Перейти к основному содержанию
Узнайте больше о дистанционной работе и обучении во время вспышки COVID-19
Перейти к основному контенту
Новости

BI.Qube Региональная медицинская статистика (BI.Qube RMS)

в руках врача лист с данными поверх графикой нарисован виртуальный интерфейсНазначение: расширение возможностей работы с информацией по сравнению с использованием стандартных форм медицинской отчетности: получение консолидированной аналитики объединенных данных из разных медицинских информационных систем (МИС).

Отрасли: территориальные ФОМС, страховые организации, региональные министерства здравоохранения. Возможно партнерство с разработчиками МИС, РИС для интеграции различных систем и реализации гибкой аналитики на производительной промышленной платформе.

Интересный факт: сначала в отрасли решали вопросы учета, потом задумались об интеграции. Поэтому наиболее востребованным инструментом BI.Qube RMS стал парсинг форм (автоматизированное извлечение информации), формируемых МИС различных вендоров при передаче ИЭМК[1] из одного медицинского учреждения в другое.

Описание: решение позволяет консолидировать данные из медицинских информационных систем (МИС) разных вендоров, построить произвольные аналитические отчеты и визуализацию данных, применить алгоритмы для выявления признаков нарушения соблюдения стандартов лечения.

Решение BI.Qube RMS актуально, например, когда нужно собрать и проанализировать параметры на уровне целого региона, причем с произвольной выборкой детальных данных. Допустим, мы анализируем заболеваемость по различным критериям: диагноз, пол, возраст и выбранные медицинские учреждения. Скорее всего, при передаче данных от разных клиник городу, области, краю объем информации сокращался и нужно его восстановить. Более того, в ряде регионов работают несколько информационных медицинских систем, так как медучреждение вправе выбрать МИС самостоятельно. Таким образом, часто возникают проблемы извлечения и сведения данных в единый формат, формирования производительной витрины данных для гибких запросов. Региональная информационная медицинская система (РМИС) для обслуживания здравоохранения в регионах также разная и может не учитывать растущих потребностей в хранении данных.

РМИС обычно строится на реляционной БД, аналитических хранилищ данных в подавляющем большинстве регионов нет. На этапе запуска РМИС (2014-2015 год) не было больших объемов данных (50-100 Гб на регион за 5 лет), что позволяло справляться с аналитическими задачами методом прямой работы с БД без аналитического слоя. Но, по мере развития визуальных средств диагностики (КТ, МРТ), генерируется нарастающий по экспоненте объем данных, кроме того, изменяются правила заполнения полей для страховых организаций, расширяется цифровизация рабочих мест врачей. Таким образом, появляется потребность во внедрении консолидированных решений.

Принцип работы. Наличие централизованного хранилища данных с гибкими инструментами для анализа, построенное на распространенной платформе Microsoft, решает проблемы объединения данных из областей на уровень края или из разных медицинских организаций, если они используют МИС разных производителей. Master Data Services позволяет привести поля к единому формату. Реализован парсинг медицинских заключений или интеграция с реляционными источниками детальных данных.

Технологии. MS SQL Server или Azure (Managed Instance), BI.Qube (мета-компоненты), Microsoft Excel для детальной аналитики, Power BI для визуального анализа данных.

Примеры использования. Страховой компании потребовалось автоматизировать обработку данных для проверки соблюдения стандартов лечения. Интерфейс аналитика для работы с предобработанными данными в BI.Qube позволил выявлять нарушения.

Разработчик: IT Pro.

[1] ИМЭК – Интегрированная электронная медицинская карта.


ДРУГИЕ РЕШЕНИЯ