем мире на это тратится всего 15%. Зато почти четвертая часть инвестирования проектов в мире отведена на системы принятия доврачебных решений, в Департаменте здравоохранения г. Москвы на это отведено 0,4% от общего инвестирования. Предиктивной аналитике, мониторингу показателей, оценке рисков в мире отводится 18%, в Москве – 0,3%.

Затраты на развитие цифровой медицины, по федпроекту «Цифровой регион» составляют 51 млрд руб. [5], что в сравнении с зарубежными проектами является небольщой величиной. В том числе это затраты на региональную аналитическую 4П-платформу «Здоровье», сервисы по удаленному контролю состояния пациента, удаленного предрейсового медосмотра, платформу «Умная клиника» и систему термометрии сотрудников постоянно действующих производств.

Рассмотрим ключевые направления по применению цифровизации в Департаменте здравоохранения г. Москвы:

1. Визуализация и диагностика. Улучшение качества диагностики снимков посредством распознавания изображений. Это не только лучевая диагностика, но и биометрия: распознавание сетчатки глаз, мелких изменений кожи и т.д.

2. Новые лекарства. Разработка нового вида молекул при помощи искусственного интеллекта, что существенно сокращает издержки на разработки. Большинство фармацевтических компаний поддерживают такие ИИ-стартапы.

1. Поддержка врача. Система по поддержке принятия врачебных решений проводят анализ истории болезни, ставят диагноз и предлагают лечение пациента. Решение касаемо применения результатов действий системы СППР непосредственно принимает врач.

4. Клинические испытания. Клинические исследования (КИ) –огромный массив информации со сложной статистикой. При помощи цифровизации можно быстро провести  анализ и одного КИ, строить метаисследования на нескольких КИ.

5. Риск-анализ. При помощи искусственного интеллекта можно быстро провести анализ тысяч параметров, найти возможные нарушения и отклонения, определяя риски некорректного лечения пациента или диагностики.

6. Прогноз эпидемий. При помощи цифровизации можно предсказывать эпидемиологические ситуации, не только на основе данных истории, но и по новостям и постам в социальных сетях.

В Москве уровень внедрения решений по цифровизации не высок в целом, хотя и является дифференцированым по отдельным сегментам. Запросы на технологии искусственного интеллекта от медицинских учреждений Москвы, по проведенным экспертами интервью, оценивается как высокий. Само же внедрение сдержано отсутствием в бюджете клиник статьи на расходы, связанные с искусственным интеллектом.

При внедрении общегородского сервиса управления потоками пациентов на базе ЕРИС осуществляется планирование эффективного обеспечения удовлетворения спроса на медицинскую помощь и адаптация ресурсов поликлиник для достижения адекватности работы по потоку пациентов. За счет этого сократились часы работы мед. регистраторов и врачей с 3,16 млн. часов в 2012 году до 1,01 млн. часов в 2019 году. Таким образом, 2,15 млн. часов сэкономлено для общения с пациентами и работы врача.

За счет системы персонифицированного учета услуг было высвобождено 733 человека, которые ранее занимались ручным вводом данных об оказании медицинской помощи. Вследствие этого экономия на ФОТ от внедрения  составила 534 млн. руб.

За период внедрения аналитической подсистемы ЕМИАС с 2017 года было совершено по ней более 3 млн. обращений. В среднем происходит 101 заход в АП ЕМИАС на 1 пользователя в месяц.

Центр мониторинга ЕМИАС позволяет получать достоверные данные для мониторинга системы здравоохранения и медицинских организаций, происходит визуаизация данных ЕМИАС с возможностью выделения проблемных зон. Сейчас насчитывается более 5,2 тыс. пользователей ЦМ, а охват по Москве и МО составляет 100%.

Сервис электронного анкетирования клиентов дает возможность получать комментарии пациентов, анализируя проблемные зоны. Согласно 5,8 млн. анкет, средняя удовлетворенность пациентов в 2019 году составила 93%.

С помощью интегрированной электронной медицинской карты сократилось время на поиск  внесение информации. В 2019 году насчитывается 5,6 млн. ЭМК.

За счет внедрения льготного лекарственного обеспечения в 2018 году оформлено 14,7 млн. электронных рецептов и сэкономлено 625 тысяч часов.

Несмотря на положительные стороны, есть и свои недостатки в системе. Сейчас необходимы такие решения, которые реально бы помогали  кратно улучшить ситуацию, а не номинально: необходимо высвободить врача, при этом улучшив качество помощи пациенту. Но работники, столкнувшиеся с новой системой, не всегда довольны, что уже говорить о простых людях.

За 10 лет функционирования цифровых технологий в Москве накоплен большой массив данных, сто миллионов протоколов врачей, лишь за 2020 год – двадцать пять миллионов лабораторных цифровых исследований.

В Москве сейчас существует множество успешных кейсов, но они все не экстраполируются на систему полностью, а значит, в данной конкретной работе не полезны. Чтобы получить хорошую разработку на весь города, нужен контакт и партнерские отношения с цифровым бизнесом.

Также  одна цифровизация не совершит в медицине прорыва с точки зрения сроков и качества [6]. Это всего инструмент, одновременно с его освоением предстоит сделать самое главное – все поменять, начиная от уклада работы врача, системы работы учреждений, до каждого из принципов управления. Для этого придется осмыслить и изменить все, пересмотреть «внутреннюю философию», иначе мы можно только увеличить.

Также IT-компаниям в медицину идти страшнее, чем в прочие сферы: цена ошибки очень высока, к тому же, также в медицине технологии обладают отложенным эффектом, результаты работы будут видны постепенно.

Одной из весомых проблем цифровизации здравоохранения г. Москва является то, что серьезный диалог с врачами отсутствует, нет четкого понимания, чего хотят сами врачи, нет четкого понятия о стандартах и задачах, как врачи в реальной жизни принимают решения.

Также при заполнении электронной медкарты, которая является более прозрачной, гласной и проверяемой, врачи часто ставят другие, наиболее «безопасные» диагнозы, нежели при заполнении бумажной карты. Страх контроля со стороны коллег, а также самого искусственного интеллекта –это барьер для цифровизации. Также другой барьер – это «отраслевое проклятье»: врачи находятся внутри отрасли и мыслят внутри нее, цифры же – это более глобальное явление, и если работать с цифровизацией, придется выйти за рамки здравоохранения, начав мыслить шире [6].

Таким образом, возникает резонный вопрос: есть ли спрос у москвичей на такую цифровизацию? Спроса нет, люди очень боятся цифр – включая и риски утечки данных. Это еще один из основных блокирующих факторов для цифровой медицины. Для многих гораздо важнее не получить наиболее точный диагноз, а в тайне оставить свои медицинские данные, чтобы не потерять работу.

С целью эффективного внедрения технологий искусственного интеллекта важно наличие квалифицированных специалистов, ресурсов с целью тестирования разработок эффективных моделей. Это касается в целом рынка систем ИИ, и медицинские учреждения не меньше прочих сталкиваются с кадровым дефицитом, недостатком квалификации работающих сотрудников, и нехваткой ресурсов, необходимых для внедрения технологии.

Для применения в системах машинного обучения неструктурированные данные необходимо изначально структурировать и разметить. Это глобальная работа для специалистов по классификации данных.