Применение информационных технологий в медицине

В настоящее время разработаны  технологии гипертекста и мультимедиа  для работы со звуком, видео, неподвижными картинками.

Классифицируя информационную технологию по типу носителя информации, можно  говорить о бумажной (входные и  выходные документы) и безбумажной (сетевая технология, современная оргтехника, электронные деньги, документы) технологиях.

Информационные технологии классифицируются по степени типизации операций: пооперационные и попредметные технологии. Пооперационная, когда за каждой операцией закрепляется рабочее место с техническим средством. Это присуще пакетной технологии обработки информации, выполняемой на больших ЭВМ. Попредметная технология подразумевает выполнение всех операций на одном рабочем , например, при работе на персональном компьютере месте, в частности, АРМ

Информационные  технологии в медицине.

Информационные технологии сделались  неотъемлемой составляющей здравоохранения. Они применяются на всех уровнях  управления и оказания медицинской  помощи. В настоящее время осуществляется переход к комплексной автоматизации отдельных направлений медицины, лечебно-профилактических учреждений и территориального здравоохранения.

    Высказывание известного  англо-американского терапевта Уильяма  Ослера гласит, что "медицина  – это наука неопределенности и искусство вероятности". Помочь в уменьшении неопределенности и увеличении вероятности может информатика – комплексная дисциплина, изучающая все аспекты проектирования, создания, функционирования компьютеризированных систем переработки информации, их воздействия на различные области социальной практики. Ее развитие предопределило переход к технологическим медицинским системам комплексного анализа данных.

Прогресс в охране здоровья населения  основан, прежде всего, на внедрении  в практику здравоохранения России современных научных разработок, обеспечивающих снижение заболеваемости, инвалидности и смертности. Существенное место в решении этих вопросов занимают информационные технологии, ориентированные на мониторинг социально значимых хронических заболеваний и консультативную поддержку лечебно-диагностического процесса. Современная медицина – это комплексный динамический подход к оценке индивидуального и общественного здоровья, это мониторинг, учитывающий разнообразные влияния окружающей среды (природные и техногенные) на организм плода, ребенка, взрослого человека. Появился даже термин “технология здоровья”, хотя и не совсем точно отражающий существо вопроса, но характеризующий новый этап в организации системы охраны здоровья населения.

Формальное представление системы  знаний о функционировании медицинского учреждения может служить основой  для оптимизации принятия оперативных  и долговременных решений. Оптимальным  решением оперативного обеспечения  информацией лиц, принимающих решения, может быть построение хранилища данных, интегрирующего необходимые сведения из существующих учрежденческих автоматизированных систем. В этом случае обеспечивается полноценная поддержка принятия управленческих решений. На государственном уровне США поставили целью формирование единой национальной базы данных (Uniform National Data Set), в которую должны войти данные о заболеваемости и смертности, факторах риска (профессиональных, окружающей среды, поведенческих) и статистика, характеризующая местные службы здоровья.

Сегодняшнее состояние информатизации здравоохранения России позволяет  перейти от автоматизации отдельных  процессов учета медицинских  услуг к созданию интегрированных  систем, обеспечивающих возможность  непрерывной автоматизированной обработки информации. Информационные ресурсы системы здравоохранения и ОМС включают в себя базы данных по различным направлениям деятельности. В качестве примеров можно назвать республику Удмуртию, в которой достигнут 100-процентный охват медицинских учреждений автоматизацией по направлениям "Стационар", "Поликлиника", "Стоматология", "Кадры" и г. Новокузнецк, где разработана и эксплуатируется интегрированная автоматизированная система управления охраной здоровья населения "Здоровье". Такие системы позволяют переходить от анализа данных к анализу ситуации и к прогнозированию состояния здоровья населения.

Медицинские ИС на уровне ЛПУ подразделяются на автоматизированные системы учреждений и автоматизированные истории болезни (АИБ). Последние подразделяются на АИБ общего назначения (в многопрофильных учреждениях) и специализированные (по отдельным видам патологии) и могут, точнее должны, являться ядром учрежденческих ИС, обеспечивающих автоматизированное ведение документооборота и поддержку процесса принятия управленческих решений. Примерами ИС такого рода могут служить разработки Института программных систем РАН (система автоматизации ЛПУ ИНТЕРИН), НЦ сердечно-сосудистой хирургии им. А.Н. Бакулева и НИИ нейрохирургии им. Н.Н. Бурденко (АИБ), МНИИПДХ (Федеральный генетический регистр). Подобные системы предполагают переход к безбумажной технологии.

