ОТКРЫВАЕМ Интеллектуальные системы в медицине. Логическая модель данных для здравоохранения. Башилов Дмитрий Владимирович, к.э.н. Директор Департамента. - презентация

1 ОТКРЫВАЕМ Интеллектуальные системы в медицине. Логическая модель данных для здравоохранения. Башилов Дмитрий Владимирович, к.э.н. Директор Департамента по работе с медицинскими организациями Открытые Технологии, г. Москва ОТКРЫВАЕМ OPEN ВОЗМОЖНОСТИ

2 План доклада Приоритетные направления развития сферы здравоохранения. Возможные пути достижения поставленных целей и задач. Логическая модель данных для здравоохранения как инструмент поддержки принятия решений. Использование BI-приложений для быстрого доступа и визуализации данных логической модели. Выгоды, результаты, эффективность. Наш опыт в области информатизации здравоохранения. 2 2

3 «С формальным завершением региональных программ модернизации здравоохранения, работа по повышению качества оказания медицинской помощи гражданам, разумеется, не должна останавливаться.» В.В. Путин 31 октября 2012 года Ново-Огарево Лишь 35,4% граждан страны удовлетворены уровнем медицинской помощи! Приоритетные направления развития сферы здравоохранения 3

4 Усиление контроля за порядком и условиями бесплатного оказания гражданам медицинской помощи Принятие мер по повышению доступности и качества медпомощи на удалённых территориях Обеспечение совершенствование порядка расходования средств, полученных ТФОМС и страховыми медорганизациями Обеспечение эффективного использования медицинских организаций на основе анализа доступности медицинской помощи в регионах Обеспечение повышение качества подготовки медицинских специалистов Обеспечение широкого обсуждения с гражданами вопросов планируемой оптимизации сети медицинских организаций или их реструктуризации Обеспечение дополнительных мер по развитию паллиативной/хосписной медицинской помощи, неотложной помощи, а также медицинской реабилитации. Приоритетные направления развития сферы здравоохранения 4

5 Информация, разбросанная в различных системах и представляющая собой разные части «медицинской эко-системы», должна быть консолидирована и наполнена корректными данными. Как обеспечить качество достижения поставленных целей? 5

6 Задача: обеспечение повышения качества предоставления социальных гарантий и государственных услуг в электронном виде. Для этого необходимо: Единый подход к гражданам, организациям Единый подход к оказанию государственных услуг Единый подход для руководства Оценка качества управления: Финансовое управление Управление по результатам Взаимодействие с обществом Управление предложениями Управление возможностями Поддержание удовлетворенности населения Управление образованием, здравоохранением, социальной сферой Управление процессами Бюджетирование по результатам Контроль злоупотреблений Значение интегрированных данных 6

7 Риск сложности> + Цена сложности Разрозненная отчетность Множество источников Отдельные базы данных под задачи Транзакционные системы Аналитические базы Аналитика и отчетность Огромное количество взаимосвязей Руководители Отраслевые БД БД КДЦ Финансовые системы БД поликлиника БД стационар Прочие источники Огромное количество аналитиков 7 Текущая структура информационных потоков Логическая модель данных как инструмент поддержки принятия решений

8 Порталы, метрики и сообщения Множество источников Транзакционные системы Управление данными Совершенная Аналитика Универсальный механизм загрузки Гибкая, точная и расширяемая отчетность и аналитика Прозрачность, возможность доступа к данным из различных приложений Отчетность Руководители Консолидация данных Интегрированные и целостные структуры данных Логическая модель здравоохранения Централизованное хранилище данных Логическая модель здравоохранения Централизованное хранилище данных Аналитическое приложение 8 БД стационар БД поликлиника БД КДЦ Финансовые системы Отраслевые БД Прочие источники Гибкая аналитическая инфраструктура регионального сегмента Логическая модель данных как инструмент поддержки принятия решений

