В условиях пандемии у многих людей, переживших заражение короной, возникает так называемый символико-символический синдром, проявляющийся различными физиологическими и психологическими отклонениями. В связи с этим гражданам предоставлена возможность пройти детальное медицинское обследование. Это позволяет оценить состояние здоровья человека, исключить обострение хронических заболеваний, выявить на ранней стадии заболевания внутренних систем организма, назначить необходимое лечение и направить на медицинскую реабилитацию.
Территориальный фонд обязательного медицинского страхования Московской области (ТФОМС МО) — некоммерческая организация, осуществляющая управление объемом, финансовым обеспечением и качеством медицинской помощи, оказываемой застрахованным лицам в Московской области, несколько лет использует в своей работе цифровой дизайн цифровых диспансерных систем. В интервью с Вадимом Лукашовым, заместителем директора Московского городского фонда медицинского страхования, мы узнаем, когда и почему было внедрено это решение и как фонд достиг своих целей в отношении распределения сегодняшнего населения.
— Система автоматизирует взаимодействие специалистов, занимающихся организацией медицинских исследований. Это сотрудники местных фондов здравоохранения, страховых компаний и медицинских организаций. С помощью этой системы мы ведем единый список застрахованных лиц (ЗЛ), проходящих диспансеризацию и медицинское наблюдение в медицинских учреждениях. Таким образом, мы можем регулярно отслеживать динамику состояния здоровья пациентов, своевременно выявлять и предотвращать рост заболеваемости. Подсистема содержит информацию о страховых и медицинских учреждениях, сотрудниках ТФОМС, медицинских услугах, исходах заболеваний, международных списках заболеваний — типах клиник и другие полезные данные для ускорения работы специалистов. Все это можно быстро выгрузить в виде подробных отчетов и статистических сводок.
— Как вы пришли к решению автоматизировать свои рабочие процедуры?
— Прежде всего, необходимость создания таких информационных ресурсов определяется Правилами обязательного медицинского страхования, утвержденными приказом Минздрава России от 28 февраля 2019 г. 108н. Мы также должны помнить, что основная задача цифровой конверсии — отказ от печатных файлов и переход на цифровое взаимодействие.
Благодаря внедрению системы дистрибуции наши сотрудники перешли на многофункциональное рабочее место. Там все участники MHI могут быстрее взаимодействовать и находить нужную информацию. Хранение информации является централизованным и отвечает всем требованиям действующего законодательства MHI.
— Насколько активна система после применения? Можно ли делиться статистикой?
— Да, конечно. В настоящее время в системе 362 медицинских центра, пять страховых компаний и более 5,3 миллиона застрахованных, из них около 2 миллионов прошли диспансеризацию и профилактические осмотры в 2021 году. Цифры говорят сами за себя.
— Ранее мы уже затрагивали вопрос безопасной работы с информацией. Насколько точно организована работа с конфиденциальной информацией в системе?
— В системе клиник используются два уровня идентификации, разграничение доступа к информации и ряд других мер, направленных на защиту данных. Все это соответствует требованиям Приказа №. 21 от 18. 02. 2013 ФСТЭК и 27. 07. 2006 Федерального закона «О персональных данных». 152-ФЗ. Защита информации осуществляется в соответствии с ГОСТ 34. 10, ГОСТ 34. 11 и ГОСТ 28147.
— Система дистрибуции используется не только в Московском регионе. В чем особенности MCKF?
— В нашей системе реализована интеграция данных и электронного обслуживания застрахованных лиц в региональных отделениях единого реестра страхователей в рамках МСК. Таким образом, постоянно поддерживается актуальность базы данных. Решение помогает контролировать информацию о гражданах в застрахованных районах, застрахованных медицинских организациях и медицинских организациях, к которым относится пациент. Это важно при проверке списков наблюдения, а также списков диспансеризации и профилактических осмотров.
Компания также внедрила сложную систему отчетности, полностью адаптированную под ее деятельность. Например, теперь система может одним нажатием кнопки формировать отчеты о выполнении плановых показателей, таких как диспансеризация и профилактические осмотры, проводимые медицинскими организациями. Отчет содержит информацию за год о графике процедур, количестве новых застрахованных, факте прохождения процедуры застрахованным лицом — все данные, необходимые для быстрого анализа информации.
— Работа по внедрению системы в ТФОМС МО началась в 2019 году. Что изменилось за это время?
— Когда изначально составлялось техническое задание, было известно, что система должна быть легко масштабируемой и способной справляться с возросшими нагрузками. За это время изменилась обработка загружаемых файлов, были добавлены новые справочные данные и перестроена структура существующей информации о скрининге. Была реализована дополнительная функция, позволяющая отображать статус загрузки или выгрузки файлов, не мешая пользователю работать в системе. Благодаря этим изменениям было упорядочено хранение данных и усилен контроль за выполнением плановых показателей. Также увеличилось количество «записанных» действий пользователя и историй изменений.
Результат проекта.
Решения реализованы для заказчика.
БИТ: Управление медицинским центром
Закажите индивидуальные торговые предложения.
Оставьте свои контактные данные, и наши специалисты предоставят вам различные варианты внедрения.
Сделай сам: поставь MHI и MIS на колени
Информатика в здравоохранении — довольно скользкая тема. Стоит отметить, что за последнее десятилетие «проникновение» (как это называют бюрократы) ИТ в медицину и здравоохранение в целом действительно увеличилось. Эксперты, работающие в МО (медицинских учреждениях), не врут. Российская Федерация не только не отстает от мировых тенденций, но даже, кажется, несколько опережает их. Однако, на мой взгляд, существует разрыв между самими технологиями и уровнем подготовки и мотивации пользователей, которые их создают. Да и сами ИТ-решения не всегда являются решением, а скорее головной болью.
Каждому МО необходимо программное обеспечение, причем не только 1С бухгалтерия, управление сделками и CRM, но и специализированное, MIS (медицинские информационные системы) и даже несколько. Им необходимо хранить записи о приеме пациентов, получать, анализировать и хранить в том или ином виде диагностические данные (например, изображения, графики, результаты анализов), графики, содержащие записи о заболеваниях и т. д. и т. п.
Если МО участвует в программе обязательного медицинского страхования (ОМС), необходимо ежемесячно составлять и направлять в региональный (федеральный) фонд ОМС (ТФОМС) отчет о количестве пациентов, поступивших в МО, характере и стоимости их лечения. предоставленный им. Без него вы не получите от страховой компании денежную компенсацию за оказанные услуги.
Сам отчет представляет собой два или три XML-файла, сжатых в ZIP-файл. Для подготовки пакета отчетов, анализа журналов ошибок и запроса записей у страховой компании была создана небольшая библиотека и веб-приложение (сервер задач) для доступа к библиотеке через REST API.
Предположительно, это будет интересно специалистам и широкому кругу читателей.
Мотивация.
В настоящее время на просторах Федерации можно найти десятки типовых MPA всех видов, как для частного использования МО, так и для продажи государственным структурам. И, вероятно, десятки примеров того или иного периферийного программного обеспечения как для бюджетной медицины, так и для коммерческого использования. Я не беру на себя обязательств оценивать качество, стоимость и логику выбора доступного медицинского ПО, будь то «положительно» или «отрицательно».
Из-за бюрократических проволочек YYKA несколько раз в год что-то меняет в структуре файлов, модифицирует существующие файлы или вводит новые правила проверки данных. По этой причине необходимо постоянно адаптировать как справочную информацию, так и сами правила структурирования эталонных файлов.
Готовые решения не всегда способны адаптироваться к очередному «новому» требованию или правилу в режиме реального времени (день-два). Этот код был написан для того, чтобы немного облегчить задачу.
СУБД и серверы задач
Данные о пациентах являются персональными данными (ПД). Хранить такие данные в публичном облаке нежелательно. Частные облака значительно дороже. Поэтому все данные хранятся в частной сети и могут быть, а могут и не быть доступны извне по зашифрованному каналу.
