Використання комп’ютерних систем для обробки і покращення медичних записів

Abstract

Незапланована 30-денна повторна госпіталізація (НПГ) є серйозним викликом для сучасної охорони здоров'я, виступаючи ключовим показником фрагментованої медичної допомоги, незадовільних результатів лікування пацієнтів та значної економічної неефективності. У світовому масштабі НПГ створює значний фінансовий тягар, а витрати в таких системах, як Сполучені Штати, щорічно сягають приблизно 41,3 мільярда доларів. Цим випадкам часто можна запобігти, і вони свідчать про недоліки в плануванні після виписки, координації надання допомоги та підтримці пацієнтів, що призводить до підвищення смертності та збільшення витрат на лікування. Тому прагнення зменшити кількість НПГ є ключовим положенням ініціатив ціннісно-орієнтованої медицини в усьому світі. Цей глобальний виклик набуває особливої та підвищеної нагальності в умовах України. Система охорони здоров'я країни наразі функціонує в умовах надзвичайного навантаження через активні бойові дії, стикаючись із безпрецедентними викликами, серед яких прямі атаки на інфраструктуру, масове внутрішнє переміщення населення та різке загострення кіберзагроз. У цих вкрай складних умовах ефективний розподіл обмежених клінічних ресурсів є не просто питанням економічної оптимізації, а й критично важливим компонентом національної стійкості та безпеки. Запобігання повторним госпіталізаціям, яких можна уникнути, безпосередньо зменшує навантаження на перевантажені медичні заклади та виснажених клініцистів, забезпечуючи наявність потужностей для найкритичніших випадків. Відтак, розробка передових інструментів для проактивного виявлення пацієнтів групи ризику та оптимізації безперервності надання допомоги має надзвичайну актуальність для підтримки стійкості системи охорони здоров'я України. Предмет і об'єкт дослідження Об’єктом дослідження є процес зменшення незапланованих 30-денних повторних госпіталізацій у межах архітектурної структури національної системи eHealth України. Предметом дослідження є розробка, застосування та інтеграційна архітектура прогностичної Системи підтримки прийняття рішень (СППР), що використовує машинне навчання. Це охоплює аналіз високопродуктивних прогностичних моделей, визначення технічної архітектури, заснованої на сучасних стандартах інтероперабельності, таких як HL7 FHIR та "гачки" CDS (CDS Hooks), а також структуру для її безпечного застосування в децентралізованій, багатопостачальницькій екосистемі Медичних інформаційних систем (МІС) України. Мета дослідження Основною метою цього дослідження є проектування стійкої, безпечної та інтероперабельної архітектури Системи підтримки прийняття рішень (СППР) для точного прогнозування ризику 30-денної повторної госпіталізації. Запропонована архітектура буде спеціально адаптована для ефективного функціонування в унікальному, фрагментованому багато-МІС середовищі України та буде спроектована для стратегічного узгодження з цілями управління даними та інтероперабельності Європейського простору медичних даних (EHDS).