Текущие и изменяющиеся условия в процессах оказания медицинской помощи характеризуются постоянным обновлением нормативно-правовой базы, ростом нагрузки на первичное звено, необходимостью оперативного реагирования на ресурсные вызовы, а также стремительной цифровизацией сервисов. Эти условия требуют от системы здравоохранения не просто реагирования, а проактивной адаптации и внедрения интеллектуальных инструментов поддержки врачебных решений.

Практика проактивного охвата диспансерным наблюдением (ДН) пациентов с хроническими неинфекционными заболеваниями (ХНИЗ) позволяет медицинской организации системно повышать полноту и качество диспансерного контроля, снижать штрафные санкции со стороны страховых медицинских организаций и обеспечивать раздельный учёт объёма ДН по каждому заболеванию у коморбидных пациентов. Это помогает своевременно выявлять пробелы в наблюдении, корректировать маршрутизацию и распределение нагрузки, а также повышать прозрачность исполнения объёмов медицинской помощи.

На старте проекта ключевыми проблемами определены: разрозненность данных о ДН и приёмах в МИС (в карте ДН и в разделе «Приём») и невозможность автоматически сопоставить перечень уже оказанных услуг с планом диспансерного обследования, особенно при наличии у пациента нескольких хронических заболеваний. Исходный уровень охвата ДН у пациентов с ХНИЗ составлял 65% от подлежащих наблюдению (по ретроспективной выборке за предшествующий квартал), доля коморбидных пациентов с полным охватом по каждому заболеванию была существенно ниже — порядка 21%, при этом ежемесячно фиксировались штрафные санкции за несоблюдение объёмов ДН до 1291 руб на одного врача-терапевта.

В связи с вышеозвученными проблемами и увеличением численности прикрепленного населения, появилась потребность в централизации контроля за данной группой пациентов для обеспечения широкого охвата ДН и повышением его качества. Обработка большого количества данных (о плановых посещениях пациентов, об уже проведенных исследованиях и недостающих и т. д.) в ручном режиме очень время- и ресурсозатратный процесс. Остро обозначилась необходимость освоения современных методов работы с данными, и автоматизация этого процесса с соблюдением безопасности обработки персональных данных.

Сотрудниками организационно-методического отдела разработана методика анализа больших объемов данных, с применением аналитической платформы Loginom в локальной сети медицинской организации, используя возможности бесплатной редакции продукта.

Пилотное внедрение проводилось в рамках одной терапевтической службы поликлиники с последующим масштабированием на все терапевтические участки.

После выявления основных проблем произведены работы по автоматизации и стандартизации процесса, который состоит из следующих этапов:

1. Проактивный отбор пациентов, записанных в сетку приёма. Используя реестры оказанных услуг за предыдущий период и список лиц, состоящих на диспансерном наблюдении, а также выгрузку о проведенных лабораторных и диагностических исследованиях производится анализ данных, с применением аналитической платформы Loginom, по результатам для каждого врача формируется список пациентов, записанных к нему на прием в ближайшие 7 дней с перечнем ХНИЗ, статусом ДН по каждому из них, перечню недостающих обязательных исследований и осмотров по плану ДН.

2. Разработан алгоритм работы медицинских сотрудников с полученным списком. Используя полученный список, медицинская сестра заранее назначает недостающие исследования для ближайшего приема и информирует пациента. Таким образом, обратившийся, по любому поводу, пациент, имеет весь перечень необходимых исследований в рамках диспансерного наблюдения.

3. Информирование врача в момент приёма. В интерфейсе сетки приёма врача в МИС внедрена система сигнализации об неактуальных персональных данных (обеспечение синхронизации структурированных ЭМД с реестром ЭМД).

4. Стандартизированное оформление протокола осмотра. Для основных нозологических групп ХНИЗ разработаны варианты протоколов осмотра врача в МИС с учетом клинических рекомендаций по нозологии, в формате шаблонов медицинской документации (ШМД) доступных всем врачам, что снижает количество ошибок и расхождений в данных, а, следовательно, дефектов, выявленных страховыми медицинскими организациями.

В механизме реализации нашей практики предусмотрены следующие решения:

Организационные решения.

Разработка системы информирования врача о наличии проведенного диспансерного наблюдения, диагностических обследований по всем имеющимся хроническим неинфекционным заболеваниям с учетом кода услуги в текущем году у коморбидного пациента, записанного в сетку приема на основе анализа данных с применением аналитической платформы Loginom.

Разработаны варианты протоколов осмотра врача в медицинской информационной системе на основании шаблонов медицинских документов по основным нозологическим группам хронических неинфекционных заболеваний.

Технические решения.

Внедрена в практику система информирования медицинских работников через сетку приема в медицинской информационной системе у пациента актуального СНИЛС с целью синхронизации структурированных электронных медицинских документов с федеральным реестром электронных медицинских документов.

При мониторинге устойчивости проекта по мере накопления данных были приняты следующие решения:

• Организован еженедельный мониторинг закрытых случаев ДН с разбором отклонений на врачебных совещаниях;

• Проведена методическая работа с врачами по правильному оформлению протоколов осмотра, что снизило количество замечаний от страховых медицинских организаций.

За период реализации проекта удалось повысить долю пациентов с ХНИЗ, прошедших ДН, до 95% от числа обратившихся на приём, а долю коморбидных пациентов с полным охватом по каждому заболеванию — до 85%.

Количество и сумма штрафных санкций за несоблюдение объёмов ДН снизились до 632,15 руб (на 49%) по сравнению с предыдущим периодом.

Практика показала, что сочетание проактивного отбора, информирования врача, стандартизации протоколов и автоматизированного контроля позволяет системно повысить результативность диспансерного наблюдения и обеспечить соответствие требованиям контроля качества и объёмов медицинской помощи.