Информационные технологии в управлении рисками системы здравоохранения

Авторы статьи -  сотрудники Лаборатории №81 Управления общественным здоровьем д.м.н. Д. О. Мешкова, к.м.н. Л. Ю. Безмельницыной и д.м.н. С. Н. Черкасова (Dmitry Meshkov, Lyudmila Bezmelnitsyna, Sergey Cherkasov) A Data Management Model for Proactive Risk Management in Healthcare.

Статья посвящена теме, которая вследствие случившейся пандемии приобрела крайнюю остроту, – управление рисками в системе здравоохранения. На основе проведенных исследований в ней представлена структурная модель управления рисками в системе здравоохранения для проактивного управления общественным здоровьем, которая соответствовала бы сегодняшним вызовам, стоящими перед системой и технологиями здравоохранения.

Требование к модели, которые предъявляли исследователи, – универсальность, которая сделала бы её применимой в любой системе здравоохранения, вне зависимости от источников финансирования или применяемых сегодня схем.  В качестве области исследования была выбрана онкология, так как именно это направление имеет огромное значение для здоровья людей и в нём используется значительное количество новых технологий, что позволило исследователем четко идентифицировать проблемы и процессы.

Модель была разработана с помощью метода «Дельфи». В ней структурированы и визуализированы потоки данных, которые включают в себя оценку рисков для здоровья населения, а также эффективность системы здравоохранения. Исследование показало, что в дополнение к существующим необходимо разработать и внедрить ещё один уровень экспертизы, включающий интеграционный анализ и моделирование результатов управленческих решений. Организация управления данными в соответствии с разработанной моделью даст возможность проактивно оценивать риски в здравоохранении, что приведет в заметному росту его эффективности.

Большинство элементов, представленных в модели, уже существуют и используются на практическом уровне, кроме  блока “Интегрированная оценка и сценарные модели”. Сегодня регулирующие решения принимаются на основании раздельной оценки клинической эффективности и безопасности (допуск на рынок), клнических рекомендаций (образование и повышение квалификации, регуляторные процедуры) и экономической эффективности (включение в список дотируемых препаратов). Однако, авторам представляется, что комплексная оценка данных и моделирование последствий управленческих решений при различных сценариях развития ситуации, станет наиболее эффективным решением для экспертных и регуляторных решений в вопросах здравоохранения.

Статья вышла в журнале Advances in Systems Science and Applications (ASSA).