21 августа 2018

Исследование эффективности систем поддержки принятия врачебных решений

6 271

Гусев Александр,
Директор по развитию бизнеса

Закон «Медицинские информационные технологии для экономики и клинического здоровья»(Health Information Technology for Economic and Clinical Health Act), важный компонент Американского закона о восстановлении и реинвестировании (American Recovery and Reinvestment Act), позволил федеральному правительству США субсидировать больницы и практикующих врачей в размере 40 млрд. долл. США на внедрение электронных медицинских записей (Electronic Health Records, EHR) и накладывать значительные штрафы на тех, кто отказывался от их применения.

Ожидается, что эти инвестиции приведут к экономии затрат на стационарное лечение пациентов до 470 млрд. долл. США за счет сокращения продолжительности пребывания пациентов в стационаре и назначаемых медицинских услуг, а также других результатов. 

Сегодня сертифицированные EHR-системы функционируют в 96% медицинских учреждений США, но ожидаемая экономия средств еще не была достигнута. Доказательства того, что EHR повышают качество оказания медицинской помощи, были неоднозначными. В некоторых исследованиях было обнаружено улучшение качества обслуживания в условиях амбулаторной помощи, более высокий уровень приверженности клиническим руководствам, меньшее количество ошибок в лечении и снижение побочных эффектов от применения лекарств.

Журнал The American Journal of Managed Care опубликовал статью «Мудрый выбор в поддержке клинических решений и связанные с ним результаты стационарного лечения»(Choosing Wisely Clinical Decision Support Adherence and Associated Inpatient Outcomes). В статье были представлены результаты сравнительного исследования работы врачей с применением системы поддержки принятия врачебных решений (Clinical Decision Support System – SDSS) и без нее.

Система поддержки принятия врачебных решений (СППВР) содержит в себе множество инструментов, включая автоматизированные оповещения и напоминания, основанные на клинических рекомендациях, индивидуальной информации о пациенте, данных о медицинских назначениях, установленных диагнозах, справочниках взаимодействия лекарств и т.д. СППВР помогает врачу изменять диагностические и лечебные назначения на основе информации, специфичной для данного случая лечения и пациента. Использование СППВР помогает медицинским организациям избежать назначение ненужных исследований или вмешательств, которые могут привести к дополнительным нетерапевтическим манипуляциям или вреду.

Инструменты СППВР были интегрированы в больничную медицинскую информационную систему (МИС). Оповещения выводились на экран компьютера врача при работе с электронной медицинской картой (ЭМК) пациента в случае, если СППВР выявляла какие-то отклонения или считала необходимым вмешаться в процесс обследования и лечения пациента.

Эти оповещения и вмешательства были основаны на инициативе «Мудрый выбор» (Choosing Wisely, CW), представленной в 2012 г. фондом ABIM http://abimfoundation.org/what-we-do/choosing-wisely. Данная инициатива помогает выявить врачебные назначения, которые могут не иметь явной или доказанной выгоды для пациента и которых следует по возможности избегать.

Например, такое оповещение могло выйти, если врач назначал пациенту томографию, которая не являлась в данном конкретном случае необходимой, но при этом подвергала пациента ненужному облучению, а медицинскую организацию – необоснованным расходам.

Еще один пример - если врач попытался заказать успокоительное средство для бессонного пожилого пациента или стимулятор аппетита для пожилого больного, который болел и терял вес. Седативные средства могут подвергать пожилых людей риску падения, переломов костей и автомобильных аварий, а стимуляторы аппетита могут ставить пожилых людей под угрозу удержания жидкости, инсульта и смерти.

Исследование было проведено в период с октября 2013 г. по июль 2016 г. в медицинском центре Cedars-Sinai, включающем 886-коечный стационар. Материалами исследования стали 26 424 случаев госпитализации, в которых ученые изучали – следовало ли врачам использовать предупреждения и рекомендации СППВР или нет? В группе исследования врачи активно применяли СППВР, в контрольной группе эта система не использоваталсь. Авторы статьи изучали влияние СППВР на 4 результата: продолжительность пребывания пациента в стационаре, шансы 30-дневной повторной госпитализации, осложнения и общие прямые затраты на оказание медицинской помощи.

«Иногда лучший уход за определенными состояниями пациентов означает меньше медицинских манипуляций», - сказал Скотт Вайнгартен, MD, MPH, главный специалист по клинической трансформации в медицинском центре Cedars-Sinai и старший автор исследования. «Мы видели, что помощь в режиме реального времени при принятии клинических решений может потенциально помочь врачам снизить риски, нагрузку и стоимость лечения, а также улучшить результаты медицинской помощи».


В результате было выявлено следующее:
1.    Если врачи применяют электронные медицинские карты с интегрированными в них функциями поддержки принятия врачебных решений – то это может приводить к меньшему количеству осложнений и снижению затрат на ведение госпитализированных пациентов.
2.    В случае соблюдения всех рекомендаций СППВР были выявлены более низкие затраты на оказание медицинской помощи и меньшую вероятность повторных госпитализаций и осложнений. Средняя экономия составила 944 долл. США от средней стоимости одной госпитализации в размере 12 940 долл. США.
3.    Для пациентов, чьи лечащие врачи не следовали предупреждениям СППВР, шансы осложнений увеличились на 29%, а риск повторных госпитализаций в течение 30 дней после первоначального посещения пациентов был на 14% выше. Также была увеличена длительность пребывания на 6,2%.

Дополнительные сведения доступны тут https://www.ajmc.com/press-release/cedarssinaioptum-study-patients-do-better-when-physicians-follow-computerized-alerts

Пожалуйста, оцените эту статью
( 2,90 из 5,
оценили: 49)
Ваша оценка: Не ставилась

Еще по этой теме

Обратите внимание на похожие статьи

29 Сен 2023

Обзор российских инвестиций в цифровое здравоохранение

Цифровое здравоохранение в России является сейчас с одной стороны сформированным рынком со своими нишами и конкурирующими игроками, но с другой …

25 Июл 2018

В Англии совершенствуют систему раннего предупреждения развития заболеваний

В конце 2017 г. Англии началось внедрение обновленной версии национальной системы раннего предупреждения развития заболеваний (National Early Warning Score - …

29 Май 2017

Системы поддержки принятия врачебных решений в медицинских информационных системах

Во 2м номере журнала "Врач и информационные технологии" за 2017 г. опубликована статья "Системы поддержка принятия врачебных решений в медицинских …

Подпишитесь на нашу рассылку

Хотите получать интересную и полезную информацию о цифровом здравоохранении и искусственном интеллекте для медицины?
Включайтесь в нашу рассылку!

Мы рекомендуем

Нормативно-правовое регулирование искусственного интеллекта в здравоохранении России

Просмотров 15 637 4 недели назад

Применение AutoML и MLflow при создании прогнозных моделей в медицине: опыт Webiomed

Просмотров 1 555 10 месяцев, 4 недели назад

Стандартизованная отчетность в разработках систем искусственного интеллекта

Просмотров 1 122 1 год назад

Калибровка моделей: зачем и как?

Просмотров 2 573 1 год, 1 месяц назад

Присоединяйтесь

Наши группы в соц сетях