Основные аспекты управления организациями здравоохранения в условиях цифровизации

Введение

Мировая история внедрения новых цифровых технологий в практику управления и функционирование медицинских организаций началось в 2005 году с принятия резолюции, касающейся вопросов электронного здравоохранения в рамках 58-й сессии Всемирной ассамблеи здравоохранения.

В последние десятилетие руководство Российской Федерации активно ищет новые механизмы, способные обеспечить создание, внедрение и дальнейшее развитие инновационных технологий в различных сферах народного хозяйства, включая и социальную сферу, неотъемлемой составной частью которой является система здравоохранения [1]. Началом активизации данного процесса можно считать март 2023 года, когда мэр г. Москвы С.С. Собянин заявил о расширении программы внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в сфере здравоохранения, в частности, о продолжении эксперимента в столице [2]. Министр здравоохранения М. А. Мурашко в свою очередь в мае 2023 года дал распоряжение о том, чтобы сделать ИИ обязательной опцией сопровождения пациента [3]. Президент России В.В. Путин далее поручил создать национальный проект «Экономика данных» [4]. В настоящее время цифровизация упоминается часто в контексте четвертого этапа промышленной революции, паровой двигатель, электричество, компьютер и наконец киберфизические системы.

Цель представленной статьи – проанализировать и определить сущность понятий «цифровизация» и «цифровая трансформация» с позиций решения, поставленных перед системой здравоохранения задач.

Научная новизна заключается в анализе и систематизации основных определений таких понятий как «цифровизация» и «цифровая трансформация», причем акцент делается на сфере здравоохранения.

Методология исследования

Методологической базой исследования являются научные труды отечественных и зарубежных авторов в области экономики, управления и цифровизации в сфере здравоохранения. Для решения поставленных задач были использованы общенаучные методы, такие как анализ и синтез, а также специальные методы: методы сравнительного и экономико-статистического анализа.

Основная часть

Все больше исследователей пытаются определить роль и место новой парадигмы развития организации в отрасли здравоохранение. В феврале 2019 года на симпозиуме ВОЗ «Будущее цифровых систем здравоохранения в Европейском регионе» в Дании было отмечено, что цифровизация применительно к медицинской сфере это:

- во-первых, движущая сила, позволяющая перейти к новым моделям оказания медицинской помощи (прогностическим и профилактическим);

- во-вторых, возможность использовать потенциал большого объема данных для выработки новых знаний и совершенствования оказания медицинской помощи;

- в-третьих, возможность предоставить большему числу населения медицинскую помощь.

Нельзя не согласиться с мнением Скобликовой В.К., Шищенко Е.В. и Хрипуновым М.Б., которые утверждают, что в настоящее время отрасль модернизируется при помощи современных цифровых технологий, и именно они позволят выстоять перед лицом новых вызовов [5].

Автор Морозова Ю. А. называет цифровизацию основным фактором развития медицинской отрасли, действующим в настоящий момент и представляющим собой систему знаний, а также опыта, направленных на совершенствование оказания медицинской помощи [6]. Он отмечает, что глобально это выражается в повсеместной оцифровке данных, внедрении электронных медицинских карт, роботизации бизнес-процессов, а также применении технологий для поиска новых эффективных путей диагностики и лечения.

Кроме того, отмечается, что цифровизация – это глобальный мировой тренд, который к 2025 году обеспечит свыше 30% роста ВВП и позволит автоматизировать около половины всех рабочих операций [6].

Мохначева Т. Е., Моногарова Ю. Ю., Варакина Ж. Л. оценивают текущую вовлеченность российских медицинских организаций в процессе цифровизации и отношение руководства к подобным изменениям парадигмы управления [7].

Так авторы отметили, что в городской среде уровень автоматизации значительно выше, компьютер требуется для работы чаще, а отделения больниц используют цифровые продукты в большом объеме. При этом руководство считает, что эксперимент по внедрению новых технологий можно считать успешным.

Е.А. Бацина, А.Н. Попсуйко, Г. В. Артамонова в своей работе задаются вопросом, какие технологии и решения реализуются в медицинских организациях сегодня [8].

