Автоматизированные системы ведения истории болезни

чтобы основой организации структуры истории болезни была медицинская

проблема пациента и чтобы все диагностические и терапевтические планы были

привязаны к определенной проблеме. Компьютеризованная версия проблемно-

ориентированной истории болезни, получившая название PROMIS, предоставляла

врачам советы в процессе ввода в компьютер своих записей, заказов и

рецептов. В ней появились многие технические инновации, например ввод с

помощью сенсорных экранов, скоростная обработка трансакций и объединение

микрокомпьютеров в сети.

Амбулаторной истории болезни уделялось меньше внимания. нежели

больничной, в связи с различиями в требованиях государственных и других

контрольных органов к этим видам медицинского обслуживания. Кроме того,

сиюминутный подход к хранению информации об амбулаторных пациентах и малый

доход от визита пациента в клинику по сравнению со стоимостью стационарного

лечения препятствовали вложениям средств и труда в составление сжатых

описаний, являющемся обычным процессом в больницах.

Тридцать лет назад отдельный семейный врач обеспечивал почти всю

амбулаторную медицинскую помощь своим пациентам. Однако сегодня

ответственность за оказание такой помощи распределена между группами

медицинских работников амбулаторных клиник и оздоровительных организаций.

Амбулаторные истории болезни могут содержать длинные записи, сделанные

различными медицинскими работниками, большое число результатов лабораторных

тестов и разнообразный набор других элементов данных, например

рентгенограммы, выписные эпикризы, заключения патологоанатомов. Поэтому

потребности в применении компьютеров для облегчения амбулаторной помощи

возросли.

В 1972 году Национальный научно-исследовательский центр

здравоохранения (National Center for Health Services Research and

Development) и Национальный центр медицинской статистики (National Center

for Health Statistics) организовали проведение совещания по разработке

более систематического подхода к ведению амбулаторной истории болезни.

Спустя несколько лет аналитики насчитали значительно число начатых

разработок автоматизированных систем ведения амбулаторной истории болезни

{Henley и др., 1975]. Последующее продолжение этого исследования,

проведенное в 1981 году, отметило значительный прогресс в разработке многих

из этих систем. Далее будут описаны три системы, которые выжили в процессе

ранней эволюции, а именно COSTAR, RMS (the Regenstrief Medical Record

System) и TMR (The Medical Record).

4. Фундаментальные вопросы разработки и внедрения автоматизированных систем

ведения истории болезни

Цели у всех систем ведения истории болезни одинаковы, независимо от

того, какая технология применяется - ручная или автоматизированная. Однако

механизмы достижения этих целей отличаются. С точки зрения пользователей,

фундаментальное различие указанных двух подходов состоит в способах

занесения сведений в историю болезни и выборки из нее необходимой

информации. В этом разделе будут рассмотрены возможные варианты реализации

ввода данных, а затем представлены способы извлечения информации из

автоматизированной истории болезни и ее представления пользователю.

4.1. Ввод данных

Своевременная и аккуратная передача в компьютер информации о

пациентах представляет собой наиболее трудоемкий и сложный в реализации

момент автоматизированного ведения истории болезни. До сих пор он не

получает должного внимания как со стороны разработчиков, так и со стороны

потенциальных покупателей автоматизированных систем ведения истории

болезни; это может объясняться тем, что при ручном ведении истории болезни

ответственность за внесение записей распределена между большим числом

различных медицинских специалистов. Кроме того, само это действие настолько

вошло в привычку, что его выполняют, не задумываясь над тем, как это

делается.

Передача данных из источника их возникновения в компьютер требует

выполнения двух отдельных процедур:

1. получение информации

2. ввода данных.

4.2 Получение информации

Если все регистрируемые в истории болезни сведения порождаются в

рамках одной медицинской организации, отвечающей за ведение истории

болезни, то процедура получения информации является достаточно тривиальной.

