Комитет по здравоохранению Санкт-Петербурга (N3.Индекс пациентов. Система идентификации пациентов лечебных учреждений)

В Санкт-Петербурге разработана система идентификации пациентов лечебных учреждений. «N3.Индекс пациентов» анализирует данные пациентов, поступающие из медицинских организаций, и устанавливает связи между записями. В результате обеспечивается корректная идентификация пациента и формируется интегрированная электронная медицинская карта, в которой хранится информация обо всех обращениях пациента за медицинской помощью в разные учреждения города. Система адаптирована к процессам российского здравоохранения и способна заменить зарубежные аналоги.

Проект реализован по заказу Комитета по здравоохранению Администрации Санкт-Петербурга. Разработчиком системы выступила компания «Нетрика», специализирующаяся на разработке ИТ-решений для государственных органов.

В Петербурге, как и в большинстве регионов России, в медицинских учреждениях используется большое количество разнообразных информационных систем. Данные пациента в разных системах отличаются по структуре, объёму, качеству и содержанию. При объединении данных, поступающих из медицинских учреждений на уровень региона, необходимо уметь определять, к какому пациенту относится поступившая запись. Возникает непростая задача глобальной идентификации пациентов, без решения которой формирование интегрированной электронной медицинской карты просто невозможно. Решение задачи осложняется как ограничениями программных средств, так и человеческим фактором: ошибки часто возникают при вводе данных оператором.

Классическая схема идентификации пациента предполагает наличие достоверного источника информации о пациенте, доступного для всех участников информационного обмена. В российских реалиях бывает крайне сложно определить такой источник, и тем более получить к нему доступ.

«N3.Индекс пациентов», разработанный компанией «Нетрика», позволяет с высокой точностью определять принадлежность различных записей к одному пациенту даже в отсутствие единого общедоступного источника данных.

В данной системе тщательно спроектирован процесс движения и обработки данных. О пациенте, обратившемся в медицинскую клинику, появляется запись в локальной медицинской информационной системе (МИС). Затем эти данные поступают в сервис «N3.Здравоохранение». Сервис оценивает данные по нескольким критериям с использованием специализированных алгоритмов. Результатом работы сервиса являются условные «баллы схожести», на основе которых связываются или разделяются записи о медицинском обслуживании пациента. Сервис умеет отличать однофамильцев, выявляет опечатки и ошибки, которые могли быть допущены при вводе данных, предотвращает потерю информации в случае человеческой ошибки, хранит историю изменений. В спорных случаях, когда информации недостаточно, решение будет принимать оператор системы, для чего предусмотрен пользовательский интерфейс.TAdviser Security 100: Крупнейшие ИБ-компании в России 59.5 т

Отличие подхода «Нетрики» в том, что знания о пациентах регистрируются исключительно в том объеме, который необходим и достаточен для оказания услуги. Нет необходимости изменять структуру и содержание данных в локальных информационных системах. Это существенно снижает совокупную стоимость владения системой для региона.

«Системы управления данными пациентов широко применяются в проектах здравоохранения во всём мире. «N3.Индекс Пациентов», разработанный «Нетрикой», - российский продукт, способный заменить зарубежные аналоги и адаптированный к процессам российского здравоохранения, - считает Чумаков Денис, руководитель направления «Здравоохранение» компании «Нетрика». - Этот сервис может успешно работать в российских реалиях, когда нет единого, общего для всех и достоверного источника информации о пациентах. Применение сервиса не ограничено жёстко отраслью, он может применяться везде, где нужно идентифицировать человека».

При создании регионального индекса пациентов была использована семантика стандарта FHIR - международного стандарта для здравоохранения, наиболее современной версии отраслевого стандарта HL7.