Значительное место занимают информационные системы федерального значения, обеспечивающие одновременно ниже расположенные уровни здравоохранения. Анализ и прогнозирование  состояния здоровья населения – специальная область моделирования и построения интегральных показателей. Примером одного из подходов к этому вопросу может служить ФАИСС “Потенциал”, которая представляет собой совокупность автоматизированных баз данных, программных средств и правил работы с многомерной медико-демографической информацией. Модель основана на расчете потерь трудового потенциала вследствие заболеваемости населения и ее последствий – инвалидности и смертности (Ермаков С.П. и др.). В последние годы исследования в этом направлении активно проводятся проф. С.А. Гаспаряном. В его работах приведены новые подходы к анализу потерь, позволяющие получить объективные прогностические показатели. В области охраны здоровья детей и состояния здравоохранения в стране младенческая смертность представляет собой интегральный критерий для оценки общего положения. Приказ Минздрава России № 241 от 07.08.2000 г., которым была утверждена медицинская документация, удостоверяющая случаи рождения и смерти, заложил основу для сочетанного многофакторного анализа младенческой и перинатальной смертности с данными, наблюдаемыми при рождении детей, что обеспечивает разработанная МНИИПДХ (при поддержке фонда Сороса), автоматизированная система информационной поддержки сбора и анализа данных. Комплексный анализ данных является предпосылкой для оценки эффективности работы медицинских учреждений и факторов, определяющих уровень и перспективы дальнейшего снижения детской смертности, и основой для принятия обоснованных управленческих решений по широкому кругу вопросов детского здравоохранения, в том числе для определения приоритетов и объемов необходимого финансирования. Автоматизированный регистр детей-инвалидов «ДИСАРЕГ», разработка которого осуществлена в МНИИПДХ, обеспечивает ведение базы данных детей-инвалидов и получение однотипной учетно-отчетной документации в декретируемые сроки и по запросам, что соответствует Указу Президента РФ от 27.07.92г. №802 "О научном и информационном обеспечении проблем инвалидности и инвалидов". Медицинская карта соответствует требованиям учета характера нарушений и их динамики при различных причинах инвалидности, а также социальной адаптированности детей и их потребности в медико-психолого-педагогической коррекции и вспомогательных средствах. Этот регистр, включающий уровни учреждения, городской, региональный и федеральный, может послужить основой для системы государственной статистики детской инвалидности в России.

В настоящее время в структуре  детской заболеваемости и смертности в большинстве развитых стран на первое место выходят врожденные пороки развития. Последние встречаются примерно у 5% новорожденных, а их вклад в структуру причин младенческой смертности достигает 20%. В то же время, по данным ВОЗ может быть предупреждено не менее 10% случаев ВПР. С 1999 г. в Российской Федерации проводится мониторинг врожденных пороков. В нем участвуют более 40 субъектов Федерации, использующих разработанное в МНИИПДХ программное обеспечение, что способствует более полному и раннему выявления ВПР, позволяет получить объективную оценку эффективности проводимых профилактических мероприятий и поддерживать территориальные и федеральную базы данных. В результате мониторинга, только за первые три года, уровень выявления ВПР у новорожденных повысился в 2 и более раз в Архангельской, Новгородской и Московской областях.

С первых лет применения информационных технологий в здравоохранении одним  из ведущих направлений являлись системы поддержки процесса принятия клинических решений. За несколько  десятилетий они прошли путь от использования статистических и детерминистских методов до технологии интеллектуальных систем. Применение этих разработок в практике способствует оптимизации дифференциально-диагностического процесса, позволяет повысить качество диагностики и эффективность лечения. Можно привести ряд примеров из различных областей медицины. Так, около 50 ЛПУ России и СНГ используют созданную в МНИИПДХ автоматизированную систему ранней диагностики наследственных болезней «ДИАГЕН», позволяющей идентифицировать свыше 1200 форм (эффективность составляет 90% в сравнении с 60% у врачей медико-генетических консультаций). Там же создана система «КЛИНЭКО», ориентированная на раннее выявление у детей заболеваний, связанных с длительным воздействием экотоксических факторов (первоначально широкий перечень потенциально возможных экотоксикантов уменьшается после рассмотрения системой «признаков-маркеров», характерных для определенных веществ). Система «ЭСБАД», разработанная МНИИПДХ совместно с Институтом системного анализа РАН, предназначена в помощь врачу при дифференциальной диагностике бронхиальной астмы, определяет степень тяжести заболевания и дает рекомендации по лечению (эффективность – 87,2%). Программа "Неонатальные судороги" позволяет успешно диагностировать судороги периода новорожденности, встречающиеся при 78 заболеваниях и синдромах, и обеспечивает повышение эффективности диагностики на 30 % по сравнению с традиционными методами и снижение инвалидизации детей вследствие своевременного установления правильного диагноза и назначения адекватной терапии. Компьютерная технология “Айболит” (НЦ ССХ им. А.Н. Бакулева, Бураковский В.И. и др.), включает математическую модель кровообращения, “реагирующую” на поступающую с датчиков текущую информацию. Она позволяет не только проводить диагностику и оценку состояния больного, но и помогать при выборе и последующей коррекции лечебных мероприятий. Мониторно-компьютерная технология с обратной связью позволяет реализовать индивидуальный подход к лечению больного (РГМУ, Гаспарян С.А., Зарубина Т.В.). Методы обработки и сегментации 3D-изображений, реализованные в программной системе (МГУ, Гаврилов А.В. и др.), позволяют объективизировать радиологические исследования и обеспечивают реалистическую визуализацию внутренних структур и органов человека. Представляет интерес система ТАИС (Терапевтическая Автоматизированная Информационная Система), рассчитанная на полное компьютерное ведение пациента в стационаре при одновременной поддержке постановки развернутых клинических диагнозов, назначении исследований и лечения (РГМУ, Устинов А.Г., Ситарчук Е.А.).

Таким образом, в результате внедрения  компьютерных технологий обеспечивается:

• совершенствование наблюдения пациентов  и повышение преемственности  на этапах оказания помощи различными медицинскими учреждениями;

• повышение эффективности диагностики  и лечения при одновременном  снижении экономических затрат за счет целенаправленного дообследования больных;

• многофакторный анализ причин, способствующие снижению заболеваемости и смертности.