Врач может без особого труда получить информацию, собранную внутри

учреждения, а также результаты диагностических исследований и лабораторных

тестов, заказанных другим учреждениям. С другой стороны, получение

аналогичной информации, собранной при госпитализации пациента в другом

учреждении, при оказании ему скорой и неотложной помощи, при посещении

внешнего консультанта, может оказаться затруднительным или невозможным. Эта

информация может оказаться пропущенной (например, пациент забыл при визите

к врачу упомянуть о недавно прошедшей госпитализации), неразборчивой

(скажем, на третьем экземпляре карты учета скорой и неотложной помощи

невозможно что-либо прочитать), недостаточно детальной (к примеру

консультант сообщил, что все результаты исследования пациента в пределах

нормы, но не указал сами результаты). Для разрешения этих проблем

приходится проводить переговоры с теми местами, откуда такая информация

часто поступает и выполнять дополнительную работу.

Может оказаться необходимым ограничить сферу ведения

автоматизированной истории болезни только теми сведениями, которые

возвращаются в данное учреждение, но это может понизить возможности

программного обеспечения компьютера по предоставлению полезной информации о

лечении пациента. Например, автоматизированная система клиники не сможет

дать достаточно точные рекомендации о необходимости проведения исследования

соскоба из цервикального канала, если большинство таких исследований

заказывается внешним специалистом-гинекологом и результаты этих

исследований возвращаются только к нему. Клиника должна вводить в обиход

специальные процедуры получения копий таких результатов для последующего

ввода в свой компьютер. Аналогично, автоматизированная система ведения

амбулаторной истории болезни будет иметь ограниченные возможности выдавать

предупреждения и напоминания, если данные, собранные в одном подразделении,

не будут доступны другому подразделению. Современная тенденция создания

больших, более интегрированных и более самодостаточных медицинских

автоматизированных систем позволит рассчитывать на то, что со временем

проблема получения информации станет менее острой.

4.2.1 Ввод данных

Процедура ввода данных является трудоемкой и занимает у персонала

довольно большое время. Люди должны интерпретировать данные или перевести

их в другую форму, а затем ввести в компьютер. Данные могут вводиться в

виде свободного текста, в закодированном виде или в форме сочетания

свободного текста и кодов процедур. Основное преимущество кодирования

данных состоит в том, что тем самым данные классифицируются и

стандартизуются, а это облегчает ведение научной работы, формирование

счетов на оплату лечения, а также последующую выборку историй болезни.

Кодирование позволяет компьютеру “понимать” данные и выполнять более

разумную обработку этих данных. Кроме того, для хранения закодированных

данных обычно требуется гораздо меньше места, чем для некодированных; если

же возможных кодов немного, то информацию можно вводить более удобным

образом, выбирая соответствующие кодам строки меню.

Основным недостатком кодирования является стоимость преобразования

исходных текстов в правильные коды. Для классификации исходного текста

требуется определенное время, особенно если этот текст не вполне обычен и

непосредственно не укладывается в один из существующих классов. На обучение

персонала процессу кодирования также требуется время; ведение словаря

кодов, описывающего соответствие между кодами и обозначенными ими

терминами, тоже является трудоемким делом. При кодировании могут возникать

ошибки, которые по сравнению с опечатками в свободном тексте гораздо

труднее обнаружить, поскольку в закодированной информации отсутствует

избыточность, присущая свободному тексту. Например, можно ввести код 392

вместо 329 и для компьютера это не будет ошибкой; он может только

предложить оператору ассоциированный с кодом текст для последующей

визуальной проверки.