9 Формализованная и адаптируемая логическая модель данных позволяет в кратчайший срок проводить анализ и оценку деятельности МО региона, проводить моделирование возможных событий и их последствий, осуществлять контроль исполнения поручений, распределения финансирования, контроль заболеваемости и др. параметров в регионе. Модель формирует одинаковое понимание ключевых понятий предметной области: рождаемость смертность новые случаи заболеваний и заболеваемость в целом, длительность жизни и т.п. регистратура, финансы, взаимодействие с ФОМС, кадры, лечение и т.п. Независимость от типа используемых в ИС региона баз данных и характеристик серверной инфраструктуры. В модель входят: 2,115 сущностей, 9,327 атрибутов, 3,135 взаимосвязей. 9 Логическая модель данных как инструмент поддержки принятия решений

10 10 Участник Пациент Страховщик Госпиталь Лаборатория Страхование Услуги Лекарства Покрытие Услуги Дескрипторы Индивидуальное страхование Корпоративное страхование Договора Запросы Одобрение COB Визиты пациентов Спецификация услуг Оценка Лечение Исследование Главная книга; План счетов; Проводки Контракт Платеж Инцидент Лекарства Действия Адрес Электронный адрес Веб-сайт Телефонный номер Район Область Геоинформация Кампании здорового образа жизни Связь с участниками Реклама Веб-сайт Киоск Эл. почта Колл-центр HR Страхование ФОТ Обучение Логическая модель данных как инструмент поддержки принятия решений

11 Терминология здравоохранения Учитывает современные тенденции Область знаний, характерная для медицинских организаций Фокус на отношениях между пациентами/учреждениями Соответствие мировым стандартам Финансовая оценка Оценка эффективности Информирование пациентов/врачей Анализ операционной эффективности Количественная и аналитическая оценка Управление персоналом Участник Диагнос тика Мед. карта Платеж Провайдер Мед. план Пациент Регион Обращение Исследо вание Бесплатные услуги Высоко технол. Квоты КонтрактАдрес Амбулато рия Платные услуги Качество Фармацев тика ЛабораторияКадры Контакты Кампании Информиро вание Возможности логической модели данных для здравоохранения Особенности здравоохра- нения Потребности здравоохранения Экономика медицины Наиболее сильные стороны 11

12 ОДИН семантический слой ОДНА среда трансформации данных Подготовленные шаблоны: ETL процессы Логическая модель Пользовательский интерфейс Интегрирует ИТ-ресурсы с хранилищем данных Дополняет функционал обеспечивающих ИТ-систем Семантический слой Пользовательский интерфейс Отчетность Аналитика, панели Информационные системы здравоохранения ETL процесс – трансформация Интеграция данных Другие... Как это работает? Логическая модель данных как инструмент поддержки принятия решений 12

13 Использование BI-систем для обеспечения визуализации данных логической модели Настраиваемые информационные панели мониторинга клинических, финансовых и эксплуатационных показателей системы медицинского обслуживания. Оценка эффективности работы медицинских организаций региона Представление текущих клинических показателей: госпитализации, радиологические исследования, операции, консультации и т.д. 13

14 ПорталыКорпоративные приложения Интернет PDFMS Office ДокументыМобильные решения AndroidiOSBlackBerry Использование BI-систем для обеспечения визуализации данных логической модели Создаёте один раз Распространяете любым способом 12 14

15 15 Обеспечивает выгоды для: медицинских организаций региона учреждений, вовлеченных в сферу здравоохранения органов управления сферой здравоохранения РФОМС и других административных организаций Ключевые результаты при использовании: контроль исполнения поручений распределение финансирования контроль заболеваемости и др. параметров в регионе Повышение эффективности: обеспечение непрерывной медицинской помощи населению обеспечение высокого качества лечения обеспечение бесперебойной работы МО региона отчетность перед органами управления сферой здравоохранения выполнение распоряжений вышестоящих организаций предоставление информации и мед. услуг населению Выгоды, результаты, эффективность

16 Координация сил и ресурсов для предоставления гражданам всех социальных гарантий и государственных услуг в электронном виде Соблюдение стандартов качества предоставления гарантированных медицинских услуг населению Информационно-аналитическое обеспечение для принятия решений в сфере развития здравоохранения и кадрового обеспечения отрасли в рамках государственных программ Федеральный уровень Выгоды, результаты, эффективность Федеральный уровень 16

