Словосочетание big data, означающее комплекс по хранению, обработке и анализу больших массивов данных, неожиданно стало новым модным термином отечественной индустрии здравоохранения. Cразу несколько ключевых для отрасли регуляторов, в том числе Минздрав и Росздравнадзор, раньше не проявлявших явного интереса к IT‑новинкам, в последний месяц вдруг заявили о своей готовности работать с «большими данными», блокчейном и дополненной реальностью. Big data, как надеются чиновники, должна повысить качество медпомощи, экономическую эффективность клиник и предотвратить финансовое мошенничество в отрасли. Vademecum попытался разобраться, помогут ли новые инструменты решить системные проблемы индустрии и как их воспримет консервативное врачебное сообщество.
Есть только big
Модной тему big data сделала министр здравоохранения России Вероника Скворцова. В августе она встретилась с председателем Внешэкономбанка Сергеем Горьковым, чтобы обсудить внедрение в здравоохранении технологии блокчейн и совместные тематические проекты. А уже в сентябре Минздрав анонсировал Стратегию развития здравоохранения до 2025 года, в приоритетах которой оказалась как раз big data.
В проекте документа отмечалось, что в 2020–2025 годах ведомство намерено «полностью раскрыть потенциал» Единой государственной информационной системы в здравоохранении (ЕГИСЗ). При этом для развития управления отраслью, логистики фармрынка, обучения врачей и оценки качества работы здравоохранения в указанный период будут использоваться технологии big data.
Проект в отрасли восприняли настороженно. С одной стороны, доля тех, кто еще верит в потенциал ЕГИСЗ, среди участников рынка крайне мала: с 2013 года на систему было потрачено более 40 млрд рублей, но база для дальнейшего развития высоких IT-технологий до сих пор полноценно не работает, и поныне не все госучреждения подключены к интернету. С другой, включение новых IT-решений в государственную стратегию – это явный сигнал о том, что в отечественном здравоохранении начинает формироваться новая, весьма бюджетоемкая ниша, а точнее целый рынок, объем которого, очевидно, будет многократно превышать и без того гигантские расходы на ЕГИСЗ.
Вслед за Скворцовой о чрезвычайной востребованности передовых IT-систем и программной аналитики поспешил заявить и глава Росздравнадзора Михаил Мурашко. «Говорить о зрелости контрольно-надзорной системы можно тогда, когда есть возможность совмещать источники ресурсов и возможности IT, – объяснял он на сочинском семинаре «Репродуктивный потенциал России» в сентябре. – Сколько человек в год получает стационарную медицинскую помощь? 30 миллионов человек. Способны мы оценить каким угодно ресурсом качество оказания помощи 30 миллионам? Нет… Это нереально. Никакими выборочными методами оценить качество оказания медицинской помощи нельзя в таком объеме, если мы не используем IT».
Энтузиазм главных отраслевых регуляторов разделяют и в регионах. Например, подведомственное московскому Депздраву ГБУЗ «Научно-практический центр медицинской радиологии» заявило о разработке радиологического информационного сервиса, заточенного не только на хранение и передачу результатов КТ и МРТ-исследований, но и на их перепроверку и анализ. О том, как ведется эта работа, читайте в интервью главного радиолога Москвы Сергея Морозова.
Проведя мониторинг госзакупок IT-систем для здравоохранения разных типов в период с 2010 по 2017 год, Vademecum обнаружил в текущем году семь проектов, связанных с анализом медицинских данных, в том числе с системами управления лечебно-диагностическим процессом, на общую сумму более 7 млн рублей. В предыдущие годы госструктуры закупали не более трех таких систем в год.
Симон Мацкеплишвили, член Комитета по международным делам Европейской ассоциации сердечно-сосудистой визуализации (ассоциация занимается в том числе развитием методов математического моделирования для лечения сердечно-сосудистых заболеваний) и замдиректора по научной работе МНОЦ МГУ имени М.В.Ломоносова, общий тренд подтверждает: интерес к технологиям big data в индустрии здравоохранения, безусловно, обозначился. Но тут же оговаривается: «Другое дело, что пока это все-таки единичные проекты, во-первых, пока нет однозначного определения, что же все-таки подразумевать под термином big data в медицине, и, что важно, далеко не все врачи понимают, что эти технологии могут им предоставить».
Справедливость этой оговорки корреспондент Vademecum оценил, направив запрос в Минздрав для уточнения параметров новой cтратегии. Какие конкретно шаги по развитию big data планируется предпринять и что под этим термином следует понимать, в министерстве уточнить не готовы. И это неудивительно. Опросив с десяток отраслевых экспертов, Vademecum не смог найти двух одинаковых определений для big data вообще и для big data в здравоохранении в частности.
«Big data – это комплекс инженерных решений и методов, позволяющий хранить, обрабатывать, анализировать большие массивы данных, которые не помещаются на один сервер. Условно, все, что больше 5 терабайт. В медицине очень много примеров того, как может использоваться big data: это комплексный анализ показаний датчиков, снимков пациентов, оценка качества и эффективности лечения, предсказание расходов, притока и оттока пациентов и многое другое», – считает гендиректор IT-компании Ocutri Богдан Севрюков.
А, например, в понимании заместителя главного врача Ильинской больницы Ярослава Ашихмина, big data – это «эксабайты, тысячи миллионов гигабайт различной «медицинской» информации, в идеальном варианте – правильно структурированной, на основании анализа которых можно построить модели, помогающие принимать врачам самые разнообразные решения: от установления диагноза до подбора противоопухолевого препарата в случае, когда исчерпаны все возможности лечения согласно клиническим рекомендациям».
Не имея возможности обозначить точные технические параметры технологий big data, на этом этапе Vademecum решил понимать под этим термином все IT-системы, задействованные в индустрии здравоохранения и позволяющие не только хранить информацию, но и проводить анализ данных, формировать на основе такого исследования рекомендации и прогнозы для той или иной медицинской организации.
Аналогичное определение big data есть и в глобальном аналитическом отчете The Big Data revolution in healthcare компании McKinsey&Company за 2013 год. В документе говорится, что эти технологии получили свое название «не только за большой объем данных, но и за их сложность, разнообразие и своевременность», а также что такие инструменты помогают найти ресурсы для развития и оптимизации расходов медицинским организациям.
В то же время под наше определение big data не подпадают медицинские информационные системы, поскольку они заточены исключительно на хранение данных, а также телемедицинские и другие прикладные сервисы, которые дают клинике или врачу дополнительный инструмент для работы, но не глубинную аналитику.
Без data и так
Данное нами определение серьезно сужает круг компаний, которые пытаются системно поставлять аналитические программные решения медицинским организациям. Их число умещается в определение «несколько», и почти все они – стартапы. Технологии big data пока заточены на решение трех основных задач: помощь врачу в постановке диагноза и прогнозе течения заболевания, оценка качества медпомощи, а также выявление мошенничества при трансфере платежей между клиниками, страховщиками и фондами ОМС.
«То, что у нас пока мало таких проектов, отражает общемировую ситуацию. Во многих западных странах внедрение технологий Big data сталкивается с сопротивлением консервативного медицинского сообщества. Но вне всякого сомнения, за этими технологиями будущее», – добавляет Симон Мацкеплишвили.
Опрошенные Vademecum международные эксперты, развивающие big data в здравоохранении, говорят о том же. «Знаете такую шутку? Big data в медицине – это как подростковый секс. Все его хотят, но никто не знает, как это делается», – говорит сотрудник одной из крупнейших университетских клиник Германии Charite профессор Фридрих Кёлер.
С ним соглашается исполнительный директор американского Duke Clinical Research Institute Эрик Петерсон: «Технологии big data в здравоохранении начали развиваться во всем мире еще в 70-е годы, однако с тех пор здесь не произошло мощного прорыва». Профессор Erasmus University в Роттердаме Эрик Боерсма говорит, что это обусловлено несколькими причинами: «Здесь и закрытость врачебного сообщества, и плохая коммуникация медиков и IT-специалистов, и слишком стремительное развитие медицинских технологий».
В тематическом отчете McKinsey&Company за 2013 год тоже говорится о том, что здравоохранение оказалось «позади всех других отраслей» в области применения big data-технологий. «Врачи привыкли выносить решения независимо, они предпочитают скорее руководствоваться собственным клиническим опытом, чем опираться на протоколы big data», – констатируют аналитики.
В России ситуацию усугубляют нормативные барьеры. Например, в федеральном законе «О персональных данных» говорится, что обработку медицинской информации должны осуществлять лица, профессионально занимающиеся медицинской деятельностью и обязанные сохранять врачебную тайну, что ограничивает работу в клиниках внешних аналитиков и IT-специалистов.
Существуют законодательные ограничения, например, и для внедрения внешних механизмов контроля медучреждений. «Внутренний контроль, в соответствии со ст. 90 ФЗ-323 [«Об основах охраны здоровья граждан в РФ». – Vademecum], является прерогативой и компетенцией руководителя медицинской организации. И руководитель медицинской организации самостоятельно принимает решение о том, как будет выглядеть внутренний контроль качества и безопасности медицинской деятельности. «В связи с этим внутренний контроль на сегодня фактически не является элементом схемы управления качеством», – заявлял гендиректор Центра мониторинга и клинико-экономической экспертизы Росздравнадзора Игорь Иванов на сентябрьском SAS Forum Russia – 2017.
Впрочем, даже с устранением бюрократических препон ускорения внедрения big data добиться будет нелегко. «Программистам и людям, далеким от клинической медицины, трудно понять, что сбор информации о том, что происходит с пациентом, исключительно сложный. Нам кажется, что если мы свяжем симптомы, которые пациент сам отметил, с диагнозом, мы получим какую-то модель, но люди с очень большим трудом рассказывают симптомы. Плюс люди врут, не могут оценивать ощущения в своем теле, и, наконец, многие болезни протекают атипично. Доктор, который полноценно опрашивает пациента, получает кардинально больше информации, чем это может сделать система с использованием различных сканеров или каких-то устройств. Я не верю, что в ближайшем будущем системы смогут помогать нам в клинической медицине, потому что они не получают чистой, правильной информации, на основании которой могут диагноз поставить», – считает Ярослав Ашихмин из Ильинской больницы.
А IT-специалисты считают, что технологии big data будет сложно внедрить в России, но как раз из-за сопротивления врачей: «Пока главврач не будет готов сделать своим первым заместителем специалиста по IT, не положит ему зарплату в 400 тысяч рублей, то есть больше, чем у других его заместителей, и не скажет всем слушать этого специалиста, никакие big data-технологии у нас внедрены не будут», – говорит собеседник Vademecum в одной из компаний-разработчиков.
Кликните по картинке, чтобы увеличить
Кто же тогда разделит оптимизм в отношении перспектив big data с руководителями российского здравоохранения? Оказывается, их начинания готовы благословить рядовые врачи. Убедиться в этом мы смогли, проведя опрос среди пользователей профессиональной социальной сети «Доктор на работе». Мы спросили, как часто они пользуются IT-технологиями, какие видят в них преимущества и недостатки, готовы ли применять в своей практике решения big data. Результаты опроса нас удивили, оказались неожиданными.
В выборке более 1 100 респондентов 93% ответили, что видят преимущества в применении IT-систем перед традиционными инструментами работы. Более 50% отметили, что «скорее согласились бы» использовать в своей практике IT-систему, способную анализировать данные историй болезни пациентов, и на основе этого анализа предоставлять стандартизированные рекомендации по лечению и статистически обоснованный прогноз. Почти 30% отметили, что «безусловно, согласны» работать с такой системой. И всего не более 20% опрошенных сообщили, что этот механизм для них неприемлем или что они бы «скорее не согласились» его использовать.
Если респонденты не лукавили, регуляторы вправе считать, что своевременно подхватили новый отраслевой тренд. Чтобы оценить перспективы big data в российском здравоохранении, Vademecum детально проанализировал опыт как новых для этого сегмента игроков, так и старожилов рынка. Об этом – в следующих материалах, которые скоро будут опубликованы на vademec.ru
