Глава 1. Биомедицинская информатика: наука и прагматика

1.2.2. Цель: самообучающаяся система здравоохранения

Мы подчеркивали циклическую роль информации — ее получение, организацию, интерпретацию и конечное использование. Можно легко представить подразумеваемый малый цикл: данные и планы по конкретному пациенту вводятся в ЭМК и впоследствии становятся доступными для того же практикующего врача или других лиц, которые участвуют в ведении пациента (рис. 1.7). Хотя эта точка зрения вносит значительный вклад в улучшение управления данными при лечении пациентов, она не позволяет получить более широкое представление об общественной ценности информации, содержащейся в медицинских записях. На самом деле такое прямое использование ЭМК для непосредственного ухода за пациентами не соответствовало бы некоторым требованиям, которые правительство США установило после 2009 г. при определении права на выплату поощрений врачам или больницам, внедрившим ЭМК (см. обсуждение правительственной программы HITECH в разделе 1.3).

Вместо этого рассмотрим расширенный взгляд на модель наблюдения за здоровьем, представленную в разделе 1.2.1 (рис. 1.8). Медицинские работники, лечащие пациента, используют ЭМК (см. верхнюю левую часть рис. 1.8) как для записи своих наблюдений, так и для получения доступа к информации о пациенте. Информация из этих записей затем сохраняется в местных медицинских базах данных по уходу за пациентами и автоматически пересылается в региональные и национальные реестры, а также в исследовательские базы данных, которые могут поддерживать ретроспективные исследования (см. главу 15) или официальные институциональные или общественные клинические испытания (см. главу 27). Проанализированная информация из институциональных наборов данных, реестров и научных исследований может, в свою очередь, использоваться для разработки стандартов профилактики и лечения, в основном в русле биомедицинских исследований. Исследователи могут получать информацию либо непосредственно из медицинских карт, либо из объединенных данных в реестрах. Стандарты лечения, в свою очередь, могут быть переведены в протоколы, руководства и учебные материалы. Эти новые знания и функции поддержки принятия решений затем могут быть доставлены по сети, где информация легко интегрируется с электронными картами и системами ввода назначений, обратно к врачам, чтобы информировать их о лечении пациентов.

Это представление о системе, которая позволяет нам учиться на том, что мы делаем, раскрывая опыт, традиционно хранившийся в непригодной форме в бумажных документах, привлекает широкое внимание сейчас, когда мы можем представить себе взаимосвязанное сообщество медицинских работников и организаций, создающих цифровые данные с помощью ЭМК. Эта концепция была названа самообучающейся системой здравоохранения и является постоянным предметом изучения Национальной медицинской академии (Daley, 2013), которая опубликовала серию докладов по темеСм.: https://nam.edu/programs/value-science-drivenhealth-care/learning-health-system-series/ (дата обращения: 29.05.2019).. Это также организующая концептуальная основа для недавно созданного отделения в Медицинской школе Мичиганского университета.См.: https://medicine.umich.edu/dept/learning-healthsciences (дата обращения: 03.05.2020) и для нового научного журнала См.: https://onlinelibrary.wiley.com/journal/23796146 (дата обращения: 03.05.2020).

Хотя концепция самообучающейся системы здравоохранения на рис. 1.8 может поначалу показаться обширной и всеобъемлющей, в последние годы мы поняли, что есть и другие важные факторы, влияющие на среду здравоохранения, и они могут иметь важные последствия для того, что мы узнаем, анализируя поведение как пациентов, так и здоровых людей. Некоторые из этих источников данных огромны и соответствуют недавнему интересу к аналитике «больших данных» (рис. 1.9). Возьмем, к примеру, анализ огромных наборов данных, связанных со спецификациями полного генома человека для отдельных лиц и популяций. Другой подход к сбору больших объемов соответствующих данных, связанных со здоровьем, заключается в наблюдении за поведением людей, когда они используют информационные онлайн-ресурсы в поисках информации, связанной со здоровьем. Обмен информацией в социальных сетях также использовался для извлечения информации, связанной со здоровьем, такой как жалобы, предполагающие ранние стадии инфекционных заболеваний, или выраженное отношение к болезням и лечению. Стремительное внедрение устройств для мониторинга состояния здоровья (например, счетчиков шагов, анализаторов упражнений, кардиомониторов или мониторов сна) также стало полезным источником огромного объема информации, которая только начинает объединяться с другими данными в нашей самообучающейся системе здравоохранения.