17 Качественный анализ данных для обеспечения реализации ключевых задач сферы здравоохранения Получение актуальной, достоверной и качественной информации для принятия решений по бюджетированию и обоснованию потребностей медицинских организаций региона за счет интеграции данных всех учреждений здравоохранения Обеспечение интеграции медицинской части «Системы 112» на региональном уровне. Формирование оперативной отчетности на основе данных, поступающих в режиме реального времени. Уровень органов управления субъекта РФ Выгоды, результаты, эффективность 17

18 Аналитика по ключевым показателям эффективности в режиме реального времени Рост операционной и госпитальной эффективности учреждения здравоохранения Снижение издержек Проактивное управление поставщиками и закупками Повышение качества и безопасности лечения Развитие кадрового потенциала Сокращение количества злоупотреблений Уровень управления медицинской организацией: Выгоды, результаты, эффективность 18

19 Наш подход - это предложение «под ключ», включающее в себя методику разработки комплекса типовой документации, которая будет реализована нами на практике, и всю необходимую ИТ инфраструктуру. Помимо традиционного ИТ-решения, состоящего из центра обработки данных, шлюза интеграции и программного комплекса, в состав решения также входят услуги аутсорсинга непрофильных для администрации региона задач (например, техническое сопровождение узлов связи или поддержка программного обеспечения шины данных). Решение «под ключ»: 19

20 Состав решения: Программно-аппаратная платформа Логическая модель данных для здравоохранения в комплексе с настроенным BI-приложением Консультационные услуги по развертыванию решения Услуги по адаптации решения для нужд Заказчика Полное техническое сопровождение 20

21 НЦССХ им. А.Н. Бакулева Медицинский центр Банка России Региональные медцентры и клиники МИАЦы Проектирование и внедрение Интегрированных Медицинских Информационных систем (ИМИС) Внедрение телемедицинских систем Внедрение региональных сетей передачи данных Внедрение клинических сервисов Внедрение систем комплексной информационной безопасности и защиты данных Комплексное техническое сопровождение Наш опыт реализации проектов в области здравоохранения 21

22 Россия, , Москва, ул.Ленинская слобода, д.19 стр.6. Тел.: (495) , Факс: (495) , ОТКРЫВАЕМВОЗМОЖНОСТИ

23 CMS: интегрированный репозиторий данных Проблемы Создание единого репозитория данных CMS (Centers for Medicare and Medicaid Services ) США стало ответом на рост затрат в области здравоохранения и объемов мошенничества, ошибочных назначений и нерационального использования ресурсов (в 2009 г. потери оценивались в $45 млрд.). Обращения, обрабатывались в региональных центрах, что делало недоступной единую картину в масштабах всей страны (4,5 млн обращений и $1,3 млрд выплат в день). Федеральное правительство приняло решение о создании всеобъемлющей, надежной, безопасной системы, предоставляющей данные о качестве медицинских сервисов и анализ мошенничества всем пользователям медицинских центров. Решение IDR – централизованное, масштабируемое хранилище, позволяющее вести полноценную отчетность, исследования, анализ и мониторинг как CMS, так и медицинским сообществом. IDR содержит данные Medicare (Parts A, B, C and D), данные о состоянии медицинского оборудования, количестве обращений и приемов врачей и т.д. с 1 января 2006 г. Система обеспечивает требования защиты персональных данных и безопасности, масштабируемости, разнообразной аналитики, и предоставляет простой доступ к информации широкому кругу специалистов Результаты Аналитическая поддержка всех программ полноценной и своевременной информацией Выполнение федеральной программы Целостности медицинских программ Эффективный мониторинг трендов и выявления мошеннических схем Поддержка оценки и прогнозирования бюджетных затрат Повышение безопасности медицинских данных и устранение избыточной информации 30 систем выведены из эксплуатации 23

