Система поддержки принятия врачебных решений в хирургии позвоночно-тазового комплекса как инструмент автоматизации управления в отрасли

Автор: Федонников А.С., Колесникова А.С., Рожкова Ю.Ю., Коссович Л.Ю.

Журнал: Саратовский научно-медицинский журнал @ssmj

Рубрика: Общественное здоровье и здравоохранение

Статья в выпуске: 3 т.15, 2019 года.

Бесплатный доступ

Цель: обоснование использования системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР) в хирургии позвоночно-тазового комплекса в качестве инструмента автоматизации управления в отрасли здравоохранения. Материал и методы. При создании СППВР, представленной в настоящем исследовании, использовалась методология «планирование - моделирование - прогноз». Для графического анализа и представления результатов работы СППВР применялся метод блок-схем. Материалом для оценки результативности СППВР послужили данные обработки 22 протоколов ее апробации. Результаты. Представлено описание разработки и апробации организационной технологии, позволившей внедрить создаваемую СППВР в практику здравоохранения на основе взаимодействия Регионального центра (осуществление медико-экспертной деятельности) и Технологического центра (выполнение вычислительных функций). Заключение. Разработка и применение СППВР как инструмента автоматизации управления в отрасли позволят влиять на повышение качества медицинской помощи за счет увеличения точности, специфичности и персонализации диагностики, снижения осложнений, сокращения сроков реабилитации пациентов. Помимо этого, такие системы позволят снижать нагрузку на медицинский персонал при одновременном повышении производительности его труда, что отвечает потребностям инновационного развития медицины и здравоохранения.

Еще

Автоматизированная система управления, позвоночно-тазовый комплекс, реконструктивная хирургия, система поддержки принятия врачебных решений

Короткий адрес: https://sciup.org/149135371

IDR: 149135371   |   УДК: 334.025:617.3

Decision making support system in spine-and-pelvic surgery as an instrument of branch control automation

Aim: to prove the use of decision making support system (DMSS) in spine-and-pelvic surgery as an instrument of control automation in health branch. Material and Methods. Development of DMSS presented in current work made at the base of methodology «planning-modeling-forecasting». For graphical analysis and description of DMSS performance applied the logic diagram method. Materials of DMSS performance evaluation were the data extracted from 22 protocols of its beta-testing processing. Results. Description of the development and beta-testing of organization technology allowed to implement DMSS in healthcare at the base of Regional center (fulfilling medical and expert activity) and Technological center (fulfilling computational functions) interaction. Conclusion. Development and implementation of DMSS as an instrument of branch control automation allow influence the heath quality increasing by means of raising accuracy, specificity and personalizing of diagnostics, decreasing of complications and terms of rehabilitation. Besides this kind of systems allow reduce workload for medical personnel with rising of its labor efficiency that meets the needs of innovative development of medicine and healthcare.

Еще

Текст научной статьи Система поддержки принятия врачебных решений в хирургии позвоночно-тазового комплекса как инструмент автоматизации управления в отрасли

  • 1 Введение. В последние годы организаторы здравоохранения обращают особое внимание на разработку систем поддержки принятия решений (СППР), использование которых в медицинской практике позволяет сократить время диагностики и планирования лечения, одновременно повышая ее точность за счет снижения влияния человеческого фактора [1]. В контексте проблематики здравоохранения СППР классифицируются на интеллектуальные системы поддержки принятия управленческих решений, которые позволяют управлять ресурсами и оказанием медицинской помощи, осуществлять прогноз ситуаций риска и проводить анализ принятых ранее решений, и собственно системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР), результат использования которых связан со снижением времени, повышением точности диагностики и прогнозом результатов лечения [2–4]. Последнее актуально в хирургии, для которой принятие медицинских решений связано с темпоральным фактором, динамикой течения заболеваний и риском врачебной ошибки [5, 6].

Приоритетность разработки специализированных СППВР для улучшения организации и повышения качества медицинской помощи при патологии позвоночно-тазового комплекса (ПТК), которые относятся к тяжелым поражениям опорно-двигательной системы, обусловлена клинико-эпидемиологическими факторами. Патологические изменения тазобедренного сустава и пояснично-крестцового отдела позвоночника приводят к взаимному отягощению и начинают конкурировать друг с другом, что вызывает трудности в диагностике и выборе тактики лечения. Например, распространенность таких патологических состояний среди пациентов с преобладанием клинико-рентгенологических проявлений остеоартроза составляет 22-95%, среди лиц с превалированием дегенеративно-дистрофической патологии позвоночника колеблется в диапазоне 10-15% [7, 8]. В связи с этим разработка и применение СППВР в хирургии ПТК является актуальной задачей, когда требуется достижение наилучшего результата лечения и прогноза реабилитации в условиях повышения, с одной стороны, требований к качеству медицинской помощи, а с другой — контроля за расходованием ресурсов здравоохранения.

