EXCPERT1 (Автоматизированные системы ведения истории болезни), страница 4

Хотя эти функции и являются различными, их внутренняя логика похожа. В обоих случаях центральная процедура анализирует записи из истории болезни пациента и, если эти записи удовлетворяют заранее заданным критериям, формируют соответствующий выходной документ. Выполнение запроса обычно связано с обработкой больших подмножеств пациентов или всей популяции; выходным документом является таблица, строки которой содержат либо исходные данные, извлеченные из медицинских записей, либо итоговую статистическую характеристику этих данных. Контроль обычно используется только для пациентов, находящихся на активном лечении; выходным документом является предупреждение или напоминание.

Системы выполнения запросов и ведения контроля могут быть использованы для обеспечения клинического лечения и для ведения научно-исследовательской работы, проведения ретроспективных исследований, решения управленческих задач.

Клиническое лечение. Напоминания, выдаваемые компьютерами, значительно расширяют возможности врачей организовать профилактические мероприятия в отношении избранных пациентов. Системы контроля могут идентифицировать пациентов, нуждающихся в периодических профилактических осмотрах и других мероприятиях, например иммунизации, маммографии, исследованиях соскоба цервикального канала, и могут напоминать врачам, что эти мероприятия надо выполнить при очередном визите пациента. К примеру, врачи, получавшие такие напоминания, вчетверо увеличивали определенные виды вакцинации пациентов по сравнению с теми врачами, кто таких напоминаний не получал. Если при заказе лабораторных тестов или при назначении лечения врачи ведут непосредственный диалог с системами контроля, например с системой HELP, это обеспечивает еще большие возможности улучшения качества лечения и снижения затрат на лечение. Системы запросов особенно полезны при проведении исследований ad hoc, например для идентификации пациентов, получающих лекарство, отозванное с рынка. Эти системы могут облегчить выполнение мероприятий по оценке качества, например составление рефератов по применению лекарств, требуемых органами аккредитации. Они могут идентифицировать пациентов, которые будут рассматриваться как кандидаты для ретроспективного клинического аудита, и могут собрать большую часть данных, необходимых для проведения аудита.

Клинические исследования. Системы выполнения запросов могут быть использованы для идентификации пациентов, которые удовлетворяют минимальным требованиям отбора для последующих клинических испытаний. Например, исследователь может идентифицировать всех пациентов мужского пола, старше 50 лет, принимающих лекарства для лечения гипертензии. Системы ведения контроля могут помогать в проведении таких исследований, отмечая пациентов, подлежащих контролю, и предлагая выполнить необходимые для клинического испытания шаги, когда эти пациенты приходят на прием. Тем самым они облегчают следование протоколам, описанным исследователями, назначение необходимого лечения и выполнение требуемых измерений.

Ретроспективные исследования. В настоящее время рандомизированный анализ будущего лечения стал золотым стандартом для клинических исследований, но ретроспективные исследования уже имеющихся данных всегда вносили большой вклад в развитие медицины. Ретроспективные исследования могут давать ответы на интересующие исследователя вопросы за небольшую часть времени и цены, требуемых для проведения исследования по вновь собираемым данным. С их помощью можно выделять группу исследуемых пациентов и контрольную группу, а также выполнить статистический анализ, необходимый для сопоставления этих двух групп.

Хранение медицинских записей в памяти компьютера не исключает всю ручную работу, необходимую для проведения эпидемиологических исследований; все равно могут понадобиться составление эпикризов по содержанию историй болезни и проведение опросов пациентов. Если из этих записей можно извлечь больше информации, то указанные трудоемкие операции могут проводиться менее часто и менее интенсивно. Фрагменты истории болезни, обычно хранящиеся в памяти компьютеров, чаще всего включают в себя сведения о лекарственных назначениях, результатах лабораторных тестов и диагностических исследований, а также диагнозах, поставленных при приеме пациентов. Это особенно характерно в тех случаях, когда первые два типа данных передаются в машиночитаемом виде из автоматизированных систем аптек и лабораторий. Поэтому хранящиеся в памяти компьютера медицинские сведения чаще всего оказываются полезными при исследованиях особенностей обслуживаемой популяции, эффективности выполнения лабораторных тестов и проведения лекарственного лечения, а также токсических эффектов лекарств.

