Как оптимизировать процессы в здравоохранении с помощью ИИ-моделирования

Развитие системы здравоохранения – один из национальных приоритетов. Фокусом на ближайшие шесть лет становится повышение уровня рождаемости и сохранение его устойчивых темпов роста, а также увеличение продолжительности жизни населения страны до 78+ лет.

Использование инновационных ИТ-продуктов

Использование технологий искусственного интеллекта, в том числе методов математического моделирования, машинного обучения, набирает обороты в задачах управления для многих социально-экономических сфер. Госуправление не является исключением, интерес к инновационным методам в этой сфере стремительно растет из года в год, открывая дополнительные возможности для повышения эффективности деятельности государственных органов.

Одним из направлений развития с применением современных технологий является медицинская сфера. Как и в других сферах, математическое моделирование и машинное обучение способно решать задачи как стратегического, так и операционного плана. Практически любая деятельность может стать более эффективной за счет использования систем поддержки принятия решений на каждом уровне и каждом направлении.

Сегодня инструменты поддержки принятия решений широко распространяются и становятся все более доступными. Современные инструменты не только блестяще решают поставленные задачи, но и позволяют это делать максимально быстро, своевременно реагируя на изменяющуюся ситуацию. Вот только небольшая часть задач, которые могут быть решены с помощью инновационных ИТ-продуктов:

• Оптимизация работы медицинских учреждений – распределение нагрузки и ресурсов для максимального охвата населения, в том числе закупки, планирование мероприятий и пр.
  
• Предиктивная диагностика и раннее обнаружение отклонений и заболеваний, выявление групп риска.
  
• Планирование и разработка оптимального пакета мероприятий, нацеленных на улучшение качества жизни и повышение ее продолжительности.
  
• Индивидуальный подход к пациентам и точная диагностика с максимальным использованием сведений об образе их жизни, историй болезней, семейного анамнеза и других данных.
  
• Тесное взаимодействие с пациентом для доведения ему информации о необходимости проведения обследований, мониторинга состояния здоровья, мотивации здорового образа жизни, а также максимально быстрой помощи в случае необходимости.

Вперед, к долголетию!

Моделирование анализирует различные сценарии развития ситуации, предсказывать возможные последствия и оценивать эффективность принимаемых решений. Это минимизирует риски и помогает создать более эффективную стратегию достижения поставленных целей. Допустим, необходимо спланировать спектр мероприятий, позволяющих реализовать национальный проект «Продолжительная и активная жизнь». На сегодняшний день не существует систем, способных сформировать оптимальный пакет мероприятий. Он формируется региональными чиновниками самостоятельно, лишь умозрительно и интуитивно предсказывая эффективность запланированных действий.

Моделирование же предполагает провести взвешенный анализ воздействия каждого мероприятия на те или иные показатели и выработать стратегию, при которой цель будет достигнута наиболее оптимальным способом. При этом будут учтены требования по минимизации негативного влияния и максимальному использованию имеющихся ресурсов.

Сформировав пакет мероприятий, можно переходить к детальному рассмотрению каждого из них. На примере нескольких сценариев продемонстрируем, как построение математической модели помогает эффективно управлять мероприятиями в сфере здравоохранения и прогнозировать их результативность.

Диспансеризация как задача для аналитиков

Эффективность организации процесса диспансеризации населения зависит от грамотного распределения медицинского персонала и ресурсов здравоохранения, что довольно легко решается инструментами экономико-математического моделирования.

В процессе работы по организации диспансеризации возникает задача оценки эффективности распределения медперсонала, поликлиник и других элементов системы здравоохранения с учетом мощности каждого звена, характера территории, численности различных групп населения, трудоемкости медицинских процедур. Неполный учет каждого из описанных факторов приводит к перегрузке одних поликлиник и участков и недозагрузке других, что, в свою очередь, негативно сказывается на численности медицинского персонала, получающего неадекватную нагрузку.

Оптимизация модели поликлиники в первую очередь подразумевает равномерное распределение нагрузки среди врачей и медицинских работников. Компенсировать нагрузку можно, например, за счет изменения числа пациентов различных возрастных групп. А это, в свою очередь, помогает поликлиникам формировать эффективные планы по диспансеризации населения с учетом своей текущей нагрузки.