Авторами также упоминаются электронные медицинские карты, при этом особо выделяются система контроля и мониторинга пациентов, а также телемедицина. Отмечается, что технологии искусственного интеллекта ищут ответ на вопросы: «как увеличить продолжительность жизни», «как повысить качество жизни», «каковы взаимосвязи между различными показателями здоровья» и прочие.

Телемедицина – инструмент будущего

Другое важное направление – это телемедицина. Многими исследователями подчеркивается ее стремительное развитие. Еще в 2018 году более половины респондентов репрезентативного международного исследования «Ipsos» утверждали, что хотят использовать данную технологию в своей жизни. Многими пациентами отмечается, что существуют случаи, когда эффективнее и целесообразнее получить удаленную консультацию, чем предпринять очное посещение медицинской организации [9].

Голландские ученые пришли к выводу, что внедрение новых технологий (удаленный мониторинг и консультации) снижает число госпитализаций в кардиологических отделениях более чем на 60% [10].

Телемедицинские технологии условно делятся на два больших блока: система «врач-врач» и система «врач-пациент». В первом случае речь идет о вспомогательных технологиях и инструментах, которые позволяют обеспечивать профессиональную коммуникацию, во втором – о сервисе, позволяющем пациенту получить ряд дополнительных услуг.

Ученые, занимающиеся анализом развития, правового и технологического обеспечения телемедицины, отмечают, что в России данное направление пока еще находится в зачаточной стадии. Так Каменской Н. А., Павловой Ю. В., Поспеловой С. И., Сергеевым Ю.Д., Старчиковым М.Ю. констатируют прежде всего существующие особенности и сложности правового сопровождения подобных проектов [10].

Н. А. Назарова, Н. И. Валуева [9] в своей работе показывают, что на ряду с большой актуальностью и перспективой телемедицинские технологии обладают рядом существенных проблем, среди них выделяются экономические, технические и правовые, а также практико-ориентированные. Одной из таких проблем авторы называют необходимость глубокого и всестороннего обучения сотрудников и пациентов работе с подобными сервисами.

Помимо этого, дополняет Вавилова Е. М. и Демченко М. В., следует уделять большее внимание технологическим мощностям, документации сервисов, качеству и достоверности информации, которую они содержат [11]. Проблему доверия из-за неполноты информации и технологических сложностей отмечают так же Барашков Г.М., Еремина М. Г. и Субботина В. Г. [12].

В целом, большинство авторов сходится во мнении, что необходима существенная доработка нормативно-правовой литературы и переосмысление парадигмы телемедицины, чтобы она воспринималась и функционировала должным образом, что отражено в таблице 1.

Еще одно перспективное направление последних лет – это концепция «мобильного здравоохранения», также известные как «mHealth» или «mobile health». Согласно точке зрения различных российских и зарубежных исследователей данная концепция – своего рода «революция», которая происходит в «фоновом режиме».

Таблица 1 - Существующие сервисы телемедицины и оценка их качества

Публикации по данному направлению стабильно появляются в научном пространстве начиная с 2014 года. mHealth представляет собой подход, при котором пациент использует устройства («гаджеты») на всех этапах медицинского сопровождения. М. В. Некотенева и Д.В. Пономарёва считают, что благодаря данному подходу удается собрать большее количество данных о пациенте, и позволит при использовании соответствующих технологий обработки и анализа данных в конечном счете улучшить качество медицинской помощи [14].

«Искусственный интеллект»: возможности и угрозы.

Технологии «искусственного интеллекта» (ИИ) считаются основой современной цифровизации не только в России, но и во всем мире. В настоящий момент ИИ в медицине представляет собой набор различных технологий, решающих определённые задачи. Практически все «классические» инструменты ИИ (направления) в той или иной степени реализованы в системе здравоохранения.

Далее целесообразно остановится на технологии машинного обучения (Machine learning, далее - ML), которая представляет собой одну из самых популярных и широко используемых в сфере здравоохранения технологий. Строго говоря, это является алгоритмизированной математической моделью, которая находит закономерности в заранее подготовленных данных и, таким образом, «обучается», постепенно уточняя саму себя. Доказательная медицина — та область здравоохранения, для которой машинное обучение является стратегически важным инструментом. Именно благодаря этой технологии возможно на основе различных характеристик состояния здоровья, антропометрических данных предсказать, какие лечебные и диагностические процедуры необходимы пациенту в том или ином клиническом случае. В машинном обучение есть ряд направлений, которые позволяют прогнозировать количественные или качественные изменения, либо искать закономерности и взаимосвязи в наборах данных.