Управленческие задачи: Появление системы фиксированного возмещения затрат на лечение специфических заболеваний (клинико-статистические группы, или подушная плата) и связанная с ней конкурентная борьба больниц за заключение контрактов с органами здравоохранения привели к тому, что администраторам медицинских учреждений пришлось начать рассматривать и клиническую информацию при решении вопросов, какие медицинские услуги должно предлагать учреждение, кому и по какой цене. Кроме того, администраторы должны иметь возможность контролировать ресурсы, используемые врачами для лечения тех или иных классов пациентов, и предоставлять обратную связь тем врачам, чье поведение значительно отклоняется от нормы. Медицинские системы выполнения запросов могут предоставить информацию о взаимосвязях между диагнозами, индексами тяжести заболевания и потреблением ресурсов. Тем самым системы выполнения запросов являются важным инструментом для тех администраторов, кто пытается принять информационно обоснованные решения о действиях во все более чувствительной к экономическим вопросам сфере здравоохранения.

5.1 Языки запросов и контроля

Медицинские языки запросов и контроля во многих отношениях напоминают языки запросов систем управления базами данных общего назначения (СУБД ). Как и в большинстве формальных языков программирования, в них предусмотрены средства присваивания значений переменным, управления порядком выполнения операторов языка, а также стандартные логические операции AND, OR (И, ИЛИ) и операции сравнения (, =). Кроме того, они позволяют делать выборки из ряда повторяющихся измерений и выполнять такие операции, как найти первый элемент, последний, максимальный, минимальный; найти направление изменения; определить число элементов в выборке, величину изменения, интервал между измерениями и т.д. Врач может использовать подобные операции для того, чтобы определить среднее значение содержания сахара в сыворотке крови по измерениям, проведенным в первый год после начала лечения инсулином, или найти максимальное значение содержания калия в сыворотке крови после начала калий-дополняющей терапии. Наконец, в этих языках предусмотрены средства указать, какое сообщение надо послать и кому в ситуация, когда сведения о пациенте удовлетворяют определенным критериям отбора.

К числу наиболее известных систем запросов и контроля относятся: подсистема MQL, входящая в состав системы COSTAR; подсистема CARE, работающая в составе системы RMRS. Подсистемы MQL и CARE похожи тем, что в обеих задания и запросов, и контроля имеют общий синтаксис команд; кроме того, обе этих подсистемы были первоначально разработаны для использования в пакетном режиме в целях анализа амбулаторного лечения пациентов.

5.2 Возможности и ловушки

Имея успешный опыт проведения эпидемиологического исследования по выборке из нескольких сотен историй болезни, можно было бы надеяться, что автоматизированный доступ к тысячам историй болезни приведен к новым вершинам клинических знаний. Однако само по себе хранение медицинских сведений в памяти компьютера не приведет к тому, что в результате одного нажатия на клавишу будет выдана целая научная статья; существуют серьезные практические и методологические проблемы, мешающие осуществиться этой утопии.

Во-первых, исследователь не может получить точную информацию из автоматизированной системы ведения истории болезни, не будучи тесно знакомым с содержанием хранящихся в ней сведений, а также использованных в ней способов получения информации, ее кодирования и хранения. Если, к примеру, требуется выбрать всех пациентов, принимающих фенитоин (лекарство, используемое для лечения некоторых форм эпилепсии), то при этом надо знать, что для данного лекарства в системе используются три кода: один для фенитоина в форме таблеток, другой для фенитоиновой мази, а третьим обозначается раствор фенитоина для инъекций. Если целью исследования является изучение распространенности рутинного анализа мочи при лечении взрослых пациентов, то необходимо знать, каким именно образом получаются результаты анализа мочи и как они регистрируются. Компьютер может выдать отчет по всем анализам, выполненным в лаборатории, но при этом пропустит те, что выполнялись самими врачами вне лаборатории, поскольку могло оказаться, что врачи записывают результаты этих анализов только в своих дневниках.

При получении данных могут возникать значительные задержки. В системе обработки выписных эпикризов может существовать 2-х или 3-х месячная задержка между фактом выписки пациента и вводом его выписного эпикриза. Неполнота хранящихся в компьютере медицинских сведений о пациенте является общим правилом. Если сбор данных опирается на технологию заполнения медицинскими специалистами формализованных бланков, то почти наверняка эти бланки будут содержать неполную информацию. Поэтому пользователи системы выполнения запросов должны понимать ограничения на достоверность и полноту информации, накладываемые процедурами сбора данных, и составлять свои запросы к системе с учетом этих ограничений.

