Управление качеством данных в медицине — в предельном значении этой функции — это управление риском искажения информации. Без подготовки может показаться, что это какое-то странное утверждение, которое скорее похоже на недостижимую максиму, не правда ли? Однако это не так. В этой статье мы исследуем эволюцию единых госпитальных информационных систем (ЕГИС), чтобы понять, почему эволюция ЕГИС пришла к управлению риском искажения информации. И как HealthOS поможет с управлением этим риском.
Эволюция архитектур систем обработки данных
Начнем с общей схемы эволюции архитектур систем обработки данных. Схема в приведенном здесь виде впервые была продемонстрирована 12 марта 2015 года на лекции «BIG DATA и здоровье» для студентов центра живых систем МФТИ. Видеозапись лекции — здесь. С тех пор прошло 9 лет, левая часть схемы остаётся актуальной, однако добавляется новое, 8-е поколение «Sky computing«, актуальное для декады 2030-x годов. Обращаем внимание, что 10 лет — это шаг смены поколений архитектур систем обработки данных.
Согласно критериям, указанным в данной шкале эволюции архитектур систем обработки данных, HealthOS соответствует 8-му поколению единой госпитальной информационной системы (ЕГИС).
Вместе с тем, по мере запуска в продуктивную эксплуатацию все большего количества систем обработки больших данных в отраслях — локомотивах прогресса, таких как финансовый сектор, телеком, электронная коммерция, появятся сведения для систематизации требований к архитектурам 8-го поколения. После этого подход к управлению риском искажения информации, а также другие новеллы, реализованные в HealthOS, с большой долей вероятности позволят ей в полной мере соответствовать архитектурам 8-го поколения, которое в 2015 году не было отмечено на схеме, однако в 2024 году оно может быть более точно определено.
Sky computing — архитектура систем обработки данных 8-го поколения. Более подробно о концепции Sky computing написано здесь.
Описание схемы:
- По оси «Y» отмечено количество источников данных
- По оси «X» отмечено время
- До 2010 года каждые 10 лет количество источников данных увеличивалось в 10 раз (на порядок). Этот «дополнительный порядок» подкидывал «новые задачи», для решения которых требовалась новая архитектура. Так появлялись новые поколения в парадигме централизованной обработки и хранения данных.
- 9 января 2007 года Стив Джобс на конференции Macworld Conference & Expo представил первый iPhone.
- Последующий потребительский бум на смартфоны изменил правила игры, — произошел слом траектории роста источников данных. Это привело к смене парадигмы архитектур систем обработки данных и наступлению «эпохи больших данных».
Эволюция поколений архитектур систем обработки данных — шкала зрелости, которая задает траекторию, позволяющую сравнивать и в явном виде обсуждать принципиальные отличия систем одного поколения от систем другого поколения.
Проанализируем архитектуры единых госпитальных информационных систем (ЕГИС) в соответствии со шкалой зрелости, указанной выше.
1960. 1-е поколение ЕГИС
Источники требований для ЕГИС
- Глобальное централизованное планирование (Госплан, страховые программы).
Возможности ИТ
- Слишком громоздкие ЭВМ
- Дорогие мейнфреймы
- Дорогие диски.
Примеры результатов эволюции
- Лаборатория мед. кибернетики ИХ им. А.В.Вишневского
- Общие больничные системы статистического учёта.
1970. 2-е поколение ЕГИС
Источники требований для ЕГИС
- Внутрибольничные коммуникации
- Расширение функциональности административных систем
- Ведомственные системы реализация в больших ЛУ.
Возможности ИТ
- Уменьшенные компьютеры
- Улучшенные терминалы и связь.
Примеры результатов эволюции
- Межведомственная комиссия «Медицинская кибернетика».
- Развита функциональность административных систем
- Аналитика по итогу оперативного вмешательства в кардиохирургии
- Выбранные направления автоматизации (ЛИС, МЗ, …).
1980. 3-е поколение ЕГИС
Источники требований для ЕГИС
- Необходимость создания АРМ.
Возможности ИТ
- Телекоммуникационные сети
- Персональные компьютеры
- Недорогие диски
- Отдельные прикладные системы.
Примеры результатов эволюции
- Интегрированные финансовые и медицинские системы (ограниченно)
- Ведомственные медицинские системы
- Работа с изображениями (ограниченно)
- Автоматизированные истории болезни.
1990. 4-е поколение ЕГИС
Источники требований для ЕГИС
- Конкуренция и консолидация медицинских организаций
- Больница – поставщик медицинских услуг.
Возможности ИТ
- Распределённые вычислительные ресурсы
- Недорогие серверы и диски.
Примеры результатов эволюции
- Дальнейшее развитие решений на уровне департаментов
- Возникновение комплексных ЭМК-решений
- Активное использование телекоммуникаций.
2000. 5-е поколение ЕГИС
Источники требований для ЕГИС
- Более глубокая интеграция систем
- Начало внедрения ИТ-решений на основе возмещения расходов.
Возможности ИТ
- Мобильные рабочие места медицинского персонала
- Развитие облачных технологий.
Примеры результатов эволюции
- Многофункциональные ИТ-системы департаментов с интеграцией посредством ЭМК
- Системы поддержки принятия решений
- Новые решения по хранению и анализу данных
- Начинается внедрение телемедицины.
2010. 6-е поколение ЕГИС
Источник требований для ЕГИС
- Персональная медицина.
Возможности ИТ
- Низкая стоимость персональных устройств съема показателей здоровья
- Глобальные социальные сети
- Низкая стоимость массивно-параллельных вычислений и логистики на основе беспроводных технологий.
Примеры результатов эволюции
- Персональная прогностическая аналитика на основе точных математических моделей
- Интеграции между системами, создание ЕГИСЗ.
2020. 7-е поколение ЕГИС
Источник требований для ЕГИС
- Высокий уровень качества жизни пациентов
- Принятие врачебных решений на основе второго мнения ИИ в режиме онлайн
- Управление рисками искажения информации.
Возможности ИТ
- Большие языковые модели (LLM)
- Генеративный ИИ (тексты, изображения, данные)
- Доступность суперкомпьютерных мощностей в клинике
- Объединение процессов лечения, исследований и обучения на основе платформ обмена данными.
Примеры ожидаемых результатов эволюции
- Определение и прогнозирование рисков здоровью пациента в реальном времени на основе цифрового двойника
- Взаимодействие с цифровым двойником на основе запросов на естественном языке.
2030. 8-е поколение ЕГИС
Источник требований для ЕГИС
- Объединение поставщиков медицинской помощи, клинических исследований, НИОКР, обучения, фундаментальных научных исследований и разработчиков медицинских изделий в экосистему на уровне одной платформы
- Автоматизация защиты прав правообладателей результатов интеллектуальной деятельности, клиринг и взаиморасчёты между участниками экосистемы на уровне одной платформы
- Решение сложных научно-практических проблем, требующих междисциплинарного подхода и форме согласованных описаний явлений, процессов, патогенеза, систем признаков и пр. с последующей монетизацией на основе механизма цифрового двойника
- Возможность миграции платформы между поставщиками облачных услуг, а также поддержка размещения платформы одновременно у нескольких поставщиков облачных услуг, в зависимости от региона и стоимости услуг (no cloud vendor lock).
Возможности ИТ
- Унификация семантики и инструментария работы с ресурсами цифрового двойника, процессов разработки и эксплуатации доверенного ИИ на уровне программной платформы
- Смещение фокуса с управления качеством данных на управление риском искажения фактов
- Размещение платформы на мощностях различных поставщиков облачных услуг (в разных ЦОД и регионах)
- Катастрофоустойчивость и балансировка нагрузки на различные реплики компонентов платформы, расположенных в разных ЦОД, в зависимости от профиля нагрузки и запросов пользователей.
Примеры ожидаемых результатов эволюции
- Акселерация фундаментальных научных, поисковых и клинических исследований
- Снижение сроков и трудоёмкости реализации НИР и ОКР
- Согласование образовательных программ и клинической практики
- Вовлечение студентов и далее выпускников в разработку медицинских изделий на основе ИИ
- Сокращение цикла «разработка/ апробация/ клиническое исследование/ регистрация в Росздравнадзоре/ использование медицинского изделия в лечебном процессе» до 6 месяцев
- Изменение лечебной практики в области высокотехнологичной медицины с опорой на возможности медицинских изделий компонентов ЕГИС на основе доверенного ИИ
- Снижение потерь на оказание медицинской помощи с 30-40% до 1-2% от общих расходов
- Улучшение качества жизни пациентов в долгосрочной перспективе и, как следствие, увеличение ожидаемой продолжительности жизни более 80 лет.
Статья создана с помощью большой языковой модели. Для получения консультаций по работе Виртуальной лаборатории — пишите на sales@rtlab.ru, указав в письме «Консультация по использованию Виртуальной лаборатории».