Актуальность. Одним из приоритетных направлений развития отрасли здравоохранения в нашей стране является ее информатизация и автоматизация [2,10,13].
Повышение качества и оперативности сбора, обработки и анализа информации во всех элементах системы, ее обобщение и предоставление в форме, удобной для оперативной выработки вариантов управленческих решений, являются основой создания и внедрения эффективно действующих систем контроля качества в сфере здравоохранения [2].
Обеспечение доступной, качественной и эффективной скорой медицинской помощью города с миллионным населением позволит снизить или даже исключить существующие факторы смертности и инвалидизации [3,6,9].
В современных условиях, при ограниченности ресурсов здравоохранения, ключевым является вопрос об их рациональном и эффективном использовании [4,8]. Сегодня выбор медицинских информационных систем, с учетом их высокой стоимости, является одним из самых рискованных управленческих решений.
Согласно 323-ФЗ понятия звено медицинской помощи не существует, а есть только ее виды [12]. Одним из самостоятельных видов медицинской помощи является скорая помощь. Скорая помощь является одним из значимых видов медицинской помощи, обеспечивая население медицинскими услугами в случае экстренных и неотложных состояний и ее эффективность во многом зависит от уровня информационного обеспечения.
Проблема автоматизации деятельности скорой медицинской помощи сегодня рассматривается во многих регионах. В том числе - созданы и находятся в эксплуатации специализированные программные комплексы, обеспечивающие полный цикл управления станцией, бригадами скорой медицинской помощи, диспетчерской службой. В ряде регионов страны уже имеется многолетний успешный опыт применения различных систем автоматизированной диспетчеризации скорой медицинской помощи (СМП). [2] Это хорошо известные ПК «АДИС», АСУ «Скорая помощь» (г. Казань), в Москве «КАСУ СС и НМП» (Комплексная автоматизированная система управления деятельностью Станции скорой и неотложной медицинской помощи), которая работает совместно со специализированным картографическим комплексом «АНДСУ СС и НМП» (Автоматизированная навигационно-диспетчерская система управления выездными бригадами Станции скорой и неотложной медицинской помощи) и др.
Опыт нашей работы показывает, что в условиях ограниченного финансирования службы и отсутствии возможности располагать полноценным программным обеспечением повышение качества управленческих решений возможно путем разработки и внедрения собственного программного обеспечения [7].
Программно-техническое обеспечение в г. Красноярске - отраслевая система диспетчеризации «МИСС 03» (Медицинская информационная специализированная система), которая работают совместно со сторонним программным обеспечением диспетчеризации автотранспорта - «АвтоГРАФ». Одним из направлений реализованной программы модернизации здравоохранения в 2011-2012 г. было оснащение всех машин скорой медицинской помощи системами геопозиционирования. [11] В Красноярске крае оснащенность системой ГЛОНАСС составляет 100% [5].
Недостатком в этом случае является отсутствие автоматизированных механизмов проведения совместного анализа данных, хранящихся в разных, несвязанных системах.
В связи с вышеизложенным мы определили цель нашей работы. Исследование и совершенствование программно-технологического обеспечения в рассматриваемой предметной области, в том числе - эксплуатируемого на станции скорой медицинской помощи г. Красноярска, с целью повышения его продуктивности.
Материалы и методы исследования. Информационная деперсонифицированная база данных, взятая для анализа, включала сведения в формате DBF в размере 1.72 гигабайт и количестве 1461 файлов, изъятые из программного обеспечения «МИСС-03». DBF - формат хранения данных, используемый в качестве одного из стандартных способов хранения и передачи информации системами управления базами данных, электронными таблицами.
Исходные данные для пространственного анализа и построения тематических карт нуждались в обработке. Из 1461 файла требовалось выделить 365 (количество дней в году), которые являются заполненными электронными картами вызова за каждый день, и разгруппировать по месяцам.
Для построения тематических карт необходимо было из файлов убрать не нужную информацию (столбцы/поля) и преобразовать их в более удобный формат CSV (Comma-Separated Values) для геокодирования файлов и дальнейшей работы с программным обеспечение QGIS.
В связи с этим нами в программном обеспечении Microsoft Visual Studio на языке программирования С++ была написана программа “Аналитическая система «АнSкор». Программа конвертирует множество файлов в один файл. Поэтому файлы были разгруппированы на 12 папок по месяцам. Количество файлов в папках было равно количеству дней в каждом месяце 2014 г. В результате файлы формата DBF конвертировались в формат CSV.
Геокодирование производилось на сайте «Геопортал Институт вычислительного моделирования СО РАН, Красноярск». В начале был геокодирован файл с данными за август месяц, затем за весь 2014 г.
