Введение

Цифровое развитие сферы здравоохранения определяет актуальность проведения экономических исследований в сфере обоснования использования платформенных моделей в повышении эффективности организации предоставления медицинских услуг с целью обеспечения возрастающих потребностей людей в медицинской помощи. Цифровая трансформация процессов оказания медицинских услуг непосредственно связана с использованием таких сквозных цифровых технологий, как искусственный интеллект, большие данные, интернет вещей, системы распределенного реестра, беспроводная связь, технологии виртуальной и дополненной реальности. Несомненно, сфера здравоохранения выступает флагманом внедрения и использования современных технологий, основанных на составляющих искусственного интеллекта, дистанционных и цифровых технологий [1, 2].

На наш взгляд, большие данные, искусственный интеллект и цифровые технологии, такие как электронный документооборот, электронные медицинские карты — это ядро, которое формирует цифровую медицину, позволяет обеспечить сфере здравоохранения поступательное устойчивое развитие и повысить компетентностные характеристики медицинских кадров. С этой целью правительством разрабатываются национальные проекты, государственные и региональные программы, принимаются новые законы и нормативные документы, разрабатываются надежные масштабирующие цифровые платформы и программное обеспечение, на базе которых будет развиваться цифровая медицина.

Цель обзора — выявить тенденции цифрового развития экономики и организации здравоохранения, с учетом которых предложить направления планомерного развития медицинских организаций на основе цифровой организации труда.

Материал и методы

Объектом исследования выступили официальные статистические данные сферы здравоохранения. Поиск материала осуществляли в электронных базах данных (PEDro, eLIBRARY, PubMed), на сайте Министерства здравоохранения Российской Федерации, а также в базах данных систематических обзоров (Cochrane Library) по ключевым словам: цифровая медицина, здравоохранение, большие данные, искусственный интеллект, электронная медицинская книжка, цифровые технологии (digital medicine, healthcare, big data, artificial intelligence, electronic medical book, digital technology). Для итогового анализа отбирали результаты отечественных и зарубежных систематических обзоров, опубликованных в период с 2020 по 2022 г.

Результаты и обсуждение

Анализ мировой практики применения технологий искусственного интеллекта позволяет выделить следующие преимущества использования искусственного интеллекта в сфере здравоохранения: повышение эффективности диагностики; сокращение рутинных задач врачей, что способствует улучшению взаимодействия «врач—пациент»; уменьшение количества врачебных ошибок; ликвидация информационного шума; обеспечение контекстного соответствия [3].

Глобальные тенденции развития искусственного интеллекта в сфере здравоохранения представлены в табл. 1.

Таблица 1. Общемировые тенденции развития искусственного интеллекта в сфере медицинских услуг

Примечание. Источник: составлено авторами на основании [3]. ИИ — искусственный интеллект.

Наибольшая доля в развитии искусственного интеллекта приходится на процессы автоматизации электронных карт (43% внедрений). На втором месте по уровню развития искусственного интеллекта находятся процессы в сфере анализа изображений и диагностики, анализа данных пациентов и оценки рисков (41% внедрений) [3].

Выделяют такие традиционные стадии внедрения искусственного интеллекта в сфере здравоохранения [2]:

— цифровизация (введение электронных медицинских карт, сбор данных о пациентах, результатах лабораторных обследований и др.);

— анализ больших данных (проведение аналитики с использованием предиктивных моделей персонифицированно для пациентов);

— цифровая поддержка принятия текущих решений врача;

— персонализация использования технологий искусственного интеллекта в целях проведения диагностики и лечения пациентов.

Наибольшее количество компаний на рынке искусственного интеллекта в здравоохранении представлено пятью странами-лидерами, доля которых составляет 67% от общего количества компаний, использующих искусственный интеллект в сфере медицинских услуг, это США — 47%, Великобритания — 7%, Израиль — 6%, Канада — 4%, Китай — 3%. На долю всех остальных стран приходится 33% [3].

Мировой опыт использования технологии искусственного интеллекта в здравоохранении свидетельствует о том, что внедрение этой технологии наибольшим образом распространено в сфере автоматизации управления электронными медицинскими записями и анализа изображений для уствновления правильного диагноза. Реализация решений на базе искусственного интеллекта невозможна без грамотного управления данными.

Перспективы использования искусственного интеллекта в здравоохранении достаточно обширны. Это и портативные устройства контроля динамики показателей здоровья, и средства оптимизации процесса диагностики состояния здоровья, и программы регулирования автоматизации документооборота, повышения качества и эффективности лечения и т.д. [3].

Применение технологии искусственного интеллекта позволяет сформировать полную историю болезни, собрать необходимые данные о результатах обследования, оценить текущее состояние здоровья. Данные, загружаемые в информационную базу, оперативно обрабатываются нейросетью, что, безусловно, позволяет экономить время медицинским работникам, повысить точность диагноза и своевременно назначить необходимое лечение [3].

В одном из отчетов всемирно известной консалтинговой компании о глобальных вопросах сферы здравоохранения выделены факторы, которые способствуют росту эффективности системы здравоохранения, а именно внедрение искусственного интеллекта с составлением конкретных инструкций для его обеспечения, комфортных условий для пациентов, использование технологий для дистанционных услуг, в том числе внедрение виртуального наблюдения за пациентом, кибербезопасность данных [4].

Вместе с тем главным компонентом интеграции в цифровую медицину выступают большие данные (Big Data). Понятие «большие данные» предполагает не только огромный объем информации, но и технологии ее хранения, а также аналитические методы обработки, прогнозирование и прочее.