Между кодированием и вводом свободного текста существует определенное

противопоставление. Чем больше используется кодирование, тем больше времени

тратится на интерпретацию данных; чем больше используется свободный текст,

тем больше времени тратится на ввод данных. Кодирование предпочтительнее в

ситуациях, когда число возможных кодов невелико или персонал, занимающийся

вводом данных, имеет приемлемое медицинское образование и выполняет эту

работу в течение времени, позволяющего усвоить и эффективно применять более

сложные схемы классификации. Напротив, свободный текст предпочтительнее,

если число возможных кодов велико, а персонал, обеспечивающий ввод данных,

не может быть достаточно быстро натренирован для выполнения сложной

интерпретации данных. Система ведения истории болезни может сочетать оба

метода, применяя кодирование для распространенных диагнозов и результатов

исследований, а ввод свободным текстом - для остальной информации.

Кодирование рукописных заметок, сделанных врачами, представляет

известную трудность в связи с неразборчивостью почерка.

Наличие в электронном виде закодированных данных о пациенте,

передаваемых из лабораторных и аптечных автоматизированных систем,

значительно упрощает ввод клинической информации в компьютер. Оно исключает

необходимость набирать эти данные на клавиатуре и может уменьшить работу по

кодированию, хотя обычно не исключает ее полностью. Кодирование может

остаться проблемой, поскольку схема кодирования, использованная в системе,

передавшей данные, например в лабораторной системе, может не вполне

совпадать с той схемой, что применяется в автоматизированной системе

ведения истории болезни. К примеру, одна из лабораторий может выбрать для

своих результатов шкалу от 1 до 4, а другая ограничиваться градациями

нормальный/аномальный. В различных системах даты, время и идентификаторы

пациента нередко имеют несовместимые форматы. Поэтому персоналу, который

пользуется автоматизированной системой ведения истории болезни, нередко

приходится транслировать внешние кодированные данные во внутренние коды

своей системы.

Основными препятствиями для широкого применения автоматизированных

систем ведения истории болезни являются их высокая стоимость, задержки и

возможные ошибки, присущие ручному вводу данных. Эти препятствия могли бы

быть преодолены, если бы данные получались на месте их возникновения сразу

в машиночитаемом виде. Однако для того, чтобы такая технология стала

возможной, необходимо обеспечить унификацию форматов данных и определенную

степень стандартизации схем кодирования информации.

4.3 Предотвращение ошибок

Вследствие возможности возникновения ошибок при вводе клинической

информации в компьютер, автоматизированные системы ведения истории болезни

должны выполнять тщательные проверки вводимых данных. При вводе клинических

данных можно использовать целый ряд различных методов проверки. Проверки

выхода за границы могут выявлять или предотвращать ввод данных, выходящих

за пределы допустимых значений (например концентрации калия в сыворотке

крови 50,0 - нормальный диапазон значений концентрации для здорового

человека составляет от 3,5 до 5,0 ммоль/л). Проверки по шаблону могут

анализировать соответствие вводимых данных определенному шаблону (например

три цифры, затем дефис и еще четыре цифры для городского телефонного

номера). Численные проверки могут определять соответствие введенных данных

определенной математической формуле (например сумма значений распределения

лейкоцитов, выражаемых в процентах, должна равняться 100). Проверки

совместимости могут выявлять ошибки, сравнивая несколько введенных значений

(например обнаружить код рака простаты, введенный как диагноз для женщины).

Проверки отклонений предупреждают о больших и необычных отклонениях новых

данных от предыдущих (например, значение веса одного и того же пациента

изменилось на 40 кг за 2 недели). Проверки орфографии сравнивают

правильность написания отдельных слов.

4.4 Ввод врачебных данных

Информация о пациенте, собираемая врачами, требует специальных

комментариев, поскольку ее обработка представляет собой наибольшие

трудности для тех, кто разрабатывает и эксплуатирует автоматизированные

системы ведения истории болезни. Врачи регистрируют четыре типа информации:

1. Анамнез, то есть сведения со слов пациента или его близких,

например история заболевания или текущие симптомы;

2. Данные обследования пациента, проведенного врачом;

3. Дифференциальный диагноз, поставленный врачом;

4. План лечения пациента.

Некоторая информация (например история заболевания, обычно

заполняемая врачом) могут быть получены другими способами, например с

помощью вопросника, из беседы пациента с медсестрой или путем диалога

пациента с компьютером. Однако в одном из исследований было показано, что

данные об истории заболевания, собранные с помощью вопросников или через

медсестер, были гораздо менее продуктивны для установления диагноза, нежели

аналогичные данные, собранные врачами. Следовательно, нельзя быть

уверенными, что данные эквивалентного вида, полученные разными способами,

будут содержать эквивалентную информацию.

Записи врачей могут вводиться с помощью одного из трех способов:

операторского ввода рукописных или надиктованных записей, ввода данных из

заполненных врачами формализованных бланков либо непосредственного ввода

данных самими врачами. Операторский ввод записей особенно уместен, если

учреждение уже вложило средства в диктофонную технологию, поскольку в этом

случае стоимость набора текста уже входит в затраты учреждения. Если при

диктовке врачи следуют определенным стандартам изложения, то оператор может

вводить данные в умеренно структрурированном виде. Например, если врач

диктует свою информацию, используя стандартный порядок (анамнез болезни,

анамнез жизни, данные обследования и план лечения), то оператор может

вводить каждую часть диктовки в отдельное поле экранной формы, изображаемой

ему на дисплее.

Второй метод предполагает, что врачи записывают информацию о визите

пациента на формализованных бланках, с которых затем данные вводятся (и,

возможно, кодируются) вспомогательным персоналом. В настоящее время это

один из самых успешных подходов.

Третьей альтернативой является ввод данных непосредственно врачами,

используя видеотерминалы (дисплеи). В ряде больниц врачи сами вводят

лекарственные назначения и заказы на лабораторные тесты. Непосредственный

ввод заказов наиболее легко принимается хирургами, поскольку они могут

создать небольшое число стандартных шаблонов заказов, пригодных для

большинства своих пациентов, и вводить эти заказы с помощью нажатия

нескольких клавиш, что обеспечивает значительное ускорение по сравнением с

ручным оформлением. Терапевты и семейные врачи, которые лечат пациентов с

гораздо большим разнообразием клинических проблем, менее склонны к

непосредственному вводу, поскольку для ввода данных требуется больше

времени, а процедура ввода требует умения набирать на клавиатуре, чему

многие врачи не хотят учиться. Непосредственный ввод анамнеза, результатов

осмотра и дневников еще менее приемлем для врачей, нежели ввод заказов,

поскольку связан с продолжительным диалогом, необходимым для ввода этих

данных в компьютер. Сопротивление непосредственному вводу данных в

компьютер ослабевало с появлением рабочих станций на микрокомпьютерах,

дисплеев с высокой разрешающей способностью, манипуляторов типа мыши и

трекбола, а также речевого ввода. Последний способ ввода является наиболее

многообещающим, поскольку врачи уже знакомы с технологией диктовки

информации о пациентах и нередко предпочитают ее всем другим. Уже

существуют коммерчески доступные системы, позволяющие записать речь

рентгенолога, диктующего свое заключение, и воспроизвести ее по телефону

любому медицинскому работнику, которому это заключение может понадобиться

быстро. Если компьютер обеспечивает ввод речи, то врачи могут кодировать

наиболее часто встречающиеся предложения с помощью выбора из меню, а затем

вводить остальную информацию, просто диктуя ее в компьютер. Распознавание

речи компьютером является еще более многообещающим, поскольку оно может

позволить компьютеру “понимать” устные команды и преобразовывать их в

соответствующие коды или текст. Однако первые эксперименты по распознаванию

речи, проведенные в клинических условиях, не привели к успеху из-за слишком

высокого процента ошибок распознавания. Более поздние системы оказались

более успешными. Система Курцвейля достигла надежности распознавания 95%,

но при этом она еще не может обеспечить распознавание слитной речи. Кроме

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6