В итоге геокодированный файл содержал столбцы «X» и «Y» с координатами адресов пациентов, которые требовалось объединить в один столбец, с целью нанесения точек на карту.
Для создания карты всех медицинские учреждений г. Красноярска, было использовано программное обеспечение QGIS.
В качестве подложки, как для этой карты, так и для последующих, был выбран слой картографических веб-сервисов: GooglePhysical и GoogleStreets, модуля OpеnLayers plugin.
С помощью стандартных инструментов программного обеспечения QGIS был создан новый слой - shape-файл. Для данного слоя был выбран тип - poin (точка). Это означает, что вся введенная информация на данном слое доступна для отображения только в виде точек.
Далее на карте с помощью инструментов «Панели быстрого геокодирования» производился поиск зданий, и в режиме редактирования слоя каждое здание было отмечено точкой.
Для более информативного отображения точек на карте в свойствах слоя были настроены стили оформления, где были выбраны: форма, знак, цвет и размер точек отображаемых на карте.
Рис. 1. Медицинские учреждения г. Красноярска.
Также была создана карта, демонстрирующей адреса, обслуживаемые шестью станциями СМП. С помощью геокодирования были получены координаты адресов пациентов, обслуживаемых данными станциями СМП и отображены на созданном слое. Для данного слоя были так же настроены стили таким образом, что бы отображаемые точки были разделены на группы (тематически раскрашены) по принципу принадлежности адреса к обслуживаемой станции СМП (с какой подстанции выехала машина СМП на указанный адрес).
Данные о частоте вызовов СПМ по конкретному диагнозу, частоте транспортировки пациентов в конкретное медицинское учреждение можно отобразить на картах различными вариантами. Для примера первым способом была создана карта, демонстрирующая частоту вызова СМП по предполагаемому диагнозу остеохондроз позвоночника.
Для отображения данной информации на карте была использована регулярная полигональная сетка, то есть территория на карте разбивалась на ячейки определенного размера, затем производился подсчет и отображалась информация в области каждой ячейки.
С помощью стандартных инструментов был создан слой регулярной полигональной сетки и указаны для нее параметры. Каждая ячейка сетки имеет площадь 1000 м2.
Затем был создан точечный слой, отображающий адреса, на которые производились вызовы СМП по причине заболеваемости остеохондроз позвоночника. Координаты адресов были получены после проведения геокодирования.
В результате на карте отображено большое количество точек, и для более удобного анализа количества вызовов необходимо провести генерализацию путем осреднения значений точек, находящихся в определенной области (ячейки полигональной сетки).
Рис. 2. Частота вызовов по предварительному диагнозу «остеохондроз позвоночника» в г. Красноярске за август месяц.
Около 20% всех обращений за медицинской помощью требуют реализации стационарных технологий, что определяется характером формирования потоков пациентов, их состоянием, диагнозом основного заболевания, наличием профильных отделений. [1] В Красноярском крае медицинская помощь хирургического профиля относится к категории наиболее востребованных видов медицинской помощи. К числу наиболее распространенных хирургических заболеваний относятся болезни органов пищеварения. [5]
Поэтому мы также сформировали другим способом три тематические карты, отображающие частоту вызовов СМП по конкретным диагнозам, в разрезе районов города.
Рис. 3. Частота вызовов по предварительному диагнозу холецистит в г. Красноярске за год: здесь и далее районы 1 - Октябрьский, 2 - Железнодорожный, 3 - Свердловский, 4 - Центральный, 5 - Советский, 6 - Ленинский, 7 – Кировский.
Рис. 4. Частота вызовов по предварительному диагнозу панкреатит в г. Красноярске за год.
Рис. 5. Частота вызовов по предварительному диагнозу острый аппендицит в г. Красноярске за год.
Результаты. Была произведена обработка деперсонифицированной базы данных скорой медицинской помощи, в результате которой была выбрана нужная информация и представлена в удобном виде для дальнейшей работы с ней.
Так же был произведен пространственный анализ - построены тематические карты заболеваемости, карты местоположений медицинских учреждений и карты адресов обслуживания пациентов. Анализируя пространственную локализацию точек адресов пациентов по отношению к станциям СМП, хорошо видно территорию обслуживания и все выезды машин каждой станции СМП за рассматриваемый период. Показаны различные варианты построения тематических карт вызовов по конкретным случаям с привязкой к территории.
Выполнение анализа данных, построение карт стало доступным благодаря разработанному приложению - “Аналитическая система “АнSкор”. Данное приложение является уникальным и при разработке учитывалась возможность его использования в дальнейшем работниками медицинских учреждений для принятия управленческих решений.
Работа выполнена при поддержке Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере в рамках реализации проекта «УМНИК».