Как улучшить обмен данными между больницами, поликлиниками, государством и производителями лекарств, и почему от этого в итоге выиграют российские пациенты
В 2024 году завершается федеральный проект по созданию единого цифрового контура в здравоохранении на основе единой государственной информационной системы — ЕГИСЗ. Он начался в 2018 году как продолжение другого федерального проекта, действовавшего с 2011 года. За это время уровень цифровизации здравоохранения в российских регионах значительно вырос. Такие результаты показал опрос врачей и экспертов, проведенный компанией «Право на здоровье» и Ассоциацией международных фармпроизводителей.
Так, во многих учреждениях здравоохранения сегодня есть необходимая ИТ-инфраструктура и программное обеспечение, практически во всех регионах России внедрены и действуют медицинские информационные системы (МИС), а решения с применением ИИ в здравоохранении внедряют более 70 субъектов. Все это позволяет значимо улучшать процесс диагностики и лечения.
Однако пока, согласно опросу, в стране нет единой цифровой системы, которая бы обеспечивала непрерывный обмен данными между учреждениями. Регионы или отдельные организации в одном и том же субъекте не могут получить доступ к данным пациента из другого медицинского учреждения.
Участники рынка и эксперты опасаются: без качественных медицинских данных о пациентах, диагностике и лечении заболеваний российская система здравоохранения не сможет эффективно работать с ними. А именно — использовать для улучшения оказания медицинской помощи населению, разработки новых лекарств и методов лечения, а также внедрения инновационных технологий. Этот вопрос обсуждали участники форума «Право на здоровье», который прошел в октябре в Москве. По их мнению, приоритетом для дальнейшей цифровизации здравоохранения должна стать выработка стандартов работы с данными и алгоритмов их агрегации на всех уровнях.
При синхронизированной системе врач из стационара, например, сможет легко посмотреть в выписку из амбулаторного звена по конкретному пациенту, и более точно оценить клиническую картину. А в обобщенном виде информация будет доступна организаторам здравоохранения, чтобы прицельно, основываясь на конкретных данных, принимать решения. Такой подход, особенно с учетом внедрения ИИ, позволит совершенствовать медицинскую помощь и развивать предиктивную медицину — ту, что предвосхищает возникновение заболеваний. Это сэкономит бюджетные средства и сохранит здоровье людей, повлияв в итоге на продолжительность жизни в стране.
Кроме того, огромный объем клинических данных, который есть у системы здравоохранения, может дать ученым и фармацевтической промышленности почву для создания новых препаратов и технологий. Речь идет о деперсонализированных, то есть обезличенных данных пациентов, когда передается только клиническая информация — без указания личности пациента.
Так, если фармпроизводителям станут доступны агрегированные данные, например, об общем количестве пациентов с хронической болезнью почек на преддиализных стадиях, это позволит спрогнозировать необходимый объем препарата для диализных больных на несколько лет вперед — что в итоге обеспечит стабильный и бесперебойный доступ пациентов к терапии. Анализ клинических данных в онкологии и вовсе позволил бы улучшить возможности лечения угрожающих заболеваний.
По результатам опроса российских онкопациентов, более 70% из них не против анонимного предоставления данных о своем здоровье в том числе для проведения научных исследований, выяснило «Движение против рака». По мнению его представителей, необходимо внести изменения в закон «О персональных данных», чтобы создать условия для обработки анонимных персональных данных в сфере здравоохранения.
Вопрос доступа фармотрасли к обезличенным данным пациентов — это еще и технические возможности самой системы. Важно научиться проводить обезличивание данных: деперсонализировать данные из ЕГИСЗ, сделав их полностью анонимными, чтобы безопасно передавать участникам рынка для анализа и поиска новых возможностей терапии.
Такой подход соответствует Стратегии развития фармацевтической промышленности РФ до 2030 года. Документ в том числе предусматривает создание общих систем и регистров, которые позволят участникам фармрынка использовать обезличенные статистические данные. Подобный механизм, согласно Стратегии, поможет оценивать потребности в препаратах и медицинских изделиях, а также искать и анализировать новые перспективные лекарственные соединения.
«Цифровизация здравоохранения в России находится на острие. Однако цифровая трансформация отрасли подразумевает не только изменение подходов к организации работы медицинских организаций, но и изменение характера взаимодействия между всеми субъектами системы здравоохранения, включая и производителей лекарств. Фармкомпании все больше становятся инновационными хабами и площадками для тестирования гипотез. Например, при участии AstraZeneca в Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде и Красноярске проведены пилотные проекты, которые показали, что ИИ-анализ КТ-снимков помогает повысить уровень диагностики рака легкого на 10%. Однако, чтобы компании пришли к таким решениям, их массовому применению, важно обеспечить для всей отрасли качество, полноту и точность собираемых данных и их деперсонализацию. Совместные усилия государства, научного сообщества, фармкомпаний и IT-компаний позволят глобально трансформировать здравоохранение, сделав доступнее инновации для пациентов», — рассказал в октябре на конгрессе «Национальное здравоохранение 2024» директор по работе с данными и цифровыми технологиями AstraZeneca, Россия и Евразия, Василий Король.
Летом этого года ассоциация фармацевтических производителей «Инфарма» обратилась в Минздрав России с просьбой создать на площадке министерства рабочую группу для обсуждения организации доступа к деперсонализированным данным из медицинских информационных систем. В ответе регулятор указал на проработку этого вопроса — создание рабочей подгруппы по доступу к данным на площадке существующих межведомственных рабочих групп.
Очевидно, обсуждение возможности работать с данными из единого цифрового контура здравоохранения необходимо для дальнейшего развития. Данные реальной клинической практики в сочетании с современными способами data science, в том числе с применением ИИ, помогут ускорить ввод новых препаратов и совершенствовать качество медицинской помощи, что, конечно, станет драйвером для роста российских фарминноваций.