24 Centene: Лучшие результаты в оказании медицинской помощи и снижении затрат Цели и задачи Входит в Fortune 500. Многофункциональный медицинский центр Предоставляет программы и связанные с ними услуги постоянно возрастающему количеству незастрахованных граждан, а также гражданам, имеющим сокращенные программы страхования >Льготы, предоставляемые Medicaid, включают страхование для детей Childrens Health Insurance Program (CHIP), сирот, долгосрочный уход за больными и другие программы, финансируемые через Medicare Предложение включает в себя программы кросс-финансирования и другие недорогие предложения для граждан с низкими доходами Концентрируется на локальных страховых медицинских программах и предлагает целый спектр страховых решений Существует потребность в оперировании большими объемами данных очень быстро Нужны более оперативные отчеты, панели, предупреждения и другая информация Решение >База данных Teradata Database; Teradata Extreme Data Appliance Основные пользователи и направления использования >1,000+ активных пользователей >EDW консолидирует медицинские, поведенческие и фармацевтические заявки, лабораторные данные, данные по участниками и демографии и данные по оценке рисков (HRAs) >Платформа Centelligence предоставляет представителям колл-центра, административному и медицинскому менеджменту возможности для контроля за предоставлением медицинской помощи Результаты Предоставляет информацию по каждому из 1.5 миллионов участников, основываясь на правилах доказательной медицины, внутренних алгоритмах и продвинутой аналитике >Создает более объемную картину по текущему статусу каждого из участников Платформа является ядром для предоставление лучших результатов при более низких затратах Помогает определить группы риска для оказания превентивной помощи >Более 40 тысяч участников попали в группу риска Определение и взаимодействие с участниками из группы риска эффективно и недорого Охват большего числа участников возможен без линейного наращивания ресурсов и затрат >По мере роста Centene географически и организационно решение легко масштабируется Реализация проектов привела к значительному росту выручки, снижению затрат и качеству медицинской помощи Решение поддерживает 100% транзакций колл-центра 24

25 Ситуация Грипп ежегодно уносит жизни человек в США. Страховые компании нуждаются в мониторинге вспышек гриппа для выявления и снижения рисков для своих пациентов. Задача Необходимо интегрировать медицинскую информацию CDC и Blue Cross/Blue Shield для предсказания того, где произойдет вспышка гриппа, заказать вакцины и предоставить врачам необходимые рекомендации. Решение Решение позволяет собирать, хранить и анализировать информацию из разных источников, осуществлять анализ рисков, создавать план действий и передавать эти данные врачам и клиентам компании, а затем отслеживать выполнение и результаты действий. Результат Спасенные жизни Снижение медицинских затрат, меньше госпитализаций Оптимизация размещения вакцин гриппа в регионах, где они необходимы Система прогнозирования вспышек гриппа 25

26 Федеральная ассоциация фондов медицинского страхования (BKK, Германия) Задача BKK объединяет 188 фондов медицинского страхования, предоставляющих государственное (обязательное) страхование здоровья в Германии. В 2005 г. BKK обеспечила 23,4 млрд евро страховых выплат, в т.ч. для 286 тыс. медицинских организаций и компаний (20% рынка Германии). Распределенная «паутинообразная» структура взаимодействия между отдельными фондами не обеспечивала должных обмена и совместной работы с информацией. Также требовалось обеспечить защиту персональных данных и коммерческой тайны в этих организациях. Решение Консолидация данных BKK в хранилище Teradata позволила обеспечить доступ к детальным данным граждан и медицинских организаций, оценивать противоэпидемические программы, моделировать прогнозные параметры будущих программ, выявлять мошенничество и ошибки, предоставлять требуемую информацию клиентам, анализировать данные госпитализации и соответствующие затраты, проводить аудит Результаты Снижение операционных затрат BKK Привлечение дополнительно 5 млн. новых клиентов за счет создания инструментов эффективной экономии для клиентов Фонды BKK обеспечивают около 20% рынка государственного страхования в Германии, но при этом несут только 17% общих затрат Оптимизация затрат на медикаменты, выявление врачей, превышающих лимиты на медикаменты Сопоставление данных счетов на оплату для выявления неточностей и ошибок, произошедших в процессе их обработки Сокращение возможностей для ошибок и минимизация мошенничества 26

27 27 Использование BI-систем для обеспечения визуализации данных логической модели Динамические информационные панели позволяют медицинским организациям и руководству сферой здравоохранения интуитивно и быстро понять изменения в текущих производственных процессах. Страховые организации могут контролировать страховые случаи по пациентам, или медицинским организациям. Больницы могут контролировать количество повторных госпитализаций, анализировать конкретные случаи и действия конкретных врачей, контролировать расходы на медицинское обслуживание и счета, выставляемые страховым компаниям. Государственные медицинские организации могут публиковать статистику здравоохранения в простой форме, которая легко может восприниматься населением.