Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: Научного журнала «Студенческий» № 26(70)

Рубрика журнала: Информационные технологии

Скачать книгу(-и): скачать журнал часть 1, скачать журнал часть 2, скачать журнал часть 3

Библиографическое описание:
Нахов Г.А. BIG DATA В СИСТЕМЕ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ // Студенческий: электрон. научн. журн. 2019. № 26(70). URL: https://sibac.info/journal/student/70/150248 (дата обращения: 30.03.2024).

BIG DATA В СИСТЕМЕ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ

Нахов Григорий Александрович

студент, магистрант, Факультет информационных технологий Московский политехнический университет

РФ, г. Москва

BIG DATA IN THE HEALTH SYSTEM

 

АННОТАЦИЯ

Рассмотрена сущность BIG DATA. Определено, что данный концепт специфический практически реализуемый инструмент, использование которого позволяет субъектам (организациям, учреждения, в том числе сферы здравоохранения) получать объективный достоверный и своевременный комплекс информации о специфике поведения «клиентов», периодичности и характере их обращения в организацию, что, в конечном счете, позволяет осуществлять анализ изменений и прогнозирование рыночных тенденций, выстраивать сообразно актуальной динамике рыночную стратегию, формировать и предлагать аудитории востребованные услуги и пр. Проанализирована специфика реализации BIG DATA в контексте CRM - систем, электронных медицинских карт.

ABSTRACT

Considered the essence of BIG DATA. It is determined that this concept is a specific practically realizable tool, the use of which allows subjects (organizations, institutions, including the healthcare sector) to receive an objective reliable and timely set of information about the specifics of the “customers” behavior, frequency and nature of their contact with the organization, which ultimately, it allows analyzing changes and forecasting market trends, building a market strategy in line with the current dynamics, forming and proposing audience demand services, etc. The specificity of the implementation of BIG DATA in the context of CRM - systems, electronic medical records is analyzed.

 

Ключевые слова: BIG DATA, система здравоохранения, эффективность, цифровизация, объем, скорость, многообразие.

Keywords: healthcare system, BIG DATA, efficiency, digitalization, volume, speed, diversity.

 

Современный мир - мир последовательной информатизации и компьютеризации. Это мир, который в среднесрочной перспективе с полной обоснованностью сможет быть определен как «цифровой мир» - некоторый целостный социально значимый концепт, где фактически все сферы общественной жизни детерминированы IT – технологиями.

Цифровая экономика – это специфический социально-экономический, и. в известной степени, философский концепт, согласно которому экономический сектор в качестве значимого (доминантного) своего базиса обнаруживает деятельность, детерминированную использованием цифровых технологий.

Процессы компьютеризации, внедрения передовых технологических решений в настоящее время характерны для подавляющего большинства отраслей, в том числе и для такой, представляющейся относительно традиционной отрасли, как здравоохранение.

Значимым механизмом в данном контексте является «концепт», получивший название BIG DATA, который может быть аттестован в контексте следующего спектра характеристик и определений.

BIG DATA – это:

  • специфическое технологическое решение, которое позволяет реализовывать процесс разностороннего системного анализа информации, которая оперативным образом извлекается из очень больших объемов сведений, данных и пр.;
  • комплекс данных, объем и сложность которых настолько существенны, что комплекс традиционного прикладного программного обеспечения не отвечает требованиям эффективности при осуществлении их обработки;
  • специфический практически реализуемый инструмент, использование которого позволяет субъектам (организациям, учреждения, в том числе сферы здравоохранения) получать объективный достоверный и своевременный комплекс информации о специфике поведения «клиентов», периодичности и характере их обращения в организацию, что, в конечном счете, позволяет осуществлять анализ изменений и прогнозирование рыночных тенденций, выстраивать сообразно актуальной динамике рыночную стратегию, формировать и предлагать аудитории востребованные услуги и пр.

BIG DATA – рассматривая данный концепт с точки зрения составных элементов его структуры – описывается посредством трех определяющих его характеристик: 3V (Volume, Velocity, Variety) — объем, скорость, многообразие. Охарактеризуем каждый из данных компонентов применительно в специфике деятельности учреждений и субъектов здравоохранения.