6. Примеры автоматизированных систем ведения амбулаторной истории болезни

Автоматизированная история болезни является ключевым атрибутом как больничной информационной системы, так и автоматизированной системы ведения амбулаторной истории болезни (АСВАИБ). Оба вида систем обеспечивают как административные функции, так и процесс лечения пациента. Однако для амбулаторных систем многие функции автоматизированной больничной информационной системы, например планирование питания и мониторинг состояния пациента в блоке интенсивной терапии, являются ненужными.

Большинство АСВАИБ содержит модули для ведения медицинских записей, выполнения административно-финансовых функций, а также для формирования отчетов. Хотя многие общие принципы создания систем ведения истории болезни равным образом приложимы как к стационарному, так и к амбулаторному лечению, основные свойства этих систем будут описаны на примере четырех систем ведения амбулаторной истории болезни: COSTAR, RMRS (Regenstrief Medical Record System), TMR (the Medical Record) и STOR (Summary Time Oriented Record). Эти системы имеют долгую историю развития и их особенности широко освещались в литературе.

6.1. Система COSTAR

Система COSTAR была разработана в конце 60-х годов Барнеттом и его коллегами в Лаборатории кибернетики Массачусетского общего госпиталя (Laboratory of Computer Science of Massachusetts General Hospital). Эта система проектировалась для обеспечения выполнения Гарвардской программы общественного здравоохранения HCHP (Harvard Community Health Plan), но затем она была пересмотрена, чтобы ее можно было использовать в других учреждениях, обеспечивающих амбулаторное обслуживание пациентов. Разработчики расширили функциональные возможности системы (например, обеспечили выполнение функций, связанных с оплатой лечения) и удалили из нее многие функции, оказавшиеся специфическими только для плана HCHP. В 1978 году версия системы, получившая название COSTAR 5, была объявлена доступной любой организации, желающей использовать ее или продавать как коммерческий продукт. В настоящее время учреждение, желающее установить систему COSTAR, может воспользоваться ее общедоступной версией (public domain) или приобрести одну из многих коммерческих версий, обладающих более широкими возможностями. Общее число пользователей системы COSTAR не известно; на проведенный в 1986 году опрос пользователей откликнулось более 110 мест, в которых она была установлена.

Разработка системы COSTAR 5 преследовала две цели: (1) улучшить лечение пациентов за счет большей доступности и лучшей организации истории болезни и (2) улучшить возможности управления амбулаторным учреждением с помощью автоматизации административных, управленческих и финансовых функций. Для достижения этих целей разработчики системы выбрали модульный подход, позволяющий каждой организации настраивать систему на свои административные и клинические нужды и финансовые ограничения, а также обеспечили возможность постепенного наращивания модулей. Базовая система COSTAR 5 содержала модули для (1) обеспечения безопасности и целостности данных; (2) регистрации паспортных данных пациентов; (3) записи пациентов на прием; (4) формирования счетов на оплату лечения и финансовых отчетов; (5) сбора и хранения фрагментов истории болезни и (6) генерации отчетов управленческого характера. Для функционирования системы было достаточно установить только модули обеспечения безопасности данных и регистрации пациентов, а также минимальный вариант модуля ведения истории болезни; расширенные функции ведения истории болезни и другие модули были необязательными.

Система COSTAR могла оперировать как полностью автоматизированная система ведения истории болезни. Будучи однажды введенными, все медицинские сведения могли быть получены в режиме оперативного доступа; тем самым потребность в бумажной истории болезни исключалась. Перед приходом пациента на прием система распечатывала реферат истории болезни, предназначенный для просмотра принимающим врачом, а также формализованный бланк приема, предназначенный для записи административных и медицинский сведений о пациенте. Никакая специфическая информация о пациенте в этот бланк не впечатывалась.

В процессе приема пациентов врачи собирали медицинские данные и заполняли бланки приема. Они отмечали соответствующие диагнозы, параметры и симптомы в кодированных списках проблем, и указывали статус проблемы: M означало основную проблему (main), I - неактивную проблему (inactive) и так далее. Врачи могли вписать свои комментарии в специальное поле внизу бланка или надиктовать те сведения, которые должны были обрабатываться отдельно. После визита вспомогательный персонал вводил данные из бланка в компьютерную систему.

В дополнение к бланку визита модуль ведения истории болезни позволял получить три стандартных выходных документа: