«Нетрика Медицина»: анализ данных повышает качество медицинских услуг

— Что представляет собой созданное вами решение?

На базе «N3.Аналитика» разработан инструмент – программный робот, который помогает выполнять оперативный анализ организационных ошибок по доступности свободной записи на прием к врачу. Например, можно посмотреть данные – сколько талонов к терапевту было доступно пациентам в 10:00, сколько из них было предоставлено к записи на следующий день. Таким образом, специалистами компании разработана методология массовой выгрузки и анализа ошибок свободных записей к врачам.

Программный робот в автоматическом режиме каждый час, под видом федерального или регионального портала, проводит опрос медицинских информационных систем поликлиник, больниц и др. Робот собирает сведения о наличии свободных талонов на прием к врачу по всем медицинским организациям, по врачам всех специальностей региона и записывает полученные данные в хранилище BI-платформы.

Далее через модуль визуализации собранные данные доступны для построения отчетов. Каждый из отчетов имеет функцию drill-down, то есть возможность детализации до частных примеров ошибок, таких как отсутствие талонов в определенном медучреждении, отсутствие талонов к врачу определенной специальности, отсутствие талонов по времени приема специалиста и т.д.

На основании предоставленных отчетов руководители получают фактические данные о том, какой объем талонов по каким врачам, специальностям, должностям доступен, в какие сроки пациентам доступна запись на прием к врачу. Полученные сведения помогают в принятии управленческих решений, выработке действенных мер, которые помогут в решении конкретных проблем на местах.

— Как насчет визуализации данных?

Нашими специалистами были разработаны витрины данных, отчеты и инфопанели по анализу взаимодействия информационных систем медицинских организаций и регионального сервиса записи на прием к врачу с федеральной электронной регистратурой портала госуслуг. Витрины позволяют выполнять анализ пользовательского пути, анализ ошибок в процессе записи на прием к врачу, а также проводить анализ ошибок взаимодействия на разных уровнях.

Таким образом, были разработаны 40 видов отчетов по анализу записи на прием к врачу и 15 видов отчетов по анализу ошибок записи. Эти отчеты могут быть представлены в любом из 10 разработанных вариантов дашбордов по выбору пользователя. Настроен механизм короткого кэширования как для новых, так и для ранее использовавшихся онлайн-витрин.

— Вы говорите об «ошибках при записи к врачу». Что они собой представляют?

Ошибкой может быть признана любая попытка записи, которая не привела к нужному результату – получению талона к врачу. В осуществлении самого процесса записи участвуют несколько различных информационных систем. Они находятся на разных уровнях и выполнены разными разработчиками. Задача каждой из этих систем в случае обращения отработать четко, чтобы все участники процесса сыграли как единый, хорошо слаженный оркестр.

Ошибки, которые происходят в процессе взаимодействия, мы бы классифицировали следующим образом. Первая группа – технические ошибки. Например, сервис прикрепления территориального фонда обязательного медицинского страхования (ТФОМС) распознал пациента, а в информационной системе медицинской организации нет данных о таком пациенте. Причин отсутствия данных может быть несколько: пациент прибыл из другого региона и его данные еще не поступили, при регистрации были допущены ошибки. Вторая группа – организационные ошибки. Бывает, что все информационные системы отработали корректно, но результат не соответствует нормам. Такое возможно, например, если медицинская организация в своем расписании не предоставила для записи ни одного врача-невролога. Или в течение 14 дней нет ни одного талона к оториноларингологу. Еще одна группа – инфраструктурные проблемы, которые не связаны с работой информационных систем. Например, недоступны каналы связи, или возникли проблемы с центром обработки данных. Наконец, ситуационные ошибки, которые нередко возникают при записи: пока один пользователь на ЕПГУ выбирал удобный для себя талон к врачу, другой пациент позвонил в контакт-центр и успел записаться на этот же самый талон. Поскольку запись двух пациентов на одно и то же время не допускается, первый пользователь получит на ЕПГУ информацию об ошибке в записи, и ему придется выбирать другую дату и время талона.

— С чем эффективнее всего удается бороться?