Цель: обоснование использования системы поддержки принятия врачебных решений в хирургии позвоночно-тазового комплекса в качестве инструмента автоматизации управления в отрасли здравоохранения.

Материал и методы. При создании СППВР, представленной в настоящем исследовании, использовалась методология «планирование — моделирование — прогноз», разработанная специалистами СГУ им. Н. Г. Чернышевского и НИИ травматологии, ортопедии и нейрохирургии СГМУ (НИИТОН СГМУ) [9–12], включающая в себя не только геометрическое планирование, но и биомеханическое моделирова-

ние, оценку результатов различных вариантов оперативных вмешательств, прогнозирование результатов лечения в отдаленный послеоперационный период на основе накапливаемых статистических данных. Для графического анализа и представления результатов работы СППВР применялся метод блок-схем [13]. Материалом для оценки результативности системы послужили данные обработки 22 протоколов ее апробации.

Результаты. Разработка и апробация организационной технологии, позволившей внедрить создаваемую СППВР в практику здравоохранения, осуществлялись в рамках комплексного проекта, предполагающего создание и взаимодействие следующих структур:

  • —    регионального центра поддержки принятия врачебных решений (Региональный центр), функционирующего на базе созданного в НИИТОН СГМУ отдела инновационных технологий управления в лечении и реабилитации;

  • —    технологического центра поддержки принятия врачебных решений (Технологический центр), функционирующего на базе специализированной лаборатории СГУ.

В настоящее время реализовано практическое внедрение системы, что позволяет проводить апробацию и совершенствование созданной организационной технологии взаимодействия врачей медицинской организации, врачей-хирургов НИИТОН СГМУ и инженеров-расчетчиков СГУ им. Н. Г. Чернышевского. Решаемые функциональные задачи распределяются следующим образом:

— Региональный центр осуществляет медикоэкспертную деятельность, связанную со сбором, анализом и предоставлением исходных данных о пациентах, планируемых к использованию имплантируемых конструкциях, требованиях к проектируемым регистрам пациентов, выполняет консультирование медицинских работников и экспертное сопровождение работы Системы;

— Технологический центр осуществляет вычислительную деятельность, связанную с численными биомеханическими расчетами, необходимыми при планировании операций, проведением вычислительных экспериментов и прогнозированием результатов хирургического лечения с использованием специализированного программного обеспечения на высокопроизводительных компьютерах.

Программное обеспечение, адаптированное под автоматизированное рабочее место (АРМ) врача-хирурга Регионального центра (в дальнейшем при масштабировании системы — профильной медицинской организации), устанавливается в форме персональной виртуальной операционной (ПВО), которая должна обеспечить реализацию методологии «планирование — моделирование — прогноз». ПВО функционирует на основе вычислительных алгоритмов, снижающих нагрузку на персональный компьютер врача-хирурга. Программное обеспечение ПВО проектируется с возможностью интеграции с другими медицинскими информационными системами, имеет простой, интуитивно понятный для врачей интерфейс. Работа ПВО предусматривает постановку упрощенных задач для биомеханических расчетов (ограничения могут быть связаны с масштабированием вычислительной сетки, одновременным расчетом параметров для нескольких анатомических областей и т. п.), а также возможность обмена информацией с базами данных («Медицинская», «Имплантаты», «Механическая», «Модельная») в объеме, необходимом конкретному пользователю АРМ. Для осуществления высокоточных, масштабных (в пределах нескольких анатомических областей) расчетов необходимо использование вычислительных мощностей Технологического центра, на серверах которого развернуты модули СППВР и перечисленные базы данных.

Дальнейшее развитие проекта предполагает взаимодействие участников в следующих вариантах:

  • 1 ) ПВО установлена на АРМ врачей-хирургов профильных медицинских организаций, и существует возможность прямого взаимодействия со специалистами Технологического центра;

  • 2 ) ПВО не установлена на АРМ врачей-хирургов профильных медицинских организаций, при этом существует возможность:

  • —    прямого взаимодействия со специалистами Технологического центра при отсутствии необходимости дополнительной медико-экспертной поддержки;

  • —    предварительного взаимодействия со специалистами Регионального центра в случае необходимости получения дополнительных консультаций.