Одно из самых сложных направлений ИИ – это технологии глубокого обучения (Deep Learning, далее - DL), известные как «нейросети» или «нейронные сети». Это своеобразная, сложная алгоритмизированная математическая модель, которая имитирует нейронные связи человека. Масштабное развитие данная технология получила с начала эпидемии коронавирусной инфекции, когда из-за колоссальной нагрузки на врачебный персонал применение глубокого обучения («компьютерного зрения») стало требованием времени [14, 17].

Нельзя не рассмотреть в контексте данного исследования технологии обработки естественного языка (Natural Language Processing, далее - NLP), которые подразумевают ряд направлений, в том числе такие, как анализ речи, текстов и их имитирование (генеративные нейросети - GAN). К настоящему моменту данные технологии используются для обработки неструктурированных данных о пациенте, анализе живого языка по аудио- и видеозаписям с целью совершенствования коммуникаций врач-пациент, понимании существующих проблем, выявлении неэтичного поведения с обеих сторон, а также потребностей пациентов с целью в конечном счете улучшить качество медицинской помощи.

Применение роботизации бизнес-процессов на процессно-ориентированных направлениях в сфере здравоохранения связано с переходом к автоматизации, имитации и моделировании ряда процессов на основе системы закономерностей и правил. В отличии от сложных технологий машинного обучения технология роботизации бизнес-процессов является более понятной с точки зрения программирования. Если говорить о медицинской сфере, то здесь речь идет об автоматизации рутинных задач, таких как формирование отчетов, записей на прием к врачу, изменение записей в медицинских картах и т. д.

Экспертные системы представляют собой цифровые решения (программы и системы программ), имитирующие работу высоко квалифицированного специалиста, решающего задачу в доступной для него области. Экспертная компьютерная система точно так же, как и человек, обрабатывает некоторый набор данных и делает из них выводы. Информация (знания), которые необходимы системе для работы, обработаны и сохранены в ней определенным образом. Являясь простейшей разновидностью ИИ, подобная система в здравоохранении выполняет вспомогательную врачебную функцию, сохраняя и аккумулируя информацию, а также знания различных предметных областей, при этом врачу становится доступен масштабный объем сведений, включая детали и малоизвестные факты, которые могут оказаться важными в критический момент.

В отечественном здравоохранении на старте наиболее масштабное развитие получила разработка систем поддержки принятия врачебных решений (СППВР – как развитие экспертных систем), предназначенная для специалистов медицинского профиля различных направлений. Одна из первых была создана в «Сколково» (СППВР Webiomed).

Сегодня направлений внедрения ИИ значительно больше, примеры использования ИИ в здравоохранении представлены на рисунке 1.

Рисунок 1 - Примеры использования ИИ в здравоохранении

Источник: Составлено на основе данных [17].

Строго говоря, искусственный интеллект наиболее масштабно внедряется именно в сфере здравоохранения, что является общемировым трендом. Мажей Я. В., Свищёв А. В. [16] отмечают, что на сегодняшний день цифровые решения, использующие технологии искусственного интеллекта, применяются во многих областях системы здравоохранения, при этом в некоторых из них они внедрены давно, в других – находятся на стадии разработки и тестирования. Начиная с 2020 года объем публикаций по использованию ИИ в здравоохранении резко возрос. При этом, подавляющее большинство авторов склоняются к мнению, что в настоящий момент данные технологии используются в качестве некоторого дополняющего и обогащающего профессиональную практику инструмента, однако в ближайшем будущем будут наблюдаться изменения деятельности медицинских организаций с учетом новых технологий.

