В Указе Президента Российской Федерации от 1 декабря 2016 г. № 642 «О Стратегии научно- технологического развития Российской Федерации» в числе приоритетных направлений научно- технологического развития страны на ближайшие 10–15 лет заявлено «внедрение персонализированной медицины и высокотехнологичного здравоохранения». Российское здравоохранение в свете общемировых тенденций вступило на путь цифровизации [1, 2, 3]. Цифровая медицина как важнейший фактор успешного развития позволяет обеспечить непрерывный контроль и мониторинг состояния качества медицинской помощи [4, 5], оптимизировать организационные процессы на принципах бережливого производства [6, 7], совершенствовать процессы обработки и обмена статистическими данными [8, 9], расширить процессы внедрения инноваций [10], повысить эффективность хозяйственной деятельности медицинских организаций [11]. Отмечается значительная роль внедрения информационных технологий в совершенствование качества клинической практики на основе модели «умная больница» [12]. Но особенно важна цифровизация для реализации принципа персонализированной медицины, поскольку учет множества факторов, которые могут повлиять на результат лечения конкретного пациента, — достаточно сложная задача, без цифровой поддержки которую врачу не решить [13, 14]. Речь идет о генетических, медико- социальных факторах, факторах индивидуального подбора рациональной фармакотерапии с учетом степени доказательности эффективности медикаментов [15, 16]. Особую актуальность эти вопросы приобретают в части кардиологической помощи, потребителями которой являются пациенты преимущественно пожилого и старческого возраста с большой факторной нагрузкой медико- социального и медико- биологического риска развития осложнений сердечно-с осудистых заболеваний [17]. С этих позиций цифровизация системы кардиологической помощи позволила бы повысить ее результативность за счет коррекции управляемых факторов. Вместе с тем анализ данных исследований показал, что вопросам цифровизации кардиологической помощи с позиции персонализированного подхода в научных публикациях внимания не уделялось, что обусловило актуальность и научную необходимость изучения данных аспектов.

Цель исследования: определить возможности использования цифровых технологий в обеспечении принципа персонализации медицинской помощи кардиологического профиля.

МЕТОДОЛОГИЯ

Исследование проводилось на базе здравоохранения Костромской области.

Информационно- методическую основу исследования составил опрос 1400 пациентов в возрасте от 18 до 80 лет с установленными диагнозами артериальная гипертония, ИБС (стенокардия напряжения, острый коронарный синдром (острый инфаркт миокарда, нестабильная стенокардия) (по классификации ВОЗ/ МОАГ 2004)), обратившихся за медицинской помощью в медицинские организации города Костромы и Костромской области. В исследование включались пациенты, подписавшие информированное согласие на участие. Ретроспективная группа (случаи оказания помощи) составила 1400 пациентов, проспективная — 200 пациентов, 21 эксперт. Также были проанализированы решения экспертной комиссии по 386 летальному случаю и 71 жалоба. Использовалась совокупность методов исследования: метод анализа литературы, системного и логического анализа, мониторинговый, экспертных оценок, контент- анализа, анкетирование, сравнительного анализа, статистические (группировка, ранжирование, корреляционный), фармакоэкономические («затраты — эффективность», АBC/VEN-DDD-анализа, минимизации затрат), организационно- функционального моделирования). Использовались также данные результатов автоматизированного мониторинга «Управление факторами результативности медицинской помощи кардиологического профиля».

Исследование проведено в рамках программы научных исследований ФГБОУ ВО ЯГМУ Минздрава России, протокол и дизайн исследования были утверждены Этическим комитетом (протокол № 21 от 08.02.2018).

Статистическую обработку данных проводили с помощью прикладных программы «Statistica 11.0» (StatSoft, Inc.). При этом проводилась проверка нормальности распределения количественных признаков по известным критериям — Колмогорова- Смирнова, Шапиро- Уилка, а также группировку базы данных, расчет экстенсивных величин. Достоверность различий показателей в группах исследования определялась по t-критерию Стьюдента (достоверной p < 0,05). Для изучения взаимосвязи двух признаков использовался корреляционный анализ по Спирмену. Критическое значение уровня статистической значимости принимали равным 5%.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Частью организационно-ф ункциональной модели цифровизации кардиологической помощи в Костромской области является разработанная авторами оригинальная автоматизированная платформа «Управление факторами результативности медицинской помощи кардиологического профиля» (Груздева А. А. с соавторами. Управление факторами результативности медицинской помощи кардиологического профиля. Программа для ЭВМ// Патент России № 2018612060. 2018. Бюл. № 2.). Методика автоматизированного мониторинга основана на платформе 1-С — Бухгалтерия (т. е. доступна любой медицинской организации (МО)), заключается в формировании автоматизированной базы данных на основе опроса пациентов, регистрации данных материально- технической и кадровой готовности медицинской организации к осуществлению помощи, экспертной оценки технологии оказания помощи. Данная база является основой для построения прогностических графических моделей и выделения факторов, нуждающихся в коррекции. Она осуществляется медицинскими работниками с технической поддержкой специалистов по АСУ (данные о пациенте заносят врач и медсестра, данные о материально- технической базе заносит старшая медсестра отделения/ больницы, данные о результатах экспертной оценки — эксперт МО (заведующий отделением).