Но на входе аналитики могут столкнуться с необходимостью извлечения данных для построения модели анализа из разрозненных и разноформатных источников. Существует отдельный класс решений DAP (Data and Analytics Platform), которые помогут упростить сбор, обработку, анализ данных и прогнозирование развития событий. С применением этих инноваций процесс моделирования становится наиболее оперативным и качественным, что помогает региональным чиновникам быстрее принимать обоснованные решения при разработке и внедрении программ диспансеризации населения.

Моделирование оптимизирует процесс диспансеризации населения с учетом всех значимых параметров – от количества пациентов до доступности медицинских ресурсов в конкретном медучреждении. На основе этого анализа можно разработать дальнейшие стратегии распределения медицинского персонала и оборудования для максимального охвата населения, что, в свою очередь, обеспечит качественную медицинскую помощь.

Профилактика заболеваний и снижение смертности

В настоящее время идет серьезная борьба с сердечно-сосудистыми и онкологическими заболеваниями, другими патологиями. Моделирование процессов здравоохранения также становится мощным инструментом в предотвращении данных заболеваний, позволяя разрабатывать стратегии профилактики и лечения, что способствует снижению заболеваемости и смертности. Применение математических моделей максимально эффективно оптимизирует и направляет ресурсы здравоохранения на те мероприятия, которые принесут наибольшую пользу населению. Профилактические программы могут включать в себя изучение скрининговых данных, регулярное проведение медицинских обследований, просвещение населения о здоровом образе жизни, а также активное внедрение инновационных методов диагностики и лечения.

К примеру, система анализирует огромные объемы информации об онкобольных, их историях болезни, результатах лечения и прогнозах. Это помогает выявлять закономерности, факторы риска, а также определять наилучшие подходы к лечению конкретных типов рака. Максимальный эффект в данном случае даст интеграция математической модели с медицинскими системами, нацеленными на выстраивание клинического пути пациента. Это способствует созданию персонализированных планов лечения на основе их индивидуальных характеристик, медицинской истории, генетических данных и реакции на предыдущие терапии.

В профилактическом аспекте аналитика медицинских данных может выявлять группы риска для развития рака, определять наиболее эффективные методы профилактики и скрининга, выявлять признаки заболевания на ранних этапах и снижать смертность за счет оперативного оказания медпомощи.

Профилактика заболеваний не только способствует снижению заболеваемости и смертности населения, но и экономически обоснованна. Предупреждение заболеваний обходится гораздо дешевле, чем их лечение. Поэтому инвестиции в профилактические программы, основанные на анализе данных моделирования, могут принести значительную экономическую выгоду в будущем.

Оптимизация управления медицинскими учреждениями

Ретроспективный анализ данных играет важную роль в оптимизации управления медицинскими учреждениями. Путем анализа прошедших событий и полученных результатов работы можно выявить закономерности, влияющие на здоровье населения, и определить возможности эффективного управления. С помощью анализа данных о посещаемости, загруженности и качестве оказываемых услуг выявляются сильные и слабые стороны работы медицинских учреждений и определяются области, которые требуют дополнительного внимания, а также разрабатываются программы для повышения эффективности и качества медицинского обслуживания. Оценка потребности в медицинских кадрах и оптимизация их использования является важной задачей управления медицинскими учреждениями. В данном случае процесс моделирования оценивает процент доукомплектованности медицинского персонала и коэффициент совмещения, что выявляет потребность в кадрах и возможность их эффективного использования.

Оценка реального экономического эффекта от принятых решений улучшит качество оказываемых медицинских услуг с помощью рационального использования уже имеющихся ресурсов, что обеспечит максимальное удовлетворение потребностей населения и повысит уровень доступности и качества медицинской помощи.

Таким образом, процесс моделирования и ретроспективный анализ данных помогают разрабатывать эффективные стратегии управления здравоохранением для получения населением более качественной медицинской помощи.

Равномерное распределение нагрузки на медиков

Одной из важных задач оптимизации системы здравоохранения является равномерное распределение нагрузки среди медицинского персонала в поликлиниках. Это важно для обеспечения доступности медицинской помощи и предотвращения перегрузок в большинстве медицинских учреждений. Применение математических моделей в этом процессе позволит быстро анализировать данные о посещаемости, заболеваемости и другие факторы, влияющие на нагрузку медицинского персонала. С помощью этих моделей можно оптимизировать загруженность медперсонала, что поможет более слаженной работе медицинских учреждений.

