Информационные технологии в общественном здравоохранении

Карагандинский  Государственный Медицинский Университет 

Кафедра общественного  здравоохранения 
 
 
 

 

 

 

 

СРС 
На тему: «Информационные технологии в общественном здравоохранении».

 

 

 

 

 

 

 

Выполнил: ст. 346 гр. ОМФ Тойгулдинов А.

Проверил: преподаватель  Тыль Л.В.

 

 

Караганда 2012

Содержание:

1. Введение
2. Общая часть
3. Заключение

Введение:

Информационные  технологии сделались неотъемлемой составляющей здравоохранения. Они  применяются на всех уровнях управления и оказания медицинской помощи. В  настоящее время осуществляется переход к комплексной автоматизации отдельных направлений медицины, лечебно-профилактических учреждений и территориального здравоохранения.

Высказывание известного англо-американского терапевта Уильяма  Ослера гласит, что "медицина – это  наука неопределенности и искусство вероятности". Помочь в уменьшении неопределенности и увеличении вероятности может информатика – комплексная дисциплина, изучающая все аспекты проектирования, создания, функционирования компьютеризированных систем переработки информации, их воздействия на различные области социальной практики. Ее развитие предопределило переход к технологическим медицинским системам комплексного анализа данных.

Общая часть:

Прогресс в  охране здоровья населения основан, прежде всего, на внедрении в практику здравоохранения современных научных разработок, обеспечивающих снижение заболеваемости, инвалидности и смертности. Существенное место в решении этих вопросов занимают информационные технологии, ориентированные на мониторинг социально значимых хронических заболеваний и консультативную поддержку лечебно-диагностического процесса. Современная медицина – это комплексный динамический подход к оценке индивидуального и общественного здоровья, это мониторинг, учитывающий разнообразные влияния окружающей среды (природные и техногенные) на организм плода, ребенка, взрослого человека. Появился даже термин “технология здоровья”, хотя и не совсем точно отражающий существо вопроса, но характеризующий новый этап в организации системы охраны здоровья населения.

Формальное представление системы знаний о функционировании медицинского учреждения может служить основой для оптимизации принятия оперативных и долговременных решений. Оптимальным решением оперативного обеспечения информацией лиц, принимающих решения, может быть построение хранилища данных, интегрирующего необходимые сведения из существующих учрежденческих автоматизированных систем. В этом случае обеспечивается полноценная поддержка принятия управленческих решений.

Сегодняшнее состояние информатизации здравоохранения  позволяет перейти от автоматизации отдельных процессов учета медицинских услуг к созданию интегрированных систем, обеспечивающих возможность непрерывной автоматизированной обработки информации. Информационные ресурсы системы здравоохранения и ОМС включают в себя базы данных по различным направлениям деятельности. В качестве примеров можно назвать республику Удмуртию, в которой достигнут 100-процентный охват медицинских учреждений автоматизацией по направлениям "Стационар", "Поликлиника", "Стоматология", "Кадры" и г. Новокузнецк, где разработана и эксплуатируется интегрированная автоматизированная система управления охраной здоровья населения "Здоровье". Такие системы позволяют переходить от анализа данных к анализу ситуации и к прогнозированию состояния здоровья населения.

Медицинские ИС на уровне ЛПУ  подразделяются на автоматизированные системы учреждений и автоматизированные истории болезни (АИБ). Последние  подразделяются на АИБ общего назначения (в многопрофильных учреждениях) и специализированные (по отдельным видам патологии) и могут, точнее должны, являться ядром учрежденческих ИС, обеспечивающих автоматизированное ведение документооборота и поддержку процесса принятия управленческих решений. Примерами ИС такого рода могут служить разработки Института программных систем РАН (система автоматизации ЛПУ ИНТЕРИН), НЦ сердечно-сосудистой хирургии им. А.Н. Бакулева и НИИ нейрохирургии им. Н.Н. Бурденко (АИБ), МНИИПДХ (Федеральный генетический регистр). Подобные системы предполагают переход к безбумажной технологии.

Значительное место занимают информационные системы федерального значения, обеспечивающие одновременно ниже расположенные уровни здравоохранения. Анализ и прогнозирование состояния  здоровья населения – специальная  область моделирования и построения интегральных показателей. Примером одного из подходов к этому вопросу может служить ФАИСС “Потенциал”, которая представляет собой совокупность автоматизированных баз данных, программных средств и правил работы с многомерной медико-демографической информацией. Модель основана на расчете потерь трудового потенциала вследствие заболеваемости населения и ее последствий – инвалидности и смертности (Ермаков С.П. и др.). В последние годы исследования в этом направлении активно проводятся проф. С.А. Гаспаряном. В его работах приведены новые подходы к анализу потерь, позволяющие получить объективные прогностические показатели. В области охраны здоровья детей и состояния здравоохранения в стране младенческая смертность представляет собой интегральный критерий для оценки общего положения. Приказ Минздрава России № 241 от 07.08.2000 г., которым была утверждена медицинская документация, удостоверяющая случаи рождения и смерти, заложил основу для сочетанного многофакторного анализа младенческой и перинатальной смертности с данными, наблюдаемыми при рождении детей, что обеспечивает разработанная МНИИПДХ (при поддержке фонда Сороса), автоматизированная система информационной поддержки сбора и анализа данных.

Комплексный анализ данных является предпосылкой для оценки эффективности работы медицинских учреждений и факторов, определяющих уровень и перспективы дальнейшего снижения детской смертности, и основой для принятия обоснованных управленческих решений по широкому кругу вопросов детского здравоохранения, в том числе для определения приоритетов и объемов необходимого финансирования. Автоматизированный регистр детей-инвалидов «ДИСАРЕГ», разработка которого осуществлена в МНИИПДХ, обеспечивает ведение базы данных детей-инвалидов и получение однотипной учетно-отчетной документации в декретируемые сроки и по запросам, что соответствует Указу Президента РФ от 27.07.92г. №802 "О научном и информационном обеспечении проблем инвалидности и инвалидов". Медицинская карта соответствует требованиям учета характера нарушений и их динамики при различных причинах инвалидности, а также социальной адаптированности детей и их потребности в медико-психолого-педагогической коррекции и вспомогательных средствах. Этот регистр, включающий уровни учреждения, городской, региональный и федеральный, может послужить основой для системы государственной статистики детской инвалидности в России.

В настоящее  время в структуре детской  заболеваемости и смертности в большинстве  развитых стран на первое место выходят  врожденные пороки развития. Последние  встречаются примерно у 5% новорожденных, а их вклад в структуру причин младенческой смертности достигает 20%. В то же время, по данным ВОЗ может быть предупреждено не менее 10% случаев ВПР. С 1999 г. в Российской Федерации проводится мониторинг врожденных пороков. В нем участвуют более 40 субъектов Федерации, использующих разработанное в МНИИПДХ программное обеспечение, что способствует более полному и раннему выявления ВПР, позволяет получить объективную оценку эффективности проводимых профилактических мероприятий и поддерживать территориальные и федеральную базы данных. В результате мониторинга, только за первые три года, уровень выявления ВПР у новорожденных повысился в 2 и более раз в Архангельской, Новгородской и Московской областях.

С первых лет применения информационных технологий в здравоохранении одним из ведущих направлений являлись системы поддержки процесса принятия клинических решений. За несколько десятилетий они прошли путь от использования статистических и детерминистских методов до технологии интеллектуальных систем. Применение этих разработок в практике способствует оптимизации дифференциально-диагностического процесса, позволяет повысить качество диагностики и эффективность лечения. Можно привести ряд примеров из различных областей медицины. Так, около 50 ЛПУ России и СНГ используют созданную в МНИИПДХ автоматизированную систему ранней диагностики наследственных болезней «ДИАГЕН», позволяющей идентифицировать свыше 1200 форм (эффективность составляет 90% в сравнении с 60% у врачей медико-генетических консультаций). Там же создана система «КЛИНЭКО», ориентированная на раннее выявление у детей заболеваний, связанных с длительным воздействием экотоксических факторов (первоначально широкий перечень потенциально возможных экотоксикантов уменьшается после рассмотрения системой «признаков-маркеров», характерных для определенных веществ). Система «ЭСБАД», разработанная МНИИПДХ совместно с Институтом системного анализа РАН, предназначена в помощь врачу при дифференциальной диагностике бронхиальной астмы, определяет степень тяжести заболевания и дает рекомендации по лечению (эффективность – 87,2%).

Программа "Неонатальные судороги" позволяет успешно диагностировать  судороги периода новорожденности, встречающиеся при 78 заболеваниях и  синдромах, и обеспечивает повышение эффективности диагностики на 30 % по сравнению с традиционными методами и снижение инвалидизации детей вследствие своевременного установления правильного диагноза и назначения адекватной терапии. Компьютерная технология “Айболит” (НЦ ССХ им. А.Н. Бакулева, Бураковский В.И. и др.), включает математическую модель кровообращения, “реагирующую” на поступающую с датчиков текущую информацию. Она позволяет не только проводить диагностику и оценку состояния больного, но и помогать при выборе и последующей коррекции лечебных мероприятий. Мониторно-компьютерная технология с обратной связью позволяет реализовать индивидуальный подход к лечению больного (РГМУ, Гаспарян С.А., Зарубина Т.В.). Методы обработки и сегментации 3D-изображений, реализованные в программной системе (МГУ, Гаврилов А.В. и др.), позволяют объективизировать радиологические исследования и обеспечивают реалистическую визуализацию внутренних структур и органов человека. Представляет интерес система ТАИС (Терапевтическая Автоматизированная Информационная Система), рассчитанная на полное компьютерное ведение пациента в стационаре при одновременной поддержке постановки развернутых клинических

С первых лет  применения информационных технологий в здравоохранении одним из ведущих  направлений являлись системы поддержки процесса принятия клинических решений. За несколько десятилетий они прошли путь от использования статистических и детерминистских методов до технологии интеллектуальных систем. Применение этих разработок в практике способствует оптимизации дифференциально-диагностического процесса, позволяет повысить качество диагностики и эффективность лечения. Можно привести ряд примеров из различных областей медицины. Так, около 50 ЛПУ России и СНГ используют созданную в МНИИПДХ автоматизированную систему ранней диагностики наследственных болезней «ДИАГЕН», позволяющей идентифицировать свыше 1200 форм (эффективность составляет 90% в сравнении с 60% у врачей медико-генетических консультаций). Там же создана система «КЛИНЭКО», ориентированная на раннее выявление у детей заболеваний, связанных с длительным воздействием экотоксических факторов (первоначально широкий перечень потенциально возможных экотоксикантов уменьшается после рассмотрения системой «признаков-маркеров», характерных для определенных веществ). Система «ЭСБАД», разработанная МНИИПДХ совместно с Институтом системного анализа РАН, предназначена в помощь врачу при дифференциальной диагностике бронхиальной астмы, определяет степень тяжести заболевания и дает рекомендации по лечению (эффективность – 87,2%).

Программа "Неонатальные судороги" позволяет успешно диагностировать  судороги периода новорожденности, встречающиеся при 78 заболеваниях и  синдромах, и обеспечивает повышение  эффективности диагностики на 30 % по сравнению с традиционными методами и снижение инвалидизации детей вследствие своевременного установления правильного диагноза и назначения адекватной терапии. Компьютерная технология “Айболит” (НЦ ССХ им. А.Н. Бакулева, Бураковский В.И. и др.), включает математическую модель кровообращения, “реагирующую” на поступающую с датчиков текущую информацию. Она позволяет не только проводить диагностику и оценку состояния больного, но и помогать при выборе и последующей коррекции лечебных мероприятий. Мониторно-компьютерная технология с обратной связью позволяет реализовать индивидуальный подход к лечению больного (РГМУ, Гаспарян С.А., Зарубина Т.В.). Методы обработки и сегментации 3D-изображений, реализованные в программной системе (МГУ, Гаврилов А.В. и др.), позволяют объективизировать радиологические исследования и обеспечивают реалистическую визуализацию внутренних структур и органов человека. Представляет интерес система ТАИС (Терапевтическая Автоматизированная Информационная Система), рассчитанная на полное компьютерное ведение пациента в стационаре при одновременной поддержке постановки развернутых клинических диагнозов, назначении исследований и лечения (РГМУ, Устинов А.Г., Ситарчук Е.А.).  

Заключение:

1. Таким образом, в результате внедрения компьютерных технологий обеспечивается:
2. • совершенствование наблюдения пациентов и повышение преемственности на этапах оказания помощи различными медицинскими учреждениями;
3. • повышение эффективности диагностики и лечения при одновременном снижении экономических затрат за счет целенаправленного дообследования больных;
4. • многофакторный анализ причин, способствующие снижению заболеваемости и смертности.

 

Список литературы

1.http://medafarm.ru/php/content.php?id=486&pr=print

2. http://rudocs.exdat.com/docs/index-216823.html

3.http://medafarm.ru/php/content.php?id=486