Блок-схема, отражающая взаимодействие Регионального и Технологического центров в процессе функционирования СППВР, представлена на рис. 1.

В ходе реализации проекта разработана и апробирована технология организационного взаимодействия между врачом Регионального центра и инженером-расчетчиком Технологического центра, включающая описание процессов, сроки их реализации, результаты и ответственных лиц (рис. 2).

Для определения корректности проведения апробации создаваемого IT-продукта и выявления областей для дальнейшего совершенствования информационного взаимодействия Регионального и Технологического центров разработана и применена на практике система критериев оценки ее результативности (таблица).

Согласно методике апробации по результатам оценки заполняется формализованное заключение. Апробация признается результативной в случае, если не менее 80% протоколов имеют оценку «удовлетворительно». В нашем случае оценку «удовлетворительно» получили 100% протоколов. Среднее значение степени достижения результата составило 95,5%, что обусловлено отсутствием в 9 протоколах апробации конкретных рекомендаций по выбору определенного варианта хирургического вмешательства.

Обсуждение. Представленная в данной работе СППВР может рассматриваться как востребованный компонент отраслевой автоматизированной системы управления (АСУ), интеграция которой с проектируемой в настоящее время ЕГИСЗ позволит повысить эффективность здравоохранения.

Использование СППВР как компонента АСУ в здравоохранении обеспечивает согласно ГОСТ 24.104–85 «Автоматизированные системы управления. Общие требования» [14] следующие полезные технико-экономические результаты:

  • —    повышение качества функционирования объекта управления за счет автоматизации процессов выбора тактики хирургического лечения;

  • —    повышение качества управления рядом важнейших процессов на микро- и макроуровне.

Медико-социальные результаты применения СППВР следующие: повышение степени автоматизации трудового процесса врачей-хирургов, объективности информации о результатах сложных и ресурсоемких хирургических вмешательствах; возможность автоматизации мониторинга, контро-

Критерии результативности информационного взаимодействия Регионального и Технологического центров

Критерии результативности

Референсные значения

1. Организационные

1.1. Своевременность передачи клинико-интраскопических данных пациента от врача к инженеру-расчетчику

Не позднее чем за 12–24 часа до выполнения операции (в зависимости от ее сложности)

1.2. Полнота передачи клинико-интраскопических данных пациента

100% согласно протоколу передачи данных пациента

1.3. Полнота заполнения данных о пациенте в БД «Медицинская» для выполнения геометрического планирования и биомеханического моделирования

100%-е соответствие данных первичной медицинской документации с учетом достаточности объема информации

2. Клинические

2.1. Качество предоставления вариантов хирургического вмешательства

Соответствуют профильным клиническим рекомендациям

2.2. Приемлемость предоставления данных об имплантируемых конструкциях

Наличие предлагаемых конструкций в БД «Имплантаты»

2.3. Использование результатов геометрического планирования и биомеханического моделирования при проведении операции

Корректное заполнение соответствующего раздела протокола

3. Технические

3.1. Полнота обработки всех представленных вариантов хирургического лечения

100%

3.2. Указание в выводах по проведенному предоперационному планированию конкретных проблем при выборе альтернативного варианта хирургического вмешательства

Наличие

3.3. Предоставление рекомендаций по выбору оптимального варианта хирургического вмешательства

Наличие

Риc. 1. Блок-схема взаимодействия Регионального и Технологического центров в работе СППВР**:

*– ПВО — персональная виртуальная операционная; ** — зеленым цветом выделены функции системы, красным — обрабатываемые данные, желтым — программные модули и IT-компоненты, обеспечивающие автоматизацию процессов, лиловым — оборудование

Рис. 2. Схема организационного взаимодействия между субъектами апробации СППВР

Медицинские информационные системы (объединенные в ЕГИСЗ)

СППВР (на АРМ врача)

Динамическая электронная медицинская карта пациента

Медицинская база данных

Автоматизация процессов: прогнозирования отдаленных результатов хирургического лечения, в том числе осложнений сбора и анализа мсдико-статистичсской информации по выбору тактики хирургического лечения медико-экономического анализа результатов оказания медицинской помощи контроля качества медицинской помощи

Автоматизация (на региональном и федеральном уровнях) процессов: планирования (прогнозирования) объемов и структуры профильной медицинской помощи и реабилитации контроля эффективности (экспертизы качества) оказания профильной медицинской помощи сбора, мониторинга и анализа медикостатистической информации планирования и мониторинга кадровых и инфраструктурных ресурсов информационного взаимодействия субъектов отрасли

Регистр медицинской информации

Органы управления здравоохранением, Финансирующие структуры, контрольнонадзорные органы, регуляторы, исследовательские организации

Рис. 3. Функции СППВР как компонента отраслевой АСУ ля и планирования ресурсов отрасли; рост объемов оказания и структуры медицинской помощи и реабилитации (рис. 3).

Обеспечение возможности персонализации выбора тактики хирургического лечения пациентов, прогнозирование и, как следствие, профилактика послеоперационных осложнений и сокращение количества врачебных ошибок позволят повысить качество медицинской помощи и последующей реабилитации, а также в перспективе снизить риск претензий со стороны финансирующих и надзорных органов.

Заключение. Разработка и применение СППВР как инструмента автоматизации управления в отрасли позволят влиять на повышение качества медицинской помощи за счет увеличения точности, специфичности и персонализации диагностики, снижения осложнений, сокращения сроков реабилитации пациентов. Помимо этого, такие системы позволят снижать нагрузку на медицинский персонал при одновременном повышении производительности его труда, что отвечает потребностям инновационного развития медицины и здравоохранения.

Список литературы Система поддержки принятия врачебных решений в хирургии позвоночно-тазового комплекса как инструмент автоматизации управления в отрасли

  • Литвин А. А., Литвин В. А. Системы поддержки принятия решений в хирургии. Новости хирургии 2014; 22 (1): 96-100.
  • Назаренко Г. И., Гулиев Я. И., Ермаков Д. Е. Медицинские информационные системы: теория и практика. М.: Физматлит, 2005; 320 с.
  • Greenes RA. Clinical decision support: the road ahead. Boston: Elsevier Academic Press, 2007; 581 p.
  • Карпов О.Э., Клименко Г.С., Лебедев Г.С., Якимов О.С. Стандартизация в электронном здравоохранении. М.: ДПК Пресс, 2016; 432 с.
  • Chen W, Cockrell С, Ward KR, Najarian К. Intracranial pressure level prediction in traumatic brain injury by extracting features from multiple sources and using machine learning methods. In: Proceedings of the IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine, 2010; p. 510-5.
  • Davuluri P, Wu J, Ward KR, et al. An automated method for hemorrhage detection in traumatic pelvic injuries. In: Conf ProclEEE EngMed Biol Soc, 2011; p. 5108-11.
  • Devin CJ, McCullough KA, Morris BJ, et al. Hip-spine syndrome. JAm Acad Orthop Surg 2012 Jul; 20 (7): 434- 42
  • Кудяшев А.Л., Хоминец В.В., Шаповалов В.М., Мироевский Ф.В. Коксовертебральный синдром и его значение в комплексном лечении больных с сочетанием дегенеративно-дистрофической патологии тазобедренного сустава и позвоночника. Вестник травматологии и ортопедии им. Н.Н. Приорова 2015; (2): 76-82.
  • Kossovich L, Golyadkina A, Kirillova I, et al. Patient-specific modeling of pathologically tortuous carotid artery. In: CARDIOTECHNIX 2014: Proceedings of the 2nd International Congress on Cardiovascular Technologies 2, 2014; p. 31-5.
  • Дохов M. M., Левченко К. К., Петров А. Б. и др. Экспериментальное моделирование протеза надацетабулярной области тазовой кости как этап профилактики раннего диспластического коксартроза. Современные проблемы науки и образования 2017; (5): 85.
  • Кудяшев А. Л., Хоминец В.В., Теремшонок А. В. и др. Биомеханическое моделирование при хирургическом лечении пациента с истинным спондилолистезом поясничного позвонка. Хирургия позвоночника 2018; 15 (4): 87-94.
  • Колесникова А.С., Федонников А.С., Кириллова И.В. и др. Возможности систем поддержки принятия решений в контексте хирургии позвоночно-тазового комплекса (аналитический обзор). Гений ортопедии 2019; 25 (2): 243-53.
  • Гусев С.Д. Алгоритмы и блок-схемы в здравоохранении и медицине: учеб. пособие. Красноярск: КрасГМУ, 2018; 122 с.
  • ГОСТ 24.104-85 "Автоматизированные системы управления. Общие требования" (утв. постановлением ГК СССР по стандартам от 20 дек. 1985 г. №4632.
Еще