ЭМК для РАМН
 |
| Борис Кобринский: «На каждом этапе информатизации следует выбирать реалистичную цель» |
В Российской академии медицинских наук обсудили вопросы создания электронной медкарты для подведомственных организаций. Репликация структуры данных наиболее успешной медицинской информационной системы, ориентированной на стационар с поликлиникой, подходит для МИС общего назначения, но не для РАМН, где каждая организация уникальна.
В отличие от среднестатистических лечебных учреждений, большинство пациентов медучреждений РАМН страдают нетривиальными заболеваниями, имеют толстые истории болезни и постоянно наблюдаются в нескольких профильных учреждениях. Для них особенно важна максимальная полнота и детальность информации, глубина отражения медицинской специализации и быстрота поиска. Кроме того, академические учреждения фокусируются на научно-исследовательской и методической деятельности, так что, помимо лечебного, им предстоит автоматизировать учебный и научный процессы. Но развивая модели данных, которые исторически используются в этих учреждениях, затруднительно организовать обмен данными между ними, а также с организациями, направляющими больных на лечение.
Наиболее оптимальным подходом представляется развитие узкопрофильных моделей данных на базе устоявшихся и контролируемых референтных информационных моделей и терминологий, полагает Алексей Сошнин, директор по консалтингу IBS.
Выбор модели данных зависит от того, какая МИС нужна РАМН, при этом стоит ориентироваться на систему, которая, по классификации Gartner, ближе всего к «наставнику» по уровню зрелости. Выбранная академией модель должна давать возможность агрегации и доступа к большим массивам данных множества организаций на протяжении длительного времени, в том числе для участия в международном обмене данными, обеспечивать максимально возможный уровень структурирования данных, их кросс-терминологическую и версионную сопоставимость и использование единой терминологии, а также иметь референтную модель данных.
Референтная информационная модель, описывающая предметную область и создающая ее семантику, есть в обоих популярных международных стандартах: в OpenEHR она называется RM, а в HL7 — RIM. Основное различие между ними в том, что RM OpenEHR — техническая модель, клинический же контент описывается артефактами, а RIM HL7 v.3 описывает в том числе клиническую предметную область.
Убедительных доказательств, что один стандарт имеет преимущества перед другим, нет. Для обмена выписными эпикризами и результатами лабораторных исследований на практике стал популярным HL7 v.3 CDA, но как модель представления структурированных данных HL7 v.3 RIM не получил распространения из-за своей сложности, и сейчас ведутся работы над четвертой версией этого стандарта. А вот интерес к OpenEHR в последнее время растет, и в ближайшем будущем он имеет шанс стать стандартом представления структурированных клинических данных.
Крупнейшие медицинские сети США, такие как Kaizer Permanente и Mayo Clinic, стремящиеся к интероперабельности своих систем на уровне детальной клинической информации, выбрали для себя OpenEHR.
«Теоретически OpenEHR лучше других подходит для создания единой базы клинических данных научных и медицинских организаций в структуре РАМН», — отметил Сошнин. А для обмена неструктурированными и слабоструктурированными медицинскими документами лучшей комбинацией, по его мнению, является HL7 v.3 CDA первого и второго уровня в сочетании с инфраструктурой IHE.
Борис Зингерман, зав. отделом компьютеризации Гематологического научного центра, ранее входившего в структуру РАМН, разработал три проекта стандартов электронной медкарты: «ЭМК. Термины и определения», «ЭМК в медицинской организации» (переработанный ГОСТ «История болезни») и «Интегрированная электронная медкарта». По его оценке, в ближайшее время заранее и полностью структурированная информация российским медучреждениям не грозит, но процесс формализации можно начать, например, с лабораторных исследований.
По пути автоматизации можно двигаться только поэтапно и на каждом этапе следует выбирать реалистичную цель, подчеркнул Борис Кобринский, руководитель Медицинского центра новых информационных технологий Московского НИИ педиатрии и детской хирургии. Например, экспертные системы — помощники врача в принятии решений невозможно создать быстро, зато вполне реально разгрузить врача от излишней писанины уже на первом этапе автоматизации.
По мнению Петра Кузнецова, начальника управления информатизации и связи с СМИ аппарата президиума РАМН, cначала следует сделать необходимое по закону — представить государству данные для медицинской статистики, интегрировавшись с региональными и федеральными сервисами. Затем настанет очередь решать корпоративные задачи РАМН — организовать накопление данных для науки, а потом — задачи конкретных медицинских организаций в соответствии с их специализацией. Если облака, созданные на федеральном и московском уровнях, позволят решать задачи, стоящие перед научными учреждениями, то РАМН не понадобится развивать собственные программные инструменты, отметил Кузнецов. Однако пока не похоже, что бесплатные сервисы будут на это способны.