MHI PD и все остальные данные хранятся в СУБД Postgresql, развернутой в частной (локальной или виртуальной) сети МО. Доступ к базе данных через REST API обеспечивается специальным веб-сервером postgRest.
Для экспорта и обработки данных используются специальные библиотеки. Функции работы с данными в базе данных могут выполняться с помощью CRUD-сервера PostgRest или с помощью SQL-вопросов через коннектор. Сервер задач выступает в качестве интерфейса приложения к этой библиотеке.
Для рабочего сервера подготовлены файлы DockerFile и Docker-Compose, позволяющие запускать сервер как контейнер на любой операционной системе. Доступ к серверу осуществляется через REST API.
Доступ к данным и аутентификация
Сервер PostGrest и сервер задач имеют встроенные механизмы защиты доступа к регистрациям таблиц и баз данных, основанные на уровне регистрации PostresQL RDBMS (RLS) в HTTP-заголовке и встроенной поддержке безопасности JWT.
Для аутентификации пользователей и работы с графическими интерфейсами (в виде SPA-приложений) используется отдельный публичный сервис.
Клиентом сервера задач может быть любой веб-клиент, но наиболее естественным является веб-браузер. Стоит обратить внимание на TLS-шифрование для запросов к рабочему серверу. Шифрование всех перемещений из частной сети в браузер должно быть согласовано, либо браузер должен уметь обрабатывать смешанный контент.
Выбор стека
Python3 — это язык, на котором пишутся библиотеки и онлайн-приложения. Python считается достаточно простым и обширным языком, чтобы делать почти все, что не требует высокой производительности или не должно быть написано на Java.
Python имеет низкий порог вхождения и, вероятно, даже является частью административных задач, связанных с Министерством образования.
Сервер задач основан на фреймворке flask и может (возможно) работать в виртуальной среде как независимый процесс (под управлением серверного процесса WSGI) и (не обязательно) HTTP-сервер (возможно, под управлением IIS, Apache, NGINX. ).
Необходимо разработать локальный сервер СУБД PostgreSQL с сетью MO (версия > = 10) и двумя тремя веб-серверами. СУБД может быть выращена в контейнере Docker.
В качестве адаптера для postgresql использовалась библиотека psycopg2-binary-2. 9. 2. Для распространения библиотеки и разработки серверов достаточно операционных систем Linux старше версии 7 (серверы не старше 2008 года) или Windows. Linux является предпочтительным вариантом. Использовались версии 3. 6. 8-3. 10. 8 Python, но последние «фичи» Python не использовались в последней стандартной библиотеке.
В качестве HTTP-прокси использовались IIS-7. 5 (в сочетании с WFASTCGI. py) и Nginx-1. 26 (в сочетании с Gunicorn-20. 1).
Как уже говорилось выше, все серверы (PostgreSQL, Postgrrest, Flask, HTTP-Proxy) имеют потенциал для роста в контейнере Docker. Тестирование Docker-20. 10 и Docker-Compose-2. 5.
Применение.
Если сложная (универсальная) дорогая система вам не по карману, возможно, стоит ее разработать и опробовать, раз у вас нет большого количества сервисов и квалификация вашего ИТ-персонала позволяет это сделать.
Можно предоставлять некоторые из ваших услуг в тестовом режиме. Один из вариантов — использовать приложение для создания тестового пакета, поскольку структура XML-файла может быть легко изменена.
Приложение «заточено» под определенные услуги: компьютерную томографию, магнитно-резонансную томографию, и вы можете адаптировать его для других целей.
Несколько слов об ответе
Можно ли считать, что создание и/или использование такого программного обеспечения — это неправильное (ненужное, прилагательное) решение? Зависит (и пока еще может быть). Трудно считать задачу создания двух-трех пакетов XML-архивов сложной для привлечения группы разработчиков численностью более 10 человек.
Основная задача такого программного пакета — корректный подсчет значений соответствующих узлов в дереве XML, что является задачей медицинской статистики, а не архитектурного приложения.
Если, например, за R300/час можно разработать и использовать эти программы, то это серьезный повод для ИТ-персонала заняться именно этим, если он несет ответственность за оплату.