Например, в США реформа здравоохранения ориентирована на использование Big Data, в результате которой вырабатывается концепция оценки эффективности проведенного лечения. Это означает, что с помощью технологий обработки и анализа больших данных медицинским работникам платить будут не столько за процесс лечения, сколько за способность быстро излечивать и поддерживать здоровье пациентов. Это существенно отличает предыдущую концепцию системы здравоохранения, в которой финансирование медицинского учреждения осуществлялось пропорционально общему числу койко-дней и количеству выполненных манипуляций. По этой причине сформировалась порочная система, в которой выгодно было проводить «лишнюю» диагностику, назначать ненужные консультации и затягивать лечение [5].

В Российской Федерации рынок больших данных находится на стадии активного развития. Так в 2021 г. утвержден первый национальный стандарт в области больших данных — ГОСТ «Информационные технологии. Большие данные. Обзор и словарь». Данный национальный стандарт идентичен международному стандарту Information technology — Big data — Overview and vocabulary (ISO/IEC 20546:2019) и обеспечивает механизм взаимопонимания и взаимодействия между органами власти, коммерческими компаниями и научно-образовательным сообществом, затрагивает такие проблемные вопросы, как обеспечение безопасности данных, их конфиденциальности, требования по защите персональных данных [6, 7].

Именно благодаря объединению больших данных и искусственного интеллекта можно максимально точно ставить диагнозы и прогнозировать развитие болезней, что позволяет упростить и скорректировать работу врача. Например, эксперимент по внедрению технологии «компьютерное зрение», разработанной на основе больших данных и искусственного интеллекта, запустили в Москве в 2020 г., за этот период скорость обработки искусственным интеллектом рентген-изображений выросла на 30%, маммографии — на 60%, а КТ-снимков — на 70%. При этом точность определения признаков ковидной пневмонии достигла 94%. Цифровые технологии помогли сократить время на описание исследований в среднем на 30%. По результатам проведенного эксперимента, разработки в области искусственного интеллекта составляют основу российских национальных стандартов по использованию искусственного интеллекта в клинической медицине. Так, Национальный стандарт (ГОСТ Р) «Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Часть 1. Клиническая оценка» действует с сентября 2022 г. и регламентирует требования к клиническим испытаниям нейросетей, включает показатели эффективности систем искусственного интеллекта в рамках клинической валидации и рекомендованную форму отчета о клинической составляющей испытаний, описывает контроль качества процедуры проведения клинических испытаний [8].

В качестве экспериментального правового режима принят Федеральный закон «О проведении эксперимента по установлению специального регулирования в целях создания необходимых условий для разработки и внедрения технологий искусственного интеллекта в субъекте Российской Федерации — городе федерального значения Москве и внесении изменений в статьи 6 и 10 Федерального закона «О персональных данных» от 24.04.20 №123-ФЗ [9]. В соответствии с данным Федеральным законом эксперимент устанавливатся сроком на 5 лет. Помимо этого в России принят Кодекс этики в сфере искусственного интеллекта [10]. В сфере цифровой медицины эти нормативные документы регулируют разработку и внедрение искусственного интеллекта, а также других цифровых технологий в процессы организаций и превичной деятельности сферы здравоохранения.

В последнее время в сфере информационных технологий здравоохранения особую роль играют современные способы оказания медицинской помощи и способы документирования медицинских данных. Еще одна составляющая, без которой невозможна цифровая интеграция — электронный документооборот и электронная медицинская карта, ведь практическая деятельность в медицинском учреждении генерирует обмен данными и хранит огромный объем информации о пациентах и организационно-экономической деятельности учреждения.

С недавнего времени в России стали внедряться и использоваться на практике электронные медицинские карты, которые находятся на цифровой платформе единой информационной системы здравоохранения, которая обеспечивает сбор, хранение, анализ и обработку всей персональной информации относительно здоровья пациента. С одной стороны, электронные медицинские карты обеспечивают реализацию принципов цифровой медицины, а также позволяют принять решение при анализе цифровых медицинских данных пациента и оценить результаты лечения, с другой стороны, информационная система (платформа) электронных медицинских карт имеет недостаточно интегрированное программное обеспечение, то есть необходимо решение семантической совместимости, конфиденциальности и кибербезопасности данных [11, с. 67].

Рассмотрим динамику венчурных инвестиций в цифровое здравоохранение в Российской Федерации за период с 2014 по 2022 г. (рис. 1). Отчетливо прослеживается неравномерная тенденция роста инвестиций в цифровое здравоохранение Российской Федерации. Так, с 2020 по 2021 г. наблюдался наибольший ежегодный темп роста инвестиций. Данная тенденция является следствием распространения коронавирусной пандемии, которая повлекла за собой переход в активную фазу трансформации сферы здравоохранения в цифровое пространство. На рис. 2 представлены доли инвестиций в сегменты российского рынка цифрового здравоохранения.

Рис. 1. Инвестиции в цифровое здравоохранение в Российской Федерации за 2014—2022 гг. [12].

Рис. 2. Инвестиции в цифровое здравоохранение в Российской Федерации за 2014—2022 гг. по секторам рынка [12].

Анализ данных, приведенных на рис. 2, показывает, что наибольшая доля инвестиций по сегментам в цифровом здравоохранении принадлежит сектору «сервисы для пациентов» и занимает 48% — это почти половина от всех сумм инвестиций, вложенных в здравоохранение. В этот сегмент также включено внедрение электронных медицинских карт пациентов [12].

Зарубежный опыт внедрения интегрированных медицинских карт подтверждает, что разработка надежной и масштабируемой цифровой платформы основана на соблюдении этических, нормативных и защитных требований, что позволяет оптимизировать оценку выполнения протