Воронка исключения»: взаимодействие социально-демографических, институциональных и психологических барьеров в цифровом здравоохранении

Введение .

Цифровая трансформация здравоохранения является одним из приоритетов государственной политики Российской Федерации. Внедрение электронной записи, электронных медицинских карт, телемедицины и систем на основе искусственного интеллекта призвано повысить доступность и качество медицинской помощи. Однако, как показывают теоретические и эмпирические исследования, позитивный потенциал цифровизации реализуется далеко не в полной мере [1; 2]. Значительная часть населения – прежде всего, пожилые граждане, жители сельской местности, люди с низким уровнем образования и дохода – оказывается исключённой из цифрового пространства здравоохранения [3].

Ключевая проблема, остающаяся недостаточно изученной, заключается в том, что различные барьеры (социально-демографические, институциональные, социально-психологические) не действуют изолированно. Они взаимодействуют и усиливают друг друга, создавая кумулятивный эффект, который мы предлагаем назвать «во ронкой исключения».

Цель данной статьи – осуществить типологию этих барьеров, выявить механизмы их взаимодействия и количественно оценить совокупный эффект с помощью структурного моделирования (SEM).

Теоретической рамкой служит синтез трёх измерений устойчивости – социально-политического, социокультурного и ценностно-стереотипного [4; 5; 6], – а также концепция цифрового разрыва (digital divide) [7] и теория социального конструирования технологий (SCOT) [8].

Методология исследования .

Эмпирическую базу исследования составили:

– массовый опрос населения в трёх регионах-репрезентантах кластеров РФ (г. Москва – сто- личный кластер, Свердловская область – промышленный кластер, Краснодарский край – аграрный кластер), N = 1800 (по 600 в каждом регионе), выборка – стратифицированная квотная, репрезентативная по полу, возрасту и типу поселения;

– анкетирование медицинских работников (N = 450, по 150 в каждом регионе);

– глубинные интервью с врачами, пациентами и экспертами (N = 60);

– контент-анализ социальных сетей (N = 1500 сообщений).

Для обработки данных использовались методы многомерного статистического анализа: логистическая регрессия с проверкой мультиколлинеарности (VIF-факторы), когортный анализ (выделены когорты «цифровых аборигенов» – р. после 1995, «цифровых иммигрантов I поколения» – 1965–1994, «цифровых исключенных» – р. до 1965), структурное моделирование (SEM) в пакете lavaan (R). Итоговые общероссийские оценки получены взвешиванием с использованием весов кластеров (*W_t = 0,085*, *W₂ = 0,397*, *W₃ = 0,518*).

Типология барьеров .

Социально - демографические барьеры. Анализ показывает, что использование цифровых сервисов в здравоохранении значимо различается в зависимости от когорты, кластера проживания, уровня образования и дохода.

В когорте «цифровых исключенных» доля регулярно использующих онлайн-запись составляет лишь 29,8 % против 84,7 % в когорте «цифровых аборигенов» (χ² = 312,4, p < 0,001). В аграрном кластере доля не использующих онлайн-запись достигает 24,3 % против 9,3 % в столичном кластере (табл. 1).

Таблица 1

Использование онлайн - записи к врачу в разрезе когорт и кластеров (% от числа опрошенных в группе )

Группа	Постоянно	Иногда		Практически не использую
По когортам
Цифровые аборигены	84,7		10,2	5,1
Цифровые иммигранты I поколения	65,1		20,4	14,5
Цифровые исключенные	29,8		31,9	38,3
По кластерам
Кластер 1 (столичный)	74,5		16,2	9,3
Кластер 2 (промышленный)	59,1		24,7	16,2
Кластер 3 (аграрный)	48,3		27,4	24,3
Взвешенная РФ	58,3		23,5	18,2

Основные причины неиспользования – отсутствие навыков работы с компьюте-ром/интернетом (67,8 %) и предпочтение личного обращения как более надежного и привычного (56,3 %). В когорте «цифровых исключенных» эти показатели достигают 78,6 % и 65,9 % соответственно. Логистическая регрессия (табл. 2)

показывает, что принадлежность к когорте «цифровых исключенных» повышает шансы неиспользования в 12,4 раза (OR = 12,4), проживание в аграрном кластере – в 3,2 раза (OR = 3,2), сельская местность – в 2,7 раза (OR = 2,7). Все VIF-факторы ниже 2,5, что свидетельствует об отсутствии критической мультиколлинеарности.

Таблица 2

Факторы , влияющие на вероятность неиспользования онлайн - записи ( логистическая регрессия )

Факто р	Коэффициент (B)	Exp (B)	Значимость	VIF
Цифровые исключенные (реф. – цифровые аборигены)	2,52	12,42	< 0,001	1,9
Кластер 3 (аграрный) (реф. – кластер 1)	1,16	3,19	< 0,001	1,4
Тип поселения (село = 1)	0,99	2,69	< 0,001	1,4

Институциональные дисфункции. К этой группе относятся барьеры, порождаемые дефектами проектирования, внедрения и функционирования цифровых систем. По данным анкетирования медицинских работников (N = 450), средняя оценка удобства работы с медицинскими информационными системами составила 2,8 балла из 5, при этом 62 % оценили удобство на 2 балла и ниже. 54,2 % врачей сталкиваются с техническими сбоями не реже одного раза в неделю.

78,7 % отметили увеличение времени на оформление документации, а 76,0 % связывают это с необходимостью работать в нескольких неинтегрированных системах (табл. 3).

Таблица 3

Мнение медицинских работников о влиянии цифровизации на профессиональную деятельность (% согласных , N = 450)

Утверждение	Кластер 1	Кластер 2	Кластер 3	Взвешенная РФ
Цифровизация сократила время на оформление документации	14,2	11,8	10,5	12,0
Из-за необходимости работать в нескольких системах нагрузка возросла	72,3	76,8	78,5	76,0
Интерфейсы медицинских систем неудобны	65,4	69,2	71,8	68,7

Социально - психологические барьеры . Третья группа барьеров связана с субъективным восприятием цифровых технологий, уровнем доверия и укоренившимися привычками. Опрос населения показал, что лишь 38,7 % доверяют сохранности своих электронных медицинских данных, 31,4 % – диагнозу, поставленному в ходе телемедицинской консультации (так же, как и очному), а 47,5 % считают, что из-за цифровизации общение с врачом стало более формальным. В когорте «цифровых исключенных» недоверие максимально: лишь 21,7 % доверяют сохранности данных, 15,4 % – телемедицинскому диагнозу.

Для дифференциации типов аксиологических стереотипов в анкету были включены специальные вопросы (8а – 8в). Установлено, что у «цифровых исключенных» доминируют «естественные» стереотипы, сформированные личным опытом и привычками (78,3 %), с низкой рефлексивностью (средняя оценка 1,9 из 5). У «цифровых аборигенов» преобладают «искусственные» стереотипы, сформированные под влиянием СМИ и официальной информации (64,5 %), с высокой рефлексивностью (3,8) (табл. 4).

Таблица 4

Дифференциация типов аксиологических стереотипов в разрезе когорт

Показатель	Цифровые аборигены	Цифровые иммигранты I поколения	Цифровые исключенные	Показатель
Источник формирования: личный опыт/привычки (естественный стереотип), %	22,6	51,7	78,3	Источник формирования: личный опыт/ привычки (естественный стереотип), %
Источник формирования: СМИ / официальная информация (искусственный стереотип), %	64,5	34,5	12,7	Источник формирования: СМИ / официальная информация (искусственный стереотип), %
Средняя рефлексивность установки (шкала 1–5)	3,8 (0,9)	2,7 (1,1)	1,9 (1,0)	Средняя рефлексивность установки (шкала 1–5)

Взаимодействие барьеров и эффект « ворон ки исключения ».

Для количественной оценки взаимодействия барьеров была построена структурная модель (SEM) в пакете Jamovi (R). Латентные перемен-

ные измерялись с помощью нескольких индикаторов, обоснованных в предыдущих разделах. Индексы согласия модели свидетельствуют о хорошем соответствии данным: CFI = 0,94, RMSEA = 0,048, SRMR = 0,036.

Таблица 5

Структурная модель взаимодействия барьеров ( стандартизированные коэффициенты )

Путь влияния	Коэффициент (β)	Значимость (p)
Социально-демографические барьеры → Институциональные дисфункции (опосредованно)	0,31	< 0,001
Институциональные дисфункции → Социально-психологические барьеры	0,42	< 0,001
Социально-демографические барьеры → Социально-психологические барьеры (прямой эффект)	0,28	< 0,001
Социально-демографические барьеры → Цифровое исключение (прямой эффект)	0,35	< 0,001
Институциональные дисфункции → Цифровое исключение (прямой эффект)	0,29	< 0,001
Социально-психологические барьеры → Цифровое исключение (прямой эффект)	0,38	< 0,001
Совокупный эффект	0,57	< 0,001

Модель показывает, что все три группы барьеров имеют значимые прямые эффекты на цифровое исключение, причём наиболее сильный – у социально-психологических барьеров (β = 0,38). Ключевым результатом является то, что институциональные дисфункции оказывают значительное влияние на формирование социальнопсихологических барьеров (β = 0,42). Это означает, что неудобные интерфейсы, технические сбои и рост бюрократической нагрузки не просто сами по себе затрудняют использование цифро- вых сервисов, но и усиливают недоверие, страх и психологическое неприятие технологий.

Совокупный эффект всех трёх групп барьеров на цифровое исключение составляет β = 0,57, что указывает на синергическое взаимодействие – барьеры не просто суммируются, а многократно усиливают друг друга. Этот кумулятивный процесс мы называем «воронкой исключения». Схематически его можно представить следующим образом (табл. 6).

Таблица 6

Схема взаимодействия барьеров ( эффект « воронки исключения ») на примере пожилого сельского жителя аграрного кластера

Уровень	Барьер	Проявление	Результат этапа
Индивидуальный	Социально-демографический	Отсутствие навыков, плохая связь, кого рта «цифровых исключенных»	Невозможность самостоятельной записи, потребность в помощи
Системный	Институциональная дисфункция	Сложный интерфейс, тех ни-ческий сбой при попытке	Неудачная попытка, фрустрация, разочарование
Психологический	Социально-психологический	Усиление недоверия, страх, отказ от повторных попыток, подкреплённые негативным опытом	Окончательный отказ от цифрового сервиса, закрепление негативного «искусственного» стереотипа
Итог	Исключение из цифрового пространства	Обращение в регистратуру, очереди, конфликт, снижение доверия	Рост социальной напряжённости, подрыв легитимности, повышение протестного потенциала

Обсуждение . Результаты .

Полученные данные позволяют утверждать, что выделенные барьеры не существуют изолированно, а образуют сложную систему взаимосвязей.

Социально-демографические барьеры (возраст, место жительства, доход) создают исходную уязвимость.

Институциональные дисфункции (неудобные интерфейсы, сбои, бюрократическая нагрузка) превращают эту уязвимость в негативный опыт.

Социально-психологические барьеры (недоверие, страх, предпочтение привычных форм) закрепляют этот опыт в виде устойчивых нега тивных установок, окончательно блокируя мотивацию к освоению цифровых сервисов.

С позиции социально - политического измере ния, эффект «воронки исключения» ведёт к ослаблению институциональной легитимности и росту протестного потенциала среди исключённых групп (корреляция отсутствия навыков с протестным потенциалом в когорте «цифровых исключенных» составляет r = 0,28).

С точки зрения социокультурного измерения, этот механизм создаёт разрыв в передаче культурного опыта между поколениями: старшее поколение, выпадая из цифрового пространства, не может транслировать свои практики, а младшее усваивает только технократическую модель взаимодействия.

В рамках ценностно - стереотипного измерения мы наблюдаем процесс, при котором «естественные» стереотипы доверия разрушаются, а на их месте формируются негативные «искусственные» стереотипы, подкреплённые реальным негативным опытом использования (или невозможности использования) цифровых систем.

Полученные результаты имеют важное практическое значение.

Для разрыва «воронки исключения» необходимо воздействовать на все три группы барьеров одновременно:

• 1)    снижать социально-демографическую уязвимость через развитие инфраструктуры и программы цифровой грамотности;

• 2)    устранять институциональные дисфункции через улучшение эргономики, обеспечение совместимости систем и введение медицинских секретарей;

• 3)    преодолевать социально-психологические барьеры через прозрачную информационную политику, накопление позитивного опыта и уважение к выбору пациента.

Без комплексного подхода позитивный потенциал цифровизации будет блокироваться кумулятивным эффектом барьеров.

Заключение .

Проведённое исследование позволило осуществить типологию барьеров, препятствующих реализации позитивного потенциала цифровизации здравоохранения. Выделены три группы барьеров: