Geointellect представляет практику «Геоаналитическая система для управления здравоохранением региона».
Геоинформационная система как часть портала городского (или регионального) здравоохранения — Автоматизированные рабочие (АРМы) места системы, встроенной в региональный фрагмент Единой государственной информационной системы здравоохранения, могут быть настроены для разных специалистов МИАЦ, отдельные — для населения региона.
Целевая аудитория:
Для организаторов здравоохранения:
— оптимизация ресурсов здравоохранения: коечный фонд, доставка больных в стационары, амбулатории, ЛПУ, доступность специалистов и пр.;
— медико-демографический мониторинг медицинской статистики по муниципальным образованиям региона, или по другим территориальным делениям (регистры);
— выявление причинно-следственных связей между факторами и заболеваемостями (инфекционные, неинфекционные), а также пути распространения внутри регионе и на макроуровне.
Для населения региона:
— предоставление качественных медицинских услуг рядом с домом, в зависимости от частотности обращений к врачу в виде городского картографического сервиса;
— сервис записи на прием к специалисту рядом с домом (в прикрепленном врачебном участке).
Система умеет автоматизировано геокодировать и визуализировать данные о паспортах ЛПУ, медицинских регистров, данные медицинской статистической отчетности (по муниципальным образованиям, по ЛПУ), вызовах скорой помощи, госпитализации больных и др.
В системе есть специальные аналитические модули по расчетам и построению картограмм на разных уровнях: от муниципального образования до избирательного участка или дома.
Это дает возможность применить разработанные методики по управлению здравоохранением:
- планирование коечного фонда по медико-санитарным зонам по профилям;
- доступность специалистов того или иного профиля к населению;
- доступность и охват разного вида медицинских услуг;
- планирование размещения ФАПов, ЛПУ, травпунктов, врачей общей практики города, региона;
- осуществление пространственного мониторинга за заболеваниями по МКБ-10, а также отдельно заболеваниями, входящие в регистры (онкологический, диабет и пр.);
- построение математических моделей доступности населения к роддомам, травмпунткам и другим ЛПУ, выявление недостатков с учетом госпитализации больных;
- анализ оптимальности госпитализации;
- построение модели массовости и учит их при ЧС;
- выявление локации устойчивого заболевания и их причин при помощи новых геостатистических методов анализа;
- определение фальсификации данных медицинской отчетности;
- построение мультиагентных моделей взаимодействия городских жителей и возможных путей распространения вспышек в пространстве и времени заболеваний, передающихся воздушно-капельным путем, например корь, COVID-19 и др.
Моделирование
Особым отличием именно геоаналитического подхода является моделирование с использованием Big Data, геоданных, использование геоинформационных технологий (ГИС). В системе моделирование для двух случаев:
- для выявления причинно-следственных связей и нахождения локаций заболеваемости и их причин;
- имитационное, когда надо симулировать распространение заболеваемости по территории.
В первом случае используются методы машинного обучения, во втором — мультиагентное моделирование.
Пример имитационного моделирования инфекций, передающимся воздушно-капельным путем можно посмотреть тут.
Интеграция с другими системами региона
Геоаналитическую систему здравоохранения можно интегрировать с ситуационным центром региона, инфраструктурой пространственных данных (ИПД), «Умный город» и другими информационными системами региона для использования всех городских данных во благо здоровья местного населения.
В 2007 г. и по н. в. в Санкт-Петербурге была разработана первая в России отраслевая государственная геоинформационная система (первая в системе региональных МИАЦ), после нее было реализовано 3-4 проекта в других регионах (НАО, Краснодарский края, Красноярский край, Вологодская область).
Разработаны 2 подхода к моделированию:
- Геостатистический подход по выявлению локаций, где есть связь между определенными факторами и определенными откликами (патологиями) по данным регистров и официальной медицинской статистики и данных Роспотребнадзора.
- Мультиагентная модель распространения кори и любой другой заболеваемости, передающейся воздушно-капельным путем на территории города (заказная разработка НИИ эпидемиологии им. Н. Гамалеи для г. Москва). Ссылка.
Результат
В рамках разработки первой в России отраслевой государственной геоинформационной системы:
- Ведение паспортов в 464 ЛПУ города с географической привязкой и их актуализация в совокупности с применением ПО ГИС привели к созданию ежедневно картограмм по распределению показателей ЛПУ, которые применялись ЛПР города для оптимизации: коечного фонда, наличия специалистов, корректировки их в ЛПУ и др. В год таких картограмм для управленцев было сделано порядка 1000 штук.
- Разработаны методики по оптимизации коечного фонда в зависимости от работы скорой помощи. Геокодирование сотен тысяч госпитализаций населения в год привело к изменению работы как самой скорой помощи, так и работы стационаров, принимающих пациентов в городе того или иного профиля. Данные методы привели к обоснованию строительства новых поликлиник, специализированных центров в городе, а также перепрофилирования некоторых существующих.
- Методы быстрого распознавания анкет диспансеризации детей, их геокодирования и отображения на карте коэффициентов заболеваемости и здоровья позволили найти фальсификации в данных, которые трудно отследить по таблицам в 22% случаях анкеты были отправлена назад на уточнения.
- Разработана архитектура геоаналитической информационной системы, которая позволила настроить АРМы специалиста МИАЦ, АРМ начмеда в ЛПУ, АРМ для жителя города с интерактивными картами, решающие разные задачи: от поиска ближайшей аптеки или ЛПУ определенного профиля или врача, до эффективной организации здравоохранения города.
- Система интегрирована с десятками МИС ЛПУ и ЭМК, геоподдержка и визуализация больших данных.
- Проведены 4 конференции ГИС в здравоохранении РФ: данные, аналитика, решения. Выпущены 2 топа Сборника трудов. Сайт.
- решить проблему размещения пациентов в коридорах вместо палат;
- пресечь фальсификацию данных в поликлиниках;
- спрогнозировать рост заболеваемости covid-19.