Объем: субъекты системы здравоохранения получают возможность сбора и концентрации совокупности разнородных данных, получаемых из различного по своему характеру источников. Данные могут получаться как при осуществлении обращений к социальным сетям, так и при использовании информационного комплекса машин и датчиков. BIG DATA позволяет не только получать необходимый информационный ресурс, но и, что составляло ранее существенную трудность, сохранять его.

Второй «компонент» концептуального решения BIG DATA - скорость. Поскольку и сам процесс сбора, и процесс аналитики ориентирован на большое количество информации, они должны осуществляться в максимально продуктивном режиме. Аналитика и решение потоков данных должны реализоваться на весьма высокой скорости, RFID-метки, датчики и интеллектуальный учет и вовсе инспирируют необходимость обработки информационного ресурса в режиме, сопоставимом с режимом реального времени. BIG DATA в данном контексте позволяет достичь требуемого уровня продуктивности и результативности.

В качестве еще одного значимого аспекта BIG DATA определяется разнообразие. Речь идет о том что рассматриваемый концепт позволят реализовывать системное оперирования различными по своему происхождению, составу и природе данными. Это могут быть как структурированные данные, определенные посредством числовой формы, так и данные неструктурированных текстовых документов, электронных коммуникаций и пр. [1]

Отрасль здравоохранения объективно обнаруживается одновременно и консервативной, и относительно прогрессивной в контексте внедрения передовых информационных технологий BIG DATA, что обусловлено рядом факторов и обстоятельств.

Во-первых, BIG DATA способствуют снижению напряженности общественного труда, качественно изменяют его природу. К примеру, многие трудоемкие процессы в сопровождении оказания медицинских услуг, реализация которых ранее требовала существенного объема «человеко - часов», в настоящее время исключительно автоматизированы. Роль человека здесь - реализация функции постоянного контроля.

Во-вторых, BIG DATA в частности, IT –технологии «цифрового мира» в целом существенным образом преобразуют повседневную практику оказания медицинских услуг: сегодня, к примеру, при наличии интернета посредством мессенджеров можно связаться с любой точкой земного шара, реализовывать он-лайн платежи, использовать различного рода приложения (к примеру, яндекс-карты), которые оптимизируют процессы передвижения в пространстве.

В-третьих, сегодня все большее распространение - в контексте, к примеру, развития отечественной отрасли здравоохранения - получают различного рода негосударственные медицинские учреждения, которые, находясь в достаточно жесткой конкурентной среде, ориентированы на формирование значимых преимуществ, а использование информационных технологий в целом и BIG DATA в частности инспирируют последовательную оптимизацию уровня клиентоориентированности рассматриваемых организаций.

Медицинские учреждения аккумулируют огромные объемы информации, причем самой разной. В их IT-инфраструктуре учету подлежат не только простейшие сведения в текстовом формате, например данные, которые собирают в регистратуре, но и:

  • томографические или рентгеноскопические снимки (вплоть до 3D-реконструкций);
  • показания биопсии;
  • результаты клинических анализов;
  • медицинские назначения, включая выписанные препараты;
  • биометрические данные с носимых пациентами устройств и так далее.

Данных — огромное количество, поступают они из десятков источников, «завернуты» во множество форматов (не всегда совместимых между собой) и в массе своей никак не упорядочены. Ситуация осложняется тем, что даже развитые рынки, где система здравоохранения компьютеризируется с 1980-х и индустрия MedTech вышла из младенчества, страдают от «лоскутной цифровизации».

Впрочем, за последние годы пул решений по работе с медданными стал гораздо менее фрагментированным. В частности, появились пусть не универсальные и не обязательные к соблюдению, но популярные отраслевые стандарты. Можно представить себе некую «эталонную клинику», применяющую трендовые технологии по обмену медицинскими данными и их хранению.

Помимо это существенным источником BIG DATA являются традиционные корпоративные данные, главным образом информация о клиентах из CRM-систем. При этом внедрение CRM - система в практику функционирования субъектов системы здравоохранения выступает в качестве потенциального «драйвера» повышения уровня клиентоориентированности.

Имеет место некоторый представляющийся объективным тезис: клиентоориентированная субъектов системы здравоохранения должна быть детерминирована, главным образом, последовательной оптимизацией обнаруживающейся доминантной категории – качество оказываемых услуг. Существенный потенциал в этом контексте обнаруживает именно практика последовательного внедрения CRM – систем.

CRM – система – как некоторый концепт – обнаруживается в рассматриваемой плоскости весьма эффективной, перспективной, позволяющей оптимизировать все категории ресурсов субъектов системы здравоохранения, организации действительно эффективной работы с обращениями клиентов в контексте BIG DATA.

В общем виде CRM – системы - есть системы управления взаимоотношениями с «клиентами», обратившимися в тот или иной орган, учреждение, в том числе и в сфере здравоохранения.

Охарактеризуем данную систему - как обнаруживается она в рассматриваемой области - отметив следующие аспекты.

  • CRM, сопряженный с BIG DATA механизм, может быть аттестован как программное обеспечение прикладного характера, детерминирующее автоматизацию процессов коммуникации с широким кругом потребителей медицинских услуг (клиентов). Грамотно организованная система позволяет оптимальным образом организовать механизмы систематизации и сохранения всего многообразия данных (информации) о «клиентах», обратившихся в установленном порядке. Кроме этого - что особенно важно для субъектов, функционирующих в сфере здравоохранения - система позволяет в полной мере сохранить истории взаимоотношений с каждым конкретным клиентом.
  • Базисное положение концепта, ставшее основанием для практики внедрения CRM, заключается в том, что именно клиент - ядерный компонент эффективных коммуникаций, в том числе и в контексте оказания медицинских услуг. Заинтересовать «клиента», оказать ему услугу должного качественного уровня - важно, однако не менее важно сделать клиента постоянным, лояльным к деятельности именно данной медицинской структуры. Для этого, безусловно, важно осуществлять системный сбор соответствующего информационного ресурса, характеризующего клиентскую базу. BIG DATA здесь – принципиальный базисный компонент.

Таким образом, BIG DATA как основа CRM – систем обнаруживают последние не просто как пакет прикладных программ, но как определенного рода философия коммуникаций, где доминанта - «клиентоориентированность», формирование лояльной и удовлетворенной деятельностью конкретного медицинского учреждения аудитории.

Одна из основных проблем при внедрении CRM – системы в практику функционирования субъектов медицинской отрасли заключается в необходимости реализации целостного логически обусловленного подхода, что подразумевает одновременную актуализацию всех структурных элементов названной системы, которая сопряжена и коррелирует с BIG DATA.

Рассмотрим структуру CRM – системы, выделив в ней следующие компоненты.

  • Фронтальный компонент - некоторый базис всей рассматриваемой системы. Его функционал заключается в обеспечении бесперебойного и максимально эффективного обслуживания лиц, обратившихся в данную медицинскую структуру. При этом процесс обработки накапливаемого информационного ресурса может быть организован инвариантно: автономно, распределено, централизованно. Выбор конкретной «схемы» также составляет некоторую проблему: важно, чтобы специфика уже сложившейся организационной структуры, схемы документооборота конкретной структуры были в полной мере учтены.
  • Операционный компонент, посредством которого происходит авторизация всего круга возможных операций, а также формируется оперативная статистическая информация, которая может стать основой принятия своевременных управленческих решений.
  • Собственно хранилище данных: здесь происходит концентрация всего многообразия накапливаемых сведений о гражданах, вступивших в коммуникацию с субъектом системы здравоохранения, о причинах обращений к кругу конкретных профильных специалистов, врачей. Кроме того, накапливается информация о периодичности обращений, экстренном или плановом их порядке.
  • Аналитическая подсистема, посредством которой осуществляется структурирование информации, ее синтез, анализ, дифференциация. Данная подсистема в качестве своего основания искусственный интеллект как свойство интеллектуальных систем реализовывать определенного рода, характера, наполнения и состава функции, например творческие, аналитические, эмпирические которые ранее – традиционно, до формирования «информационного общества» и «глобального информационного пространства» рассматривались как исключительная прерогатива человека.
  • Результирующий компонент - распределенная система оптимизации и поддержки эффективных решений. В рамках данного компонент происходит выработка наиболее эффективных - по форме, периодичности, объему и пр. – форму взаимодействия, коммуникации с клиентской базой. Фактически на основании полученной и систематизированной статистической информации возможным становится определение и реализация круга практических мер по поддержанию и развитию лояльной клиентской аудитории данного конкретного субъекта отрасли здравоохранения.

Реализация данной логической схемы - концептуальное основание достижения «проектной мощности» BIG DATA. Вместе с тем, существенной в заданном контексте проблемой обнаруживается проблема определения конкретного «исполнителя». Процедура формализации требований к внедряемому решению, выбора конкретной системы и ее последующее внедрение может проводиться либо собственными силами сотрудников конкретной организации отрасли (здравоохранения), либо силами внешних консультантов и интеграторов. [2]

CRM-системы к настоящему времени весьма эффективно реализуются. В сфере здравоохранения значимым примером может быть определена практика внедрения названных систем в США, Австралии, Канаде. В числе наиболее востребованных здесь обнаруживается продукт, производимый компанией «Salesforce.com», которая по результатам 2016 года занимала около 20% мирового рынка CSS (Customer Service and Support).

Примеры реализации названного подхода в отечественной практике - инвариантны. В числе используемых отечественными субъектами CRM-систем могут быть названы следующие продукты, предлагаемые целым рядом компаний: Bpm'online, Microsoft Dynamics CRM, C:CRM, Terrasoft, Клиент-Коммуникатор (КлиК), A Soft CRM, Oracle Siebel CRM и пр.

Внешние, «сторонние» исполнители обладают, в большинстве случаев, соответствующим опытом, сформированными подходами. При этом реализация внедрения BIG DATA, CRM-системы собственными силами субъекта отрасли здравоохранения позволяет максимально возможным образом учесть конкретную многообразную специфику данного субъекта, определить которую может составлять существенную задачу для внешних интеграторов.

При любом из возможных механизмов фактической реализации BIG DATA в конечном счете, должна реализовывать следующий функционал.

  • Создавать комплексный информационный ресурс.
  • Структурировать все многообразие обращений клиентов.
  • Осуществлять в эффективном режиме распределение всего круга обращений по структурным профильным подразделениям медицинского учреждения.
  • Реализовывать мониторинг и контроль в контексте принятия соответствующими должностными лицами соответствующих решений как реакции на поступившие обращения.
  • Оптимизировать затраты и уровень напряженности труда сотрудников медицинского учреждения.
  • Получать качественно новые знания за счет комплексного анализа всей информации в рамках некоторого целостного единого аналитического хранилища.
  • Оптимизировать и последовательно расширять функциональности существующих информационных систем поддержки бизнеса.
  • Максимизировать уровень эффективности использования аппаратных ресурсов серверов.
  • Обеспечивать минимально возможную стоимость владения всеми видами информации при сохранении требуемой производительности за счет возможности использования ПО с открытым исходным кодом и облачных технологий хранения информации.

Имеет место, как отмечалось некоторая статичность, не всегда достаточная степень восприимчивости и открытости отрасли здравоохранения к системному внедрению IT – инноваций.

Вместе с тем мировая практика в рассматриваемом контексте обнаруживает значимый, четко сформировавшийся и последовательно прослеживаемый тренд: субъекты сферы здравоохранения переходят в информатизированный формат, основа которого еще одно практическое воплощение BIG DATA - ЭМК - электронные медицинские карты.

На практике это означает, главным образом, развитие сервисов интегрированных электронных медицинских карт и М2М-устройств, в рамках которых происходит концентрация и структуризация разнородной информации о клиенте (пациенте), поступающей из различных модулей: системы лабораторной диагностики, архива медицинских изображений и прочих специализированных медицинских сервисов и пр.

Имеет место статистика: лидером по внедрению ЭМК являются США: в штатном режиме данное решение использует здесь около 33% лечебно-профилактических учреждений, а в 46 % протекают процессы развертывания, апробации и использования. [3]

Примерами эффективной реализации ЭМК в мире могут быть определены востребованные продукты следующих производителей: eClinicalWork, Allscripts Healthcare Solutions, Inc, Cerner Corp., Practice Fusion.

В США по итогам 2018 доминантный объем рынка систем ведения ЭМК занимали следующие производители: Epic (26.7 %), Cerner (24.8 %), Meditech (17 %), Centricity Practice Solution (10.3 %), Allscripts (7.2 %), MedHost (4.1 %) и Athenahealth (2.1 %).

