Пандемию COVID-19 человечество не сумело предотвратить, поскольку не пользовалось инструментами для оперативного анализа и прогнозирования, считают эксперты. Предсказать возникновение и пути развития эпидемий, определить причины болезней для своевременной профилактики, снизить смертность от сердечно-сосудистых и онкологических заболеваний — такие задачи ставят специалисты перед цифровыми системами в сфере здравоохранения. Об этом шла речь в Вышке на первом семинаре серии «Цифровые технологии в здравоохранении».
Семинар был организован Московским институтом электроники и математики (МИЭМ) НИУ ВШЭ и Лабораторией управления общественным здоровьем Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН (ИПУ). Его первой темой стало «Семейство международных классификаций ВОЗ».
Единственный способ повысить эффективность и доступность здравоохранения — это цифровизация, уверен заведующий Лабораторией управления общественным здоровьем ИПУ Дмитрий Мешков. Использование технологий позволит получать новые данные и более эффективно управлять распределением ресурсов, то есть, по сути, управлять здоровьем населения. Речь идет не только об индивидуальном здоровье пациента — повышении уровня диагностики, передаче данных и консультировании с помощью телемедицины, информационной помощи врачу и получении актуальных данных о наличии лекарств. Гораздо более масштабная задача — эффективное управление общественным здоровьем, то есть совокупным здоровьем всего населения страны, пояснил он.
Дмитрий Мешков, фото: ipu.ru
«Если мы хотим улучшить здоровье населения, например снизить число онкологических или сердечно-сосудистых заболеваний, мы должны собрать и проанализировать имеющиеся данные, а затем на их основе составить прогноз, чтобы принять меры для устранения рисков. То есть не дожидаться, пока человек переболеет и столкнется с тяжелыми последствиями. Это называется проактивное риск-ориентированное управление общественным здоровьем», — пояснил Дмитрий Мешков.
Он привел в пример ситуацию с развитием пандемии COVID-19. По его словам, в марте 2019 года появились первые данные о том, что неожиданно повысилась смертность от атипичной пневмонии. Если бы тогда в России имелись и эффективно применялись инструменты для оперативного анализа и прогнозирования, у нас было бы как минимум полгода на то, чтобы качественно подготовиться к пандемии и предотвратить ее последствия.
В мире ежегодно появляется примерно 200 инфекций, рассказал Дмитрий Мешков. Чаще всего их удается вовремя обнаружить и локализовать, но в случае с коронавирусом этого сделать не смогли. Чтобы справляться с подобными вызовами, нужна чувствительная система, которая в постоянном режиме ведет сбор оперативных и достоверных данных и быстро реагирует на возможную опасность, делая прогнозы и сообщая, когда что-то идет не так. Таким образом, цифровизация здравоохранения обеспечит обработку значительных объемов данных и доказательную экспертную поддержку управленческих решений, уверен эксперт.
Управление здоровьем населения — это одна из наиболее сложных задач, требующих межведомственного взаимодействия и междисциплинарной кооперации, подчеркнул он. А главная проблема сейчас — отсутствие диалога между специалистами. Получать и анализировать данные, характеризующие структуру рисков в отношении национального здоровья, позволит автоматизированная система кодирования данных в соответствии с международными классификациями. «Система международных классификаций — это перечень не клинических, а статистических диагнозов, на основании которых принимаются решения и производится перераспределение ресурсов. Например, если человек с ВИЧ умер от онкологического заболевания, то клиническая причина его смерти — онкология, — поясняет Дмитрий Мешков. — Но для принятия управленческих решений нам нужна первоначальная причина. То есть заболевание, которое лежит в основе цепочки событий, приведших к смерти пациента». На основе этой информации можно принимать решение, куда распределять ресурсы: условно говоря, на лечение онкологических больных или профилактику ВИЧ. В этом разница между клиническим и статистическим диагнозом, добавляет эксперт.
Для создания системного подхода к формированию качественных данных о состоянии здоровья населения, говорит Дмитрий Мешков, необходимо использовать такие международные классификации, как МКБ, МКФ и МКМВ. МКБ — это международная классификация болезней и причин смерти, где используются определенные алгоритмы кодирования. Она обязательна для применения в странах — членах ВОЗ. МКФ — международная классификация функциональных состояний, которая используется для определения индивидуальных нарушений функционирования, определения степени инвалидности и создания безбарьерной среды. МКМВ — международная классификация медицинских вмешательств, она призвана связать MKБ и МКФ по пяти параметрам и классифицировать вмешательства. Эта система пока не используется, уточнил эксперт.
При этом использование МКБ в настоящее время связано с рядом серьезных проблем, отметил докладчик. В частности, много ошибок обусловлено человеческим фактором. Основная причина в том, что сейчас информация о причинах смерти собирается вручную, также вручную заполняются медицинские свидетельства о смерти. В итоге около 87% свидетельств о смерти содержат ошибки. Чаще всего это ввод некорректной или противоречивой информации, неправильный выбор первоначальной причины смерти и ее кода. «Все это совокупно приводит к тому, что мы не можем правильно оценить, что у нас происходит с общественным здоровьем», — пояснил эксперт. По его мнению, большей части ошибок удастся избежать с помощью внедрения во всех медицинских организациях автоматизированных систем регистрации смертности, позволяющих автоматически производить выбор и кодирование состояний и причин смерти.
Среди факторов, несущих риски внедрения такой системы, докладчик назвал условия хранения и обеспечения безопасности использования персонализированных данных, достоверность исходящих данных — алгоритмы не должны искажать данные и результаты анализа. Для предотвращения рисков также необходима ориентированность системы на потребности страны, врачей, пациентов и системы здравоохранения. Кроме того, потребуется обучить специалистов для работы в системе.
Важно также понимать, что действующая в настоящее время нормативная база, регламентирующая процесс кодирования диагностической информации, недостаточна и она не дает единого подхода к использованию подобных инструментов, заключил Дмитрий Мешков.
Фото: iStock