Свой взгляд на будущее искусственного интеллекта в здравоохранении высказывает и Ненашева Е. А. [15]. В своей работе автор соглашается с мнением большинства о проникновение ИИ-технологий во все сферы и этапы медицинской деятельности: клиническую помощь, диагностику, визуализацию и другие, но одновременно подчеркивает, что данное направление имеет больший потенциал. В частности, наибольшую пользу новые технологии могут принести в сфере ранней диагностики (анализ медицинских изображений), в генетике (выявление генов, влияющих на возникновение тех или иных заболеваний), диагностике и выявлении редких болезней. Иными словами, автор говорит о расширении тех направлений, в которых можно применять новые цифровые инструменты.

Аликперова Н. В., рассуждая о роли искусственного интеллекта, обращает внимание на то, что благодаря ему возможно осуществлять поиск новых подходов в области медикаментозного лечения, классификации заболеваний и анализа накопленных данных [18]. Кроме всего прочего именно ИИ может помочь в организации непрерывного контроля и диагностики на расстоянии, а стратегически – в повышении результативности работы врача.

Лукичев П.М., Чекмарев О.П. утверждают, что в ближайшей перспективе использование новых технологий может обеспечить «расширение» узких мест современного здравоохранения [19]. В частности, авторы выделяют следующие возможные эффекты от применения ИИ:

а) поиск наиболее эффективных путей развития телемедицины;

б) улучшение диагностики существующих заболеваний, в частности, онкологических;

в) автоматизация, борьба с рутинными медицинскими операциями, высвобождение времени для взаимодействия с пациентами;

г) мониторинг состояния пациента круглосуточно и на всех этапах оказания медицинской помощи;

В то же время, глобально ИИ будет способствовать неуклонному развитию системы здравоохранения и преобразованию медицинских организаций с учетом требований новой информационной реальности.

О Барнс Р., Зварикова К. утверждают, что уже сейчас возможно организовать полноценную систему круглосуточного мониторинга за пациентом до, во время и после лечения [20]. При этом система принятия решений строится на анализе больших данных, основная масса которых – это показатели состояния организма, полученные с различных датчиков и устройств контроля. Авторы подчеркивают, что подобный вывод является результатом исследования более чем шести тысяч респондентов.

Милкова Э.Г. говорит об искусственном интеллекте как об основе цифровизации и отмечает, что его стремительное развитие позитивно повлияло на состояние отрасли здравоохранения, причем речь идет не только в контексте российского опыта, но и в глобальных масштабах. Именно благодаря результатам экспериментов на медицинских данных с использованием технологий «больших данных» и прочих те страны, которые не обладают большим объемом ресурсов, выделяемых на здравоохранение, получают возможность усовершенствовать свою систему здравоохранения [21].

Что касается непосредственно России, то здесь многие исследователи склоняются к мнению, что глобально ИИ-технологии в условии дефицита медицинских специалистов и их существенной перегрузки способны нивелировать возникающие угрозы. Новые цифровые решения позволят разгрузить медицинский персонал, а в конечном счете улучшить качество предоставляемой медицинской помощи.

Интересное мнение высказывают Лукичев П.М., Чекмарев О.П. [19]. Известно, что затраты на поддержание отрасли увеличивается с каждым годом, однако применение новых, информационных технологий способно сократить их. Одна из самых крупных консалтинговых организаций в США провела масштабное исследование, оценив перспективные цифровые решения, использующие искусственный интеллект, и сделала вывод, что к 2026 году они способны обеспечить сокращение годовых расходов в сфере здравоохранения более чем на 150 млрд долларов. Автор подчёркивает, что, если удастся добиться сокращения расходов, или хотя бы выйти на плато, это станет огромным прорывом для всей системы управления отраслью.

О.Н. Левчегов отмечает, что к бурному развитию ИИ в российском здравоохранении подтолкнула пандемия COVID-19 [17]. Перечисляя направления внедрения искусственного интеллекта, представленные на рисунке 4, автор делает акцент на важности и будущем потенциале прогнозной аналитики.

Цифровизация: что дальше?

Возвращаясь к цифровизации, следует отметить, что текущая ситуация не лишена проблем и сложностей. Так Мигович М.М., Фролова А.В., Сотников Г.А. констатируют тот факт, что основной негативный эффект обуславливается излишней централизаций при проведении модернизации [22]. Действительно, внедрение новых технологий наиболее интенсивно происходит в г. Москве и г.Санкт-Петербурге, тогда как в более мелких городах внедрение происходит в меньшей степени и объеме.