Анализ специализации и квалификации медперсонала тоже учитывается в определении степени нагрузки. Моделирование в этом плане определяет оптимальное соотношение различных специалистов и обеспечит их равномерное распределение по учреждениям здравоохранения в зависимости от потребностей населения.

Использование математических моделей улучшит доступность медицинской помощи, снизит время ожидания на прием, повысит уровень удовлетворенности пациентов услугами и в целом эффективность работы медицинских учреждений, качество медицинского обслуживания населения, а также обеспечит равный доступ к медицинской помощи для всех граждан.

Привлечение и удержание медицинских кадров

Сегодня во всей стране реализуется большое количество федеральных и региональных мер, которые направлены на снижение кадрового дефицита в сфере здравоохранения. К примеру, программа «Земский доктор» позволяет молодым врачам при переезде в сельскую местность получить до 2 млн рублей. Федеральные округа и отдельные субъекты вводят свои программы. Так, в СФО фокус делают не только на расширение количества целевых мест в медицинских учреждениях, но и предлагают дополнительные дотации молодым врачам, а в некоторых городах и обеспечивают медиков жильем.

В условиях динамичного развития здравоохранения одной из наиболее важных задач является привлечение и удержание высококвалифицированных медицинских специалистов. И в этом процессе использование математического моделирования играет значительную роль, обеспечивая точное прогнозирование потребности в кадрах, их привлечение, удержание и оптимальное распределение.

С помощью моделирования можно анализировать различные сценарии развития здравоохранения, учитывая демографические изменения, тенденции в медицинском образовании, уровень зарплаты, социальные условия работы. Еще одним преимуществом использования моделирования является возможность прогнозирования потребности в медицинских кадрах в зависимости от различных сценариев развития здравоохранения. Это облегчит региональным и федеральным властям разработку и внедрение эффективных способов привлечения и удержания медицинских кадров.

Кроме того, моделирование дает возможность оценить эффективность различных мероприятий по привлечению и удержанию медицинских кадров для оптимизации использования уже имеющихся ресурсов и повышения эффективности программ, применяемых в этой области.

Защита данных

Важность защиты данных о здоровье является очень ответственным направлением в контексте реализации национальных проектов по развитию здравоохранения. Подход, применяемый с использованием таких продуктов, как Innostage Data Analysis Platform, может не только обеспечить анализ данных о здоровье, но и гарантировать их безопасность и конфиденциальность.

Этот инструмент представляет собой продвинутые методы шифрования и управления данными, обеспечивает защиту информации от несанкционированного доступа к данным. В связи с этим доступ к медицинской информации, которая является наиболее чувствительной, контролируется и ограничивается во избежание неправомерного их использования или утечек.

Анализ данных о здоровье населения должен проводиться в соответствии с высокими стандартами медицинской этики и безопасности. Это дает гарантию, что информация о здоровье населения останется защищенной и не доступной лицам без соответствующих полномочий. Надежная киберзащита данных о здоровье обеспечивает их сохранность и конфиденциальность, это вызывает доверие общества к системе здравоохранения.

Долголетие – наглядно

Все результаты моделирования представляются на дашбордах и могут быть переданы в BI-системы ситуационных центров высших должностных лиц или представлены в виде встроенных отчетов. К примеру, система может оперативно предоставить аналитику по потребности в медицинских кадрах с возможностью сравнения нормативной потребности и фактического расписания по поликлиникам и специальностям. На экран можно вывести визуализацию данных о потребности в медицинских кадрах и их расхождениях, а также нагрузке на территориальные участки. С помощью платформы можно получить рекомендации по прикреплению новых и строящихся жилых домов к поликлиникам, а также по строительству новых объектов здравоохранения для обеспечения социальных гарантий. В функционал можно встроить карты с отображением прикрепления жилых домов к поликлиникам и расположением объектов инфраструктуры с прикрепленными к ним медицинскими учреждениями, сделать наглядными другие результаты многомерного анализа.

Инструменты анализа данных, которые заложены в In-DAP и других решениях этого уровня, способны отразить реальную динамику функционирования системы здравоохранения как на уровне конкретного медицинского учреждения, так и на уровне всего региона. Простой и понятный инструмент для работы с математическими моделями, для работы с которым не требуются глубокие технические познания, дает возможность его корректировки и доработки под конкретные задачи. Это, в свою очередь, помогает моделировать уникальные сценарии, которые приведут к исполнению целей, заложенных в национальных проектах, и ставить задачи не только регионального масштаба, но и опускаться до уровня конкретных медицинских учреждений.