В России данный элемент носит наименование интегрированной электронной медицинской карты, его применение и в целом построение электронных медицинских систем регламентируются кругом стандартов.

В настоящее время данная практика находится уже не на стадии пилотного запуска, но сдержанного, целенаправленного апробирования.

На текущий год в СБПА ВС РФ на базе ЕИАС уже развернуты ЭМК и уже сейчас собирает все доступные данные по лётчикам.

Данный механизм, «ядерный компонент» которого составляет BIG DATA, требует, кроме прочего решения объективных проблем, главным образом, обеспечения субъектов здравоохранения медицинским соответствующей компьютерной техникой, расширения степени их охвата высокоскоростным доступом в интернет.

Некоторый краткосрочный рубеж здесь - окончание 2020 года. Именно тогда, в случае успешной реализации мероприятий по перевооружению и совершенствованию технического оснащения субъектов отрасли здравоохранения, охват медицинских учреждений России электронными медицинскими картами составит 95 % [5], аналогичной величины достигнет и показатель доступности высокоскоростного доступа к глобальной сети.

Разработка вычислительных систем и алгоритмов поиска корреляций должна оказаться той выигрышной стратегией, которая в конечном итоге преобразует огромные неструктурированные массивы информации в источник гипотез и моделей, пригодных для облегчения поиска тенденций, содержащихся внутри этих массивов.

Думается, что названные проблемные аспекты - разрешимы, а трудности, связанные с внедрением BIG DATA в контекст функционирования субъектов отрасли здравоохранения в полной мере оправданы совокупностью потенциальных положительных эффектов.

Основываясь на всем, сказанном выше, определим некоторые следующие выводы.

Во-первых, BIG DATA - есть комплексная методология формирования, анализа и использования накопленного информационного ресурса, характеризующего специфические запросы каждого клиента, который хотя бы единожды обращался в конкретную структуру отрасли здравоохранения.

Во-вторых, данная система обеспечивает возможность абсолютной доступности информации: имеет место полный постоянный, беспрепятственный доступ к данным о клиентах, которую заинтересованные субъекты (руководство, медицинский персонал, специалисты соответствующих структурных подразделений медицинского учреждения) могут получить в рамках собственной компетенции.

Следовательно, организация системы «иерархического доступа» к дифференцированной по некоторым «уровням» информации представляется существенным аспектом, который должен разрешаться с учетом специфики конкретной медицинской организации.

В-третьих, BIG DATA инспирирует возникновение значимого синергетического эффекта, когда получение, концентрация, аналитика многообразного по своей природе информационного ресурса позволяет сделать спектр услуг, оказываемых субъектами отрасли здравоохранения «личностно ориентированными».

BIG DATA обнаруживается механизмом, который детерминирован инвариантным комплексом практической реализации, он, полагаем, с течением времени станет не только универсальным, но допускающим решение узких задач, которые актуальны для конкретного учреждения здравоохранения.

BIG DATA эффективно зарекомендовал себя в сфере банковских услуг, ретейла, аналитики и пр.

Это позволяет говорить о фактическом формировании значимого опыта, который, разумеется, с учетом специфики отрасли здравоохранения, может быть системно в нее экстраполирован. BIG DATA - фактор повышения уровня клиентоориентированости функционирования субъектов данной отрасли.

 

Список литературы:

  1. Мелюхин И. С. Информационное общество: истоки, тенденции, проблемы развития. М., 2016.
  2. Crm-система. Проблемы выбора и внедрения (Мельникова А.В., Зварцева Е., Бирюкова Ю.) («Информация и коммуникация», 2017, n 1),
  3. Электронные медицинские карты в США: аналитический обзор // ООО «АКСИМЕД».–М.,2011[online]URL: http://www.aksimed.ru/download/center/present/emr%20in%20the%20usa.pdf. Режим доступа: 17.06.2019.
  4. Электронный фонд правовой и нормативно-технической документации [online] URL: http://docs.cntd.ru/document/1200095105. Режим доступа: 19. 06.2019.

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом
CAPTCHA
Этот вопрос задается для того, чтобы выяснить, являетесь ли Вы человеком или представляете из себя автоматическую спам-рассылку.