Однако помимо региональной дифференциации сам процесс цифровизации выявил существенный недостаток в IT специалистах, способных работать с медицинскими данными, существенный недостаток вычислительных мощностей, а также слабую компьютерную грамотность медицинского персонала.

Ещё одна актуальная проблема – это подготовка и аккумуляция наборов данных, которые необходимы для применения технологий искусственного интеллекта, создание цифровых продуктов на их основе и аналитических исследований. В настоящий момент сбор, обработка, подготовка данных – это достаточно трудоемкий процесс, в том числе из-за отсутствия единого информационного контура, который бы включал сразу все медицинские организации конкретного региона.

Итак, резюмируя вышесказанное, следует отметить, что сегодня наблюдается в некоторой степени хаотичное развитие направлений внедрения цифровых технологий в здравоохранении. Наиболее развитыми оказались технологии, позволяющие оценивать различные графические медицинские данные, в том числе снимки магнитно-резонансной и компьютерной томографии (МРТ и КТ), интенсивно развивается так же направление телемедицины, однако потенциал существующих технологий значительно выше. В частности, они могут быть эффективными инструментами совершенствования процессов управления организациями отрасли, в том числе при реализации экосистемного взаимодействия.

Заключение

Помимо всего прочего, в настоящий момент отсутствуют научно-обоснованные подходы к классификации технологий, в том числе с точки зрения их полезности для применения в отрасли здравоохранения.

На основании рассмотренных научных источников можно прийти к следующему заключению:

1. Последние 5-7 лет бизнес-экосистемы стали актуальной формой совместной работы различных организаций на фоне прочих видов взаимодействия, что может быть рекомендовано в качестве эффективного решения в сфере здравоохранения при проведении цифровизации, когда тактические и стратегические цели, а также поставленные перед отраслью задачи инициируют процессы, связанные множественными, взаимозависимыми и взаимообусловленными друг от друга факторами.

2. «Цифровизация» и «цифровая трансформация» – это глобальные тренды, являющиеся следствием фундаментальных изменений происходящих в обществе, инициированные новой формой и инструментами работы с информацией, которые действуют не только в рамках одной конкретной организации, но и задействуют все слои ее взаимодействия с внешней средой на микро- и макро- уровне.

3. Система здравоохранения является в достаточной мере сложно организованной отраслью, на функционирование которой оказывают влияние множественные факторы, от которых непосредственно зависит здоровье и жизнь населения Российской Федерации.

4. Следует отметить, что в здравоохранении в настоящее время происходит стремительное внедрение цифровых инструментов и технологий, что косвенно инициировала пандемия КОВИД-19, продемонстрировав каким образом инновационные решения способны за короткий промежуток времени нивелировать угрозы внешней среды. Тем не менее, можно утверждать, что сегодня наблюдается отсутствие единой стратегии внедрения цифровых решений в здравоохранении, равно как и отсутствие понимания в каком случае, в каком объеме и каким образом выбирать и внедрять передовые решения в отрасли. С другой стороны, формирование экосистемного взаимодействия организаций здравоохранения представляется возможным именно благодаря наличию передовых технологий, способных автоматизировать и усовершенствовать процессы в значительно большем количестве.

В заключение, цифровизация в здравоохранении представляет собой одно из самых перспективных направлений, способствующих улучшению качества медицинских услуг и повышению эффективности работы учреждений. Несмотря на растущую популярность и внедрение новых технологий, отрасль сталкивается с рядом значительных проблем, таких как недостаточная интеграция систем, вопросы безопасности данных и нехватка квалифицированного персонала для работы с цифровыми инструментами.

Решение этих проблем является критически важным для успешной реализации цифровизации. Инвестиции в обучение медицинского персонала, развитие инфраструктуры и обеспечение защиты данных могут значительно повысить доверие к цифровым решениям со стороны пациентов и работников здравоохранения.

Если эти вызовы будут преодолены, цифровизация станет мощным инструментом для развития отрасли, открывая новые возможности для повышения доступности и качества медицинских услуг, а также оптимизации процессов управления. Таким образом, правильный подход к внедрению цифровых технологий может стать ключевым фактором в трансформации здравоохранения в более эффективную и современную систему.