Когда в нашей системе аналитики появились витрины данных, они сразу высветили все проблемы. В основном эти проблемы были связаны с организацией работы на местах: отсутствие расписаний или ошибки при их составлении, недостаток определенных специалистов. Обнаруживали, что в некоторых регионах были недостаточно хорошо настроены площадки структурных подразделений сервиса записи у той или иной медицинской системы, некорректно предоставлены данные о медицинских специалистах. Аналогичные проблемы встречались и с пациентами: система их не распознавала, либо ошибочно прикрепляла не к той медицинской организации, потому что на местах при регистрации пациента были допущены ошибки – опечатки в фамилии, дате рождения, адресе и т. п.). Иногда приходилось даже сталкиваться с тем, что сами сервисы записи при внедрении были настроены не до конца и не могли работать корректно, выдавая ошибки. Поэтому наша работа заключалась в поэтапном, методичном выявлении и устранении этих ошибок.

Самая большая доля ошибок, причем по всей России, связана с проблемой идентификации пациента в ТФОМС. Регистрируясь на портале госуслуг, пользователи зачастую совершают ошибки при введении своих данных, и чаще всего именно в данных страхового полиса. Соответственно, система ТФОМС не находит такого пациента и выдает ошибку – отказ в записи.

Здесь мы проделали большую работу вручную. Мы выбрали всех пользователей портала с такой проблемой, направили их данные на проверку в ТФОМСы, где их проверили по базе, идентифицировали с указанием допущенных ошибок при регистрации. Сделав аналитику, мы предложили проверять таких пациентов по другим дополнительным ключам – например, по СНИЛС. В результате количество ошибок сократилось на 20-30%.

— Какие данные используются для работы?

Наша разработка – региональная подсистема «N3.Запись на прием к врачу» логирует данные федеральных, региональных запросов и ответов. Она выступает в качестве источника данных. Информационные системы медицинских организаций предоставляют через интеграционные сервисы сведения по доступному расписанию для записи на прием к врачу. Подсистема «N3.Аналитика» получает эти данные, выполняет ETL-преобразования (раскладывает в структуры, пригодные для анализа), визуализирует в виде отчетов и дашбордов.

— Что в ходе проекта было самым сложным?

Минздрав определил на решение проблем «Инцидента 38» довольно сжатые сроки. Поэтому все задачи, связанные с отладкой процессов аналитики, также должны были решаться очень оперативно. Мы очень быстро погружались в материал, практически молниеносно реагировали на возникновение новых потребностей и задач, учитывали специфику всех участников процесса: различных программных средств и интегрированных информационных систем. Если не погружаться в детали, то для нас в этом проекте ключевыми моментами стали оперативность выполнения работ и гибкость в настройках и в самом подходе: ведь именно аналитика помогала оценивать вносимые изменения, их влияние на общий процесс и максимально оперативно его корректировать.

— Какие результаты достигнуты?

На основании отчетов, предоставляемых платформой «N3.Аналитика», специалисты МИАЦ в регионах выявили и устранили часто повторяющиеся ошибки при записи пациентов. И действительно, отмечено существенное снижение технических и ряда организационных ошибок. Как следствие, произошло повышение доступности записи на прием к врачу во всех регионах, внедривших нашу систему. Средний показатель доли успешных записей к врачу по регионам к началу февраля 2023 года вырос на 20%, положительная динамика продолжается.

В данный момент решение в рамках федерального проекта «Инцидент №38» развернуто в 11 регионах России: в Санкт-Петербурге, Кемерово, Ставропольском, Забайкальском, Хабаровском, Краснодарском краях, Мурманской, Ленинградской, Архангельской, Курской областях, а также в республике Калмыкия. Продолжается работа по внедрению решения в других регионах, где уже установлена и работает платформа «N3.Аналитика».

— Есть ли целевой показатель доли успешных записей?

В соответствии с установленными Министерством здравоохранения нормативами, 70% записей на прием к врачу должны быть успешными. Оставшиеся 30% отводится на возможные ошибки, которые делятся в следующем соотношении: допускается не более 10% технических ошибок, а остальные 20% – организационные ошибки. Хотелось бы отметить, что в начале нашей работы статистика была совсем иной: мы наблюдали в некоторых регионах около 70% технических ошибок, а сегодня – порядка 20-40%. Мы продолжаем эту работу, и я полагаю, что к нужному показателю выйдем к лету 2023 года. Делать такой прогноз нам позволяет именно аналитическая система.

— Может ли быть показатель 100%, и что для этого нужно?

Мы к этому стремимся. Очень много факторов влияют на успешность этого процесса. Но даже если представить идеальную картину, когда все коммуникации налажены, все проблемы устранены, инфраструктура работает успешно и безотказно, неизменным в этом вопросе останется человеческий фактор. Наглядный пример: пациент зашел на портал госуслуг с намерением записаться к врачу, но предложенное расписание работы врача его не устроило, либо свободные талоны на запись предлагают неудобное время. Могут быть и другие причины: нужный врач на больничном или в отпуске, а к другому специалисту пациент не хочет обращаться. Здесь много вариантов, но запрос был, и он отразился в системе как неуспешный. Такие факторы всегда будут несколько снижать наши показатели.

— Как вы сами оцениваете эти результаты? Что удалось хорошо, а что могло бы быть сделано лучше?

В целом считаем наш результат положительным. Прежде всего потому, что теперь, отчасти благодаря и нашей работе, организаторы здравоохранения смогли посмотреть на сервис записи на прием к врачу другими глазами: не как на бездушную сущность, создающую проблемы, а наоборот – на инструмент, который эти проблемы выявляет, классифицирует и помогает устранять. Перечень основных проблем мы определяем как организационные: связанные с расписанием внутри медорганизации или недостаточно хорошим взаимодействием между смежными организациями.

Таким образом, не будет преувеличением сказать, что решение проблем носит комплексный характер: охвачены практически все сферы и уровни взаимодействия, коммуникации между всеми участниками процесса стали происходить чаще, появился более глубокий взгляд на проблемы, изменился сам подход и, безусловно, повысился качественный уровень. Это все возможно благодаря контролю и управлению процессами на основе аналитики данных. А это и есть наша общая цель, к которой мы все стремимся: максимально улучшить качество работы сервиса, сделать оказание медицинской помощи более доступным для пациентов.

— В чем социальная значимость проекта?

На основании отчетов и возможности детализации до конкретного случая обращения, региональные органы управления здравоохранением получили инструмент, с помощью которого проблемы доступности медицинской помощи становятся более прозрачными и легко решаемыми. Есть возможность отследить фактические данные по количеству записей и ошибок в процессе по всем медучреждениям региона, оценить динамику доступности свободных талонов по любой специальности врача в любом медучреждении, адресно установить ошибки записи и отработать их.

Обладая этими данными, руководители расширяют штат специалистов медицинских учреждений, разрабатывают и апробируют новые подходы к формированию расписания врачей и т.д. При возникновении обращений от пациентов на проблемы с записью к врачу появилась возможность оперативно реагировать, опираясь на достоверные данные.

Все эти действия ведут к повышению доступности медицинской помощи, увеличению числа людей, которые ее при необходимости получают. Все это в совокупности значительно повышает качество оказываемой медицинской помощи и удовлетворенность населения отраслью здравоохранения в целом.

— Есть ли планы по развитию созданного решения?

Да, такие планы есть. В настоящее время мы реализовали услуги по свободной записи на прием к врачу. Но ведь есть и другие виды записи – вызов врача на дом. Эту услугу мы планируем рассмотреть более широко, без привязки к прикреплению пациента к конкретной медицинской организации. Все мы сейчас ведем очень активный образ жизни, на выходные и в отпуск выезжаем в другие регионы, и там вполне может сложиться ситуация, когда понадобится медицинская помощь. Это уже сейчас востребованная услуга, и там тоже предстоит большая работа.

Мы точно знаем, что непрерывная аналитика процесса (а именно такая функция является основной у нашей BI-платформы) должна отвечать на запросы потребителя, выявлять потребности в новых формах и типах оказания услуги, отслеживать ее качество, которое не завершается на факте успешной записи к врачу, а имеет свое продолжение в дальнейшем процессе оказания медпомощи. Поэтому мы уверены, что наши сервисы будут так же востребованы и полезны в будущем.