2. ЕКАТЕРИНБУРГ
Текущая ситуация
На рынке более 600 медицинский
информационных систем
Более 260 разработчиков
Более 18 тыс. медицинский
учреждений в России
Низкая квалификация персонала
8. ЕКАТЕРИНБУРГ
Стандарты взаимодействия
Стандарты
сообщений
HL7 v.2
Описание только формата
передачи сообщений
Стандарты
контролируемой
структуры
XML + XSL,
HL7 CDA +
HL7 Templates
Формальное описание и
контроль данных (метаданные)
Стандарты
неконтролируемой
структуры
XML, HL7 CDA
Описание структуры
передаваемых данных
9. ЕКАТЕРИНБУРГ
Стандарты взаимодействия
Стандарты
сообщений
HL7 v.2
Описание только формата
передачи сообщений
Стандарты
контролируемой
структуры
XML + XSL,
HL7 CDA +
HL7 Templates
Формальное описание и
контроль данных (метаданные)
Стандарты
неконтролируемой
структуры
XML, HL7 CDA
Описание структуры
передаваемых данных
Стандарты
семантических
платформ
openEHR
Описание сервисов для
взаимодействия и обработки
передаваемых данных
10. ЕКАТЕРИНБУРГ
Стандарт openEHR
Системное ядро openEHR: базовые типы, способы
построения ссылок и связей
Повторно используемые архетипы
Шаблоны Классификаторы Запросы
Платформа
управления
знаниями
Сервисы для
интеграции
систем
Платформа для
разработки
приложений
Настройка
мета-данных
Получаемые
системы
Жесткая
реализация
15. ЕКАТЕРИНБУРГ
Платформа openEHR
Единый стандарт, не зависящий от
производителя
Простое развертывание на основе
стандартных конфигураций
Индивидуальная доработка
структуры данных и документов
Мин. требования к квалификации
для клинического моделирования
Распределенное хранение и
обработка данных
Преимущества
23. ЕКАТЕРИНБУРГ
ЧЕЛЯБИНСКАЯ ОБЛАСТЬ
Областной клинический терапевтический госпиталь для
ветеранов войн
Городская больница №2 г. Миасс
Городская больница №1 г. Миасс
Городская больница №3 г. Миасс
Городская больница №4 г. Миасс
Кыштымская ЦРБ
Детская городская поликлиника №1 г. Челябинск
Челябинский областной МИАЦ
Варненская ЦРБ
Каслинская ЦРБ
ДКБ на ст. Челябинск ОАО "РЖД"
РНЦ "ВТО" им. Илизарова
Коллективная система ведения электронной истории
болезни (ЭИБ) Челябинской области
Опыт внедрения
2006
2007
2008
2009
2010
В настоящий момент в сфере здравоохранения разрабатывается и внедряется огромное количество различных МИС, не совместимых между собой, которые разрабатываются различными производителями, ориентированными на собственные стандарты. В более 18. тыс. медицинских учреждений страны используется множество уникальных медицинских документов и бизнес-процессов. Все это создает сложности при создании единого информационного пространства и электронной медицинской карты пациента, которая должна включать в себе данные, формируемые и хранимые в различных медицинских учреждениях.
Кроме того, в большинстве медицинских учреждений квалификация ИТ-персонала достаточно низкая, что дополнительно накладывает ограничения на используемые медицинские системы.
Принятый за основу в России стандарт HL7 является стандартом сообщений. Как и достаточно популярный стандарт UNEDIFACT, он определяет единые подходы к передачи данных.
На практике в разных регионах и разные производители используют различные стандарты для хранения медицинских данных, разные версии стандартов, а порой придумывают свои собственные XML-схемы. В идеале этими данными могли бы воспользоваться в других регионах, но из-за большого числа стандартов, национальных и региональных особенностей это очень сложно, а порой невозможно.
В конечном итоге, несмотря на наличие стандарта обмена сообщениями, обмен данными между медицинскими учреждениями невозможен, т.к. структура и взаимосвязь этих данных отличается друг от друга и не совместима. Для решения этой проблемы требуется стандартизация самих данных.
Существует несколько уровней стандартов взаимодействия. Самый простой вариант – это стандартизация сообщений, т.е. формата передачи данных без какого-либо внимание какие именно данные передаются. Примером такого стандарта является HL7.
Следующий уровень – стандартизация языка описания структуры данных, но по прежнему без контроля того, что за данные передаются. Примером может служить XML и стандарт HL7 CDA.
Следующий уровень – стандартизация формального описания данных, что позволяет уже контролировать и сами передаваемые данные, их структуру, накладывать ограничения и проверять их корректность. Примером таких стандартов является схемы XSL или HL7 Templates. Но и на этом уровне возникают серьезные сложности с повторным использованием, внесением изменением, адаптацией, т.к. этот уровень отличает небольшой степенью гибкости.
Наиболее развитый уровень – это стандарты семантических платформ, которые позволяют описывать не только структуру данных, но и сервисы для взаимодействия с этими данными, алгоритмы обработки. Примером такого стандарта является открытый стандарт openEHR, который с одной стороны превосходит HL7, а с другой позволяет его полностью реализовать при информационном обмене.
Разработка стандарта openEHR началась в 2001 году, в 2006 году вышла его 1-я версия, в 2007 году openEHR стал основой европейского стандарта CEN 13606, а сегодня практически завершена реализация 2-й версии стандарта. Платформа openEHR включает несколько слоев: жесткое системное ядро, динамическую библиотеку архетипов, средства формирования шаблонов на их основе с использованием классификаторов, а также сервисы для запросов к данным.
Ядром платформы openEHR является система базовых типов, на основе которой реализован динамический слой архетипов, позволяющий выполнять клиническое моделирование. Архетипы – это базовые элементы медицинских данных, например вес, температура, адрес и т.д., для которых определены структура данных, правила их ввода и проверки корректности. Такие архетипы могут использоваться в разных медицинских учреждениях, т.к. не имеют ни региональной, ни какой-то иной специфики.
Уже из архетипов формируются шаблоны, являющиеся элементами медицинского документооборота. Шаблоны могут отличаться в различных медицинских учреждениях. Так для разных ЛПУ могут быть созданы разные шаблоны выписного эпикриза, но т.к. они базируются на одной библиотеке архетипов, то могут быть подвергнуты машинной обработке как на отправляющей, так и на принимающей стороне без дополнительной адаптации. Также можно обрабатывать однотипные данные из разных документов с разной структурой, т.к. они базируются на одном архетипе.
Классификаторы позволяют связывать медицинские данные с любой внешней терминологией, например, с российским классификатором МКБ-10. Также можно использовать одновременно несколько классификаторов или автоматически менять используемый классификатор, например, при передачи данных между регионами или даже государствами, мгновенно адаптируя медицинские данные под соответствующие национальные стандарты без внесения изменений в сами информационные системы.
Механизмы запросов позволяют собирать обрабатывать данные из различных распределенных хранилищ медицинских данных, даже если нет никакого централизованного хранилища, а также синхронизировать распределенные хранилища между собой. Это позволяет собирать виртуальные медицинские карты пациентов, данные из которых доступные не только там, где созданы и хранятся, а в любом медицинском учреждении, куда обратился пациент.
С помощью механизма запросов также можно извлекать, собирать и централизованно обрабатывать данные из разных учреждений для формирования статистики или отчетности. Причем, благодаря архетипам, с помощью одного простого запроса можно собирать данные из разных медицинских документов, в том числе специфических для конкретного учреждения.
Также механизм запросов позволяет синхронизировать хранилища в разных медицинских учреждениях между собой или с централизованным хранилищем.
Таким образом, стандарт openEHR является идеальной платформой для информатизации здравоохранения. Он не зависит от какого-то разработчика и открыт, обеспечивает простое развертывание на основе конфигураций без разработки дополнительного кода, не нарушая совместимости возможна доработка структуры данных и медицинских документов под требование конкретного ЛПУ, при этом работа со стандартом не требует высокой квалификации, что снижает стоимость информатизации и сроки ее реализации.
С 2006 года на базе платформы openEHR в тесном взаимодействии с МИАЦ Челябинской области и при поддержки компании Ocean Informatics – разработчика стандарта openEHR – ведется разработка медицинской информационной системы Медик+, которая уже внедрена в большом числе медицинских учреждений и полностью соответствует требованиями Минздравсоцразвития к типовым МИС. Она обеспечивает персонифицированный учет и автоматизацию медицинского документооборота, а также включает механизмы для коллективной работы с историей болезни пациента, не привязанной к конкретному физическому хранилищу.
МИС Медик+ полностью основана на открытой платформе openEHR за счет чего обеспечена поддержка стандарта HL7, всех российских классификаторов, реализован юридически значимый медицинский документооборот с использованием ЭЦП и возможность обмена данными с любыми другими внешними системами, в том числе и других разработчиков. Подстройка клинических процессов может выполняться прямо по ходу внедрения. Также за счет возможностей openEHR реализована возможность работы с виртуальной историей болезни, которая собирается на основе данных из разных учреждений по месту обращения пациента.
Взаимодействие с СУБД реализовано через слой абстрагирования, что позволяет в принципе использовать для хранения данных любую СУБД. В настоящее время решение может работать как с бесплатными СУБД eXist и SQL Server Express, так и с коммерческими SQL Server Standard или Enterprise.
В основе МИС Медик+ лежит архитектура Enterprise Service Bus, что обеспечивает легкую интеграцию с внешними решениями на основе web-сервисов. Обмен данных построен на основе защищенных сообщений и может выполняться при постоянном, так и коммутируемом подключении к Интернет, что обеспечивает очень низкие требования к пропускной способности каналов связи.
Все решение разделено на базовую платформу и конфигурационный слой, как это, например, сделано в широко популярной системе 1С. Это позволяет при внедрении реализацию адаптацию решению под специфические требования медицинского учреждения без разработки дополнительного кода, использовать уже ранее созданные конфигурации, а также поддерживать обновление решения независимо от внесенный в него при внедрении изменений.
Клиентская часть МИС Медик+ реализована на основе web-технологий, поэтому для работы с МИС на рабочих местах требуется любой компьютер или «тонкий» клиент с любой операционной системой и браузером. Это обеспечивает быстрое развертывание и минимальную стоимость оборудования для рабочих мест. За счет использования web-технологий любые формы, окна и интерфейсы системы могут быть изменены с минимальными усилиями с учетом специфики конкретного учреждения.
Серверная часть решения Медик+ разворачивается на серверной площадке ЛПУ, где интегрируется с локально работающими приложениями. Обычно это специализированные приложения ФОМС и средства бухгалтерского учета, также могут быть развернуты компоненты Интернет-служб записи на прием к врачу, например, электронная регистратура. Для клиентских мест предоставляется web-клиенты с учетом специфики рабочих мест: электронная регистратура, кабинет статистики, параклиника и т.д. – более 20 модулей.
Взаимодействие с областными и муниципальными ресурсами происходит через Интернет с использованием шифрования, ЭЦП и может быть частью единой системы медицинского документооборота.
Поскольку МИС Медик+ построена на web-технологиях, то она может легко разворачиваться в модели SaaS, что исключает процесс внедрения непосредственно в медицинском учреждении. В этом случае решение работает в ЦОДе, например, областном или муниципальном, а на рабочие места в медицинских учреждениях предоставляется готовая SaaS-услуга через, например, защищенную ведомственную сеть или через Интернет, если это допустимо с точки зрения безопасности.
В настоящее время МИС Медик+ на базе платформы openEHR прошла апробацию на территории Челябинской области, где внедряется в медицинских учреждениях с 2006 года, а в 2010 году начат проект по созданию системы коллективной системы ведения электронной истории болезни в масштабах всего региона.
В конечном итоге платформа openEHR может обеспечить взаимодействие и коллективную обработку медицинских сведений на любом уровне, в том числе национальном и даже планетарном, что является одним из наиболее необходимых условий для роста качества медицинского обслуживания.
