Как повысить скорость и точность клинического аудита?

С тех пор принципы работы медицинских учреждений серьезно изменились: уже недостаточно просто оказать помощь пациенту, важно сделать это качественно. В России в июле 2017 года вступил в силу приказ Минздрава от 10.05.2017 г. №203н, утверждающий критерии оценки качества медицинской помощи. Этот документ обязывает стационары проводить внутрибольничный аудит, то есть подразумевает получение сводной информации о результатах клинической деятельности за определенный период времени. Аудит –  один из инструментов реальной оценки функционирования больницы, с помощью которого главврачи могут контролировать соответствие стандартам практики и совершенствовать работу отдельных медицинских служб.

Существуют разные подходы к клиническому аудиту, и один из них – это мониторинг триггеров неблагоприятных событий. Триггером называют маркер или предвестник того, что с пациентом может произойти неблагоприятное событие (НС)[2]. Эти маркеры нужно выявлять, чтобы потом оценивать характер и тяжесть потенциального вреда для здоровья пациента и анализировать причины отклонений без учета человеческого фактора.

Функционально основное преимущество системы выявления триггеров НС заключается в автоматическом анализе неструктурированных текстовых данных, то есть любой информации, доступной о пациенте из медицинской информационной системы (МИС). При этом данные, как это обычно бывает в медучреждениях, могут находиться в разных местах и форматах: в дневниковых записях, эпикризах, протоколах операций, базах данных и др. Система проводит анализ и готовит интерактивную визуальную отчетность, благодаря которой статистику и динамику возникновения триггеров можно посмотреть в разных разрезах, например, по подразделениям больницы или по лечащим врачам.

В России уже есть опыт использования методологии мониторинга триггеров. В ходе совместной работы по автоматическому аудиту с помощью программного обеспечения SAS в одной из клиник обнаружились существенные отклонения от стандартов оказания медпомощи, например, ошибки в оформлении медицинской документации или неточности в формулировке диагноза. За несколько месяцев пилотного проекта выяснилось, что система SAS, автоматически извлекающая данные для анализа из МИС, обнаруживает намного больше триггеров, чем это удавалось врачам: результаты анализа, проводимого ими вручную, отставали в оперативности, точности и не отражали ситуацию в реальном времени.

Подобное решение SAS для автоматизации анализа состояния здоровья пациентов уже давно работает в крупной датской больнице Sygehus Lillebaelt. Автоматический анализ электронных медкарт пациентов на наличие неблагоприятных событий позволил разгрузить врачей и средний медицинский персонал, а также перейти к полной выборке ЭМК, тогда как ранее анализировалась только часть карт из выборочных отделений. Персонал больницы теперь может сосредоточиться на исследовании уже выявленных триггеров НС и травм пациентов, не тратя время на их поиск. А сэкономленное время можно использовать для поиска способов предотвращения повтора таких НС в будущем.

К сожалению, сегодня в большинстве медицинских учреждений управление качеством лечения и повышение безопасности пациентов связано с увеличением нагрузки на специалистов, занимающихся этими процессами. При этом возникает необходимость заполнять всевозможные чек-листы, проводить оценку риска возникновения осложнений, аудит историй болезней и т.д. С учетом возможностей и развития медицинских информационных систем перспективным видится переход на автоматизированные системы мониторинга качества лечения. Разумеется, ряд процессов, в частности предоперационную маркировку, нельзя автоматизировать. Тем не менее для оценки рисков и выбора тактики лечения с учетом индивидуальных особенностей пациентов уже можно применять информационные технологии. В этой связи, на наш взгляд, в ближайшее время станут крайне востребованными «умные больницы» (smart hospital), использующие аналитические инструменты для поддержки принятия врачебного решения и оценки реальной ситуации. Пилотные проекты таких «умных больниц» уже находятся на стадии разработки и внедрения в некоторых регионах России.

[1] Kohn L.T. et al. To err is human: building a safer health system, 2000

[2] Неблагоприятное событие - непреднамеренный ущерб физическому здоровью, возникший в результате оказания медицинской помощи, потребовавший дополнительного мониторинга, лечения или госпитализации, либо приведший к смерти.