Совместимость систем в здравоохранении заявляют приоритетом уже десятилетиями, подкрепляя её стандартами, регулированием и серьёзными расходами, — и системы до сих пор не могут обменяться пригодной для использования информацией.
Устойчивое объяснение этому — техническое. В основном это не так.
Препятствие — не стандарты
Стандарты обмена медицинскими данными существуют, давно созрели и широко внедрены. Две системы, как правило, можно заставить обмениваться структурированными сообщениями.
Проблема в том, что приходит на другом конце.
Две системы могут идеально обменяться сообщением — и всё равно потерпеть неудачу, потому что принимающая система понимает только что полученное поле совсем не так, как отправляющая.
Разрыв — между техническим обменом и семантической совместимостью: доживёт ли смысл до конца пути. Для этого нужен человек, который понимает, что такое клиническое понятие, как его представляет каждая система и что теряется при переводе.
Такому человеку одновременно нужны клинические знания, знание терминологии и техническая подготовка, — это та же проблема «двух карьер сразу», что описана в статье про биоинформатику, и у неё то же решение.
Что входит в направление
Охват: электронные медицинские карты, телемедицина, совместимость систем, медицинские данные и цифровая трансформация здравоохранения.
Четыре компетенции.
Клинические информационные системы. Что такое электронная медицинская карта на самом деле, как она устроена и как её настраивают под конкретную организацию.
Терминология и кодирование. Контролируемые словари, которыми представляют клинические понятия, и сопоставление между ними.
Стандарты и архитектура совместимости. Как системы обмениваются данными и что подразумевают архитектурные решения.
Клинический рабочий процесс и внедрение. Как на самом деле происходит оказание помощи и как система либо поддерживает этот процесс, либо мешает ему.
Терминология: вот где всё реально ломается
Самая непритязательная и при этом самая решающая часть этого направления.
Чтобы компьютер мог надёжно работать с клиническими понятиями, их нужно представить в контролируемом словаре. Таких словарей существует несколько, и построены они под разные задачи: клиническая запись, выставление счетов, лабораторные результаты, лекарства, статистика смертности.
Отсюда следуют четыре проблемы.
Одно и то же понятие кодируют по-разному в разных системах, поэтому объединение данных требует сопоставления, а сопоставление — это суждение.
Сопоставления теряют информацию. У термина из одного словаря может не быть точного эквивалента в другом — только более широкое или более узкое понятие. Каждое сопоставление вносит небольшое искажение, а искажения накапливаются по цепочке систем.
Практика кодирования различается. Два врача, документирующие одну и ту же ситуацию, могут закодировать её по-разному, и оба будут по-своему правы. Анализ, который считает кодирование объективным, найдёт между организациями различия, которые на самом деле различия в документации, а не в клинике.
Коды для выставления счетов — не клинические коды. Там, где кодирование определяет оплату, коды несут в себе финансовый стимул наравне с клиническим фактом. Считать данные для выставления счетов клинической записью — одна из самых распространённых ошибок в медицинской аналитике, и лучшей статистикой её не исправить.
Кадровое планирование почти никогда не строится вокруг специалистов по терминологии, а у организаций, где такие специалисты всё-таки есть, данные оказываются пригодными к использованию.
Место направления в домене
«Медицинская информатика и цифровое здравоохранение» — шестое из десяти направлений в домене Medicine and Healthtech Astra Trainer. Оно лежит в основе медицинского ИИ и визуализации и персонализированной медицины — ни то, ни другое не работает на данных, чей смысл не дожил до конца пути, — и соседствует с системами здравоохранения, регулированием и операционной деятельностью.
Для партнёров, которые комплектуют эту область с технической стороны, в домене AI, Data and Computing есть восемь направлений, включая разработку ПО, науку о данных и аналитику, облачные вычисления и DevOps, а также ИТ-системы и сети. Именно сочетание клинической информатики с этими направлениями — та форма, которая реально нужна большинству команд внедрения. Посмотреть все десять направлений можно здесь.
Почему клинические системы обходят стороной
Они есть в любой организации здравоохранения: таблица рядом с системой учёта, бумажный список в отделении, групповой чат для передачи смены, поле, которое используют совсем не для того, что написано в его названии.
Обычно это трактуют как нарушение регламента. Правильнее читать это как диагностическую информацию о самой системе.
Обходной путь появляется потому, что система не поддерживает работу. Врачи обходят систему не ради развлечения — они просто делают то, что система делает медленным или невозможным.
Обходные пути несут клинический риск. Информация, которая живёт вне карты, невидима для всех остальных, выпадает из аудита и теряется при передаче смены.
Запрет обходных путей без устранения причины просто уводит их в ещё менее заметное место.
Чтобы это понять, нужны люди, которые умеют наблюдать за клиническим процессом, видеть, почему система его подводит, и переводить это в изменение настройки или дизайна. Это и есть ключевой навык информатика — и это не чисто технический навык и не чисто клинический сам по себе.
То же касается нагрузки на документацию. Время, потраченное на документацию, — это время, не потраченное на пациентов, и это признанный фактор выгорания врачей. Системы, спроектированные без понимания рабочего процесса, усугубляют это, обычно запрашивая данные именно в тот момент, когда их сбор мешает больше всего.
Роли по именам
Специалисты по клинической информатике. Связующая роль. Хронически дефицитна повсюду.
Аналитики и специалисты по настройке клинических систем. Выстраивают и поддерживают работу карты в конкретной организации.
Специалисты по терминологии и стандартам данных. Немногочисленная, но решающая роль, для которой почти никогда не планируют кадры заранее.
Инженеры по интеграции. Строят и поддерживают интерфейсы между системами.
Инженеры по медицинским данным. Делают клинические данные пригодными для использования дальше по цепочке.
Продакт-менеджеры цифрового здравоохранения. Принимают дизайнерские решения с клиническими последствиями.
Операционный персонал телемедицины. Функция, которая быстро выросла и часто укомплектована без структурированного обучения.
Ответственные за клиническую безопасность цифровых систем — роль, которая в ряде юрисдикций несёт формальную ответственность.
Кого можно обучить для этих ролей
Врачи, переходящие в информатику. Самая ценная доступная переквалификация, и обычно это самоучки — а значит, происходит она медленно и бессистемно. У них уже есть понимание клиники и рабочего процесса — то, что нельзя получить из документации, — а не хватает технического слоя и терминологии.
Организации, которые выстраивают для этого осознанный маршрут, получают ту самую связующую роль, которую невозможно просто нанять. Те, кто пускает это на самотёк, получают горстку энтузиастов и постоянный пробел.
ИТ-специалисты, уже работающие в здравоохранении. Знают системы и организацию, но часто им не хватает клинической базы для хороших дизайнерских решений.
Медицинские кодировщики. Уже специалисты по терминологии — недооценённый путь в более широкую информатику.
Инженеры-программисты, приходящие в хелстех. Им нужен клинический слой — это направления анатомии и физиологии и патофизиологии в этом же домене.
Менеджеры служб здравоохранения. Понимают процессы и управление, но нуждаются в технической терминологии.
Сотрудники медицинских архивов и администрирования. Знают, как данные записывают на самом деле, — а это отличается от того, как их должны записывать.
Клиническая безопасность и защита данных. Цифровые клинические системы несут клинический риск, и в ряде юрисдикций их разработка и внедрение требуют формальной оценки клинической безопасности квалифицированным врачом. Медицинские данные подпадают под строгое законодательство о защите данных с юридическими последствиями за нарушение. Обучение формирует компетенцию и понимание того, где применяются эти обязательства. Оно не является квалификацией по клинической безопасности, сертификацией по управлению информацией и не даёт права утверждать систему для клинического применения.
Что важно вынести
Стандарты давно созрели. Дефицит — в людях, которые одновременно держат в голове клинический смысл, терминологию и технологию.
Терминология — вот где теряется смысл: сопоставления теряют информацию, практика кодирования различается, а данные для выставления счетов — не клиническая запись.
Обходные пути — это диагностическая информация о системе, а не проблема дисциплины, и запрет без устранения причины просто делает их менее заметными.
Врачи, переходящие в информатику, — самая ценная переквалификация, и именно её чаще всего пускают на самотёк.
А медицинские кодировщики уже являются специалистами по терминологии — необычно короткий путь в роль, которую больше некем закрыть.
Почему совместимость систем всё время подводит?
Не потому, что не хватает стандартов. Потому что сохранение клинического смысла между системами требует людей, которые понимают само понятие, то, как его представляет каждая система, и что теряется при переводе.
Почему терминология так важна?
Сопоставления между словарями теряют информацию, практика кодирования различается между врачами и организациями, а коды для выставления счетов несут в себе финансовый стимул наравне с клиническим фактом. Ничего из этого не исправить дальше по цепочке лучшей статистикой.
Почему врачи обходят системы стороной?
Потому что система не поддерживает работу. Обходные пути — это диагностическая информация, и они несут реальный клинический риск, потому что информация, которую они держат, невидима для всех остальных.
Кто становится лучшими специалистами по клинической информатике?
Врачи, переходящие в информатику, — потому что понимание рабочего процесса нельзя получить из документации. На втором месте — медицинские кодировщики: у них уже есть слой терминологии.
Какое место это направление занимает в домене?
Шестое из десяти направлений в домене Medicine and Healthtech Astra Trainer, лежащее в основе медицинского ИИ и персонализированной медицины. Посмотреть все направления можно здесь.