Медико- организационная структура управления рисками снижения эффективности и качества оказания медицинской помощи включает: а) автоматизированную платформу для формирования базы данных о факторной обусловленности результативности помощи по трем блокам (медико- социальному, технологическому и инфраструктурному); б) алгоритмы и чек-листы коррекции неблагоприятных факторов; в) модель экспертной деятельности по случаям оказания кардиологической помощи, в состав которой входят 10 вариантов построения экспертных заключений и определения фармако- экономической эффективности терапии. Клинико- организационный подход персонализированного непрерывного управления рисками снижения эффективности фармакотерапии и качества оказания помощи больным с сердечно-с осудистыми заболеваниями заключается в том, что: выделены ведущие факторы, определяющие эффективность фармакотерапии, качество и результативность медицинской помощи; сформированы параметры и критерии их оценки, технология мониторинга на автоматизированной основе; создана автоматизированная платформа для формирования моделей оказания помощи с учетом институциональных, технологических и медико- биологических условий и ограничений на индивидуальном и медико- организационном уровнях (на уровне медицинской организации); сформированы алгоритмы и рекомендации по коррекции и модификации рисков снижения качества и результативности кардиологической помощи; предложены критерии оценки эффективности управления рисками. Использование метода автоматизированного мониторинга обеспечивает непрерывность управления; возможности построения автоматизированных моделей факторной обусловленности возможных рисков по каждому пациенту позволяют реализовать не только популяционный, но и персонализированный подход (по каждому случаю наблюдения пациента, оказания ему помощи), что является важным для реализации задач экспертной деятельности и выявления причин неблагоприятных исходов.

Рассмотрим цифровой подход к управлению факторами результативности кардиологической помощи на примере ситуационных факторов. К ситуационным факторам относятся: неблагоприятное время суток (ночь) и день недели (выходные, праздники) для оказания помощи; высокая загруженность врача другими больными, в том числе тяжелыми; нетипичность патологии у пациента; состояние здоровья врача, оказывающего помощь; вмешательство третьих лиц при оказании помощи. Информационная платформа позволяет провести анализ данных факторов, определить их частоту и спектр управленческих воздействий, которые необходимо предпринять. К основным мерам управления относятся: организация контрольных проверок и видеоконтроля; проведение фотохронометража рабочего времени персонала; назначение ответственных лиц в отделениях в праздничные дни; формирование карты нагрузки персонала в течение рабочей смены; проведение сортировки пациентов по приоритетности оказания помощи; обучение медицинского персонала правилам взаимодействия с родственниками пациента; формирование индивидуального плана наблюдения пациента с уникальными, нетипичными проявлениями заболевания и др.

В нашей работе мы не ставили задачу внести изменения в имеющуюся структуру контроля качества медицинской помощи и критерии его оценки. Они, как известно, определены Приказами Минздрава России и ФФОМС. В основу нашей работы положена предупредительная стратегия обеспечения качества и результативности помощи. Наша задача заключалась в том, чтобы определить, какие факторы формируют условия для неблагоприятных исходов помощи, мешают полной реализации потенциала (оптимального уровня) качества медицинской помощи. Это важно, поскольку не все зависит от медицинских работников, многое зависит от факторов, которые поменять нельзя, или можно, но не в краткосрочном периоде (требуется время). Это имеет важное значение для своевременного определения и коррекции отклонений. Мы установили, что формально, с позиции соблюдения порядков, клинических протоколов, стандартов, все может быть безукоризненно, но при этом результат (исход) — неблагоприятный. Идея работы по цифровизации кардиологической помощи — предложить универсальный методический инструмент: для врачей, которые бы знали, от каких факторов может зависеть результат их деятельности; для руководителей медицинских организаций — информацию о факторах, на которые надо повлиять; для экспертов качества медицинской помощи — информация о причинах, повлиявших на снижение качества и неблагоприятный результат.

На основе автоматизированной платформы «Управление факторами результативности медицинской помощи кардиологического профиля» (Груздева А. А. с соавторами. Управление факторами результативности медицинской помощи кардиологического профиля. Программа для ЭВМ// Патент России № 2018612060. 2018. Бюл. № 2) проведен анализ частоты факторов в двух группах сравнения: в группе случаев лечения больных, завершившихся положительным (оптимальным) результатом (выздоровлением, улучшением состояния, снижения числа обострений) — «группа положительного результата» (ГПР) (304 случая), и в группе случаев лечения больных, завершившихся с неоптимальным результатом (ухудшением состояния больного, учащением случаев обострения, повторной госпитализацией, инвалидностью, смертью) — «группа отрицательного результата» (ГОР) (96 случаев). Эти данные составили основу для построения модели факторной обусловленности реализации риска снижения качества и результативности кардиологической помощи в региональных условиях.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Полученные в исследовании данные позволили предложить концепцию персонализированной стратегии управления рисками у кардиологического больного, новизна которой заключается в индивидуальном подходе в оценке влияния различных факторов на каждого конкретного пациента, обеспечивающая решение поставленных задач с учетом территориальной удаленности. Тем самым, улучшая состояние здоровья у каждого конкретного пациента, достигаются повышение качества помощи кардиологического профиля в регионе и улучшение демографических показателей. Апробация данной модели с использованием математических и статистических методов, не учтенных в настоящее время еще в клинических рекомендациях, позволила снизить количество неблагоприятных исходов при оказании помощи кардиологическим больным в 1,7 раза.