Цифровая трансформация российского здравоохранения: модель единой платформы для преодоления «эффекта колеи»

В исследованиях цифровых решений здравоохранения локальные (контекстуальные) факторы – специфика управления, сложившиеся бизнес-процессы и вытекающие особенности информационных систем составляют среду для разработки и внедрения информационных технологий и инноваций. Цифровые продукты рассматриваются как «парадоксальные» сущности, требующие контекстуализации их функций на всех уровнях использования и морального принятия цифровой реальности [11, c. 373; 2, с. 184]. Наиболее целесообразным и распространенным подходом к эффективному использованию цифровых решений является их интегрирование и унификация [4, c. 12].

В основе характеристик того или иного контекста лежат экономические детерминанты. Структурные характеристики медицинских организаций, их уровень в системе управления определяют готовность и мотивацию к освоению преимуществ цифровых решений [6, с. 18; 9, с. 60; 10, с. 561]. Эксперты Всемирной организации здравоохранения отмечают, что дифференциация в ресурсах, политических и нормативных аспектах формирует уникальные цифровые экосистемы и архитектуры [13, c. 62]. Таким

ГРНТИ 06.51.41

EDN WIJGQL

Никита Николаевич Лисицкий – аспирант факультета технологического менеджмента и инноваций Университета ИТМО (г. Санкт-Петербург). ORCID 0009-0000-7747-2119

образом формируются контексты, обладающие различным «потенциалом общественного здравоохранения» [12, c. 96]. В долгосрочной перспективе такие детерминанты могут укреплять зависимость от предшествующего развития (path dependence), представляющую собой жесткую и потенциально неэффективную схему действий, которая сформировалась под давлением непреднамеренных последствий предыдущих решений [8, с. 3].

Такие решения представляют «порочный круг», состоящий из самоподкрепляющихся механизмов, применение которых было эффективно на определенном этапе развития или для решения локальных операционных задач [8, с. 5]. Однако непрерывные институциональные изменения и следование ранее зарекомендовавшим себя подходам системно воспроизводит структурные дисбалансы и снижает общую гибкость системы. В условиях отечественной системы государственного регулирования, характеризующейся значительными масштабами, а также присущей здравоохранению строгой отраслевой регуляцией, неизбежно формируется высокодифференцированный контекст. В этой связи целью исследования стала идентификация системных диспропорций и причин их возникновения в цифровизации здравоохранения регионов Российской Федерации.

Материалы и методы

Материалами исследования выступали данные Росстата за 2022-2024 гг. в отношении количества медицинских организаций (МО), обеспеченности населения врачами, а также о региональных субсидиях на построение единого цифрового контура здравоохранения (ЕГИСЗ). Для интерпретации экономических детерминант использовались показатели цифрового здравоохранения, рассчитанные в рамках реализации федерального проекта по построению единого цифрового контура – доля МО, использующих медицинские информационные системы (МИС), взаимодействующих с ЕГИСЗ, число граждан, воспользовавшихся сервисом «Мое здоровье» на портале Госуслуг, доля дистанционных записей к врачу.

В исследовании были применены: метод кластеризации k-средних – для выделения групп регионов со схожими характеристиками; метод главных компонент – для идентификации латентных факторов, определяющих цифровизацию, и дисперсионный анализ – для оценки статистической значимости различий между выделенными кластерами.

Результаты и их обсуждение

Кластеризация по средним геометрическим показателям количества МО и объема субсидий на построение единого цифрового контура позволило выявить три устойчивых кластера (см. рисунок). Кластер 0 – наиболее масштабный (60 регионов), со средним или низким уровнем субсидий на проекты цифрового развития. Кластер 1 (9 регионов) представлен сбалансированными лидерами, где субсидии соответствуют масштабу отрасли. В Кластер 2 вошли 16 регионов, характеризующиеся диспропорцией, выраженной в высоком уровне финансирования относительно масштаба системы здравоохранения.

Дисперсионный анализ выделенных кластеров за 2022-2024 гг. по показателю использования гражданами сервиса «Мое здоровье» на портале Госуслуг (см. табл. 1) подтверждает высоко значимые статистические различия между регионами (F-критерий – 19.423, p-значение – 0.0000). Результаты указывают на то, что сбалансированная ресурсная обеспеченность является важным фактором, способствующим успешному внедрению и использованию цифровых сервисов.

Для выявления латентных структур, определяющих вариативность в цифровизации регионов, был применен метод главных компонент. В результате факторного анализа было выделено четыре значимые компоненты, где первые две компоненты совокупно объясняют 64% общей дисперсии (см. табл. 2). Анализируя факторную картину, важно отметить и валидировать ее объясняющую способность. Показатели обеспеченности врачами на душу населения, доля дистанционной записи на прием и субсидии, при распределении которых до 2024 г. учитывалась численность населения региона, составляют один кластер (кластер 1), что указывает на высокую корреляцию и общую смысловую нагрузку. Логически верно в кластер 2 также распределились переменные количества МО, доля интеграции их информационных систем с ЕГИСЗ и вытекающий объем сервисов, доступных на Госуслугах населению.

Фактор 1 демонстрирует высокие положительные нагрузки с переменными количества МО и использования сервиса «Мое здоровье», что позволяет идентифицировать его как фактор «масштаба системы», соответствующий регионам Кластера 1. Фактор 2 может быть интерпретирован как фактор «ресурсного дисбаланса», характеризующий регионы Кластера 2. Их финансовая модель слабо помогает им в решении ключевой технологической задачи по интеграции МИС с подсистемами ЕГИСЗ. Такие регионы находятся в положении институциональной ловушки, где стабильно воспроизводятся неэффективные решения.

■ Москва

Санкт-Петербург

• ■ Кластер 0

Кластер 1

• • Кластер 2

X Центроиды

Средний объем субсидий регионам на построение цифрого контура здравоохранения (тыс. руб.)

Рис. Распределение регионов РФ по кластерам, выделенным на основе диспропорций в субсидировании и масштабе системы здравоохранения (2022-2024 гг.) (составлено автором)

Таблица 1

Дисперсионный анализ кластеров регионов по показателю использования гражданами сервиса «Мое здоровье» на портале Госуслуг (2022-2024 гг.)

Кластер	Среднее значение	Стандартное отклонение	Количество регионов
Кластер 0	184.692	249.497	60
Кластер 1	749.107	434.928	9
Кластер 2	434.322	248.488	16

Составлено автором.

Таблица 2

Результаты факторного анализа (2022-2024 гг.)

Переменная	Фактор 1	Фактор 2	Фактор 3	Фактор 4	Кластер
Субсидии	0,23	-0,61	-0,05	0,70	1
Доля дистанционных записей к врачу	0,15	0,44	-0,57	0,47	1
Обеспеченность врачами	-0,16	0,62	0,26	0,40	1
Количество МО	0,63	0,21	0,25	-0,15	2
Число граждан, воспользовавшихся сервисом «Мое здоровье» на портале Госуслуг	0,65	0,06	0,26	0,04	2
Доля МО, использующих медицинские информационные системы (МИС), взаимодействующих с ЕГИСЗ	0,28	0,02	-0,69	-0,33	2

Составлено автором.

В качестве факторов, способствующих такому распределению регионов можно:

во-первых, выделить масштаб системы здравоохранения. Регионы, входящие в Кластер 1 – Астраханская, Орловская области, республики Ингушетия, Адыгея, Удмуртия, Марий Эл, г. Севастополь, Тюменская и Оренбургская области – имеют наибольшее количество МО, что создает эффект агломерации. При этом концентрация пользователей (как медицинских работников, так и пациентов) внутри большой сети ускоряет освоение технологий и создает устойчивый сетевой эффект, когда ценность цифровых услуг для каждого следующего пользователя растет с увеличением общей базы;

во-вторых, обращаясь к итогам всероссийского совещания по вопросам построения ЕГИСЗ, можно установить, что только один регион из кластера использует более одной медицинской информационной системы [5, с. 4]. Это может указывать на положительный эффект использования единых решений. В регионах, составляющих дисбалансный Кластер 2, факт отсутствия единой МИС присущ уже половине регионов, и может быть интерпретирован как дополнительная экономическая целесообразность использования единого решения, учитывая высокие затраты при меньшем масштабе системы здравоохранения.

Таким образом, более трети отстающих регионов (Кластер 0) также пользуются услугами множества вендоров МИС и не имеют основы для системных изменений, оставаясь в ситуации слабого цифрового потенциала, создающей недоступность цифровых услуг и препятствующей освоению новых трендов в стремительно развивающейся отрасли здравоохранения.

Заключение

Исторически сложившаяся структура медицинской сети и модели цифровой организации создают институциональные «ловушки» для ряда регионов, воспроизводящих сложившиеся и удобные решения. Об этом свидетельствуют выделенные региональные кластеры и особенности региональной цифровой архитектуры здравоохранения, выступающие одной из причин диспропорций в уровне цифровизации. Внедрение новых перспективных цифровых технологий в медицинскую практику, в частности на основе искусственного интеллекта, требует повышенных ресурсных вложений [3, c. 57], при этом необходимая для этого цифровая база после завершения федерального проекта по построению цифрового здравоохранения, согласно принятому федеральному закону о бюджете, будет развиваться без субсидиарной поддержки [7].

В этой связи, преодоление зависимости от устоявшихся подходов к развитию цифровых региональных систем представляется первостепенной фундаментальной задачей для цифрового здравоохранения. Преодоление таких зависимостей, в том числе технологических, зачастую скептически рассматривается в исследованиях и опирается только на возможное положительное влияние внешних шоков [8, с. 9]. Социально значимая сфера здравоохранения имела такой опыт в период пандемии, однако ее главной ценностью должно быть предотвращение негативных последствий и проактивность мер.

Несмотря на преимущества унифицированных цифровых решений, нельзя не учитывать вложенные ресурсы и сложившиеся практики в статистически менее успешных контекстах. Учитывая имеющиеся тенденцию к внедрению единых решений и технические вызовы, которые должны преодолеть цифровые системы, целесообразно с ресурсной и экономической точки зрения аккумулировать усилия вендоров [1, c. 170], имеющих опыт работы с конкретными региональными особенностями, что позволит повысить качество перехода к новым системам, сохранить рынок цифровых услуг и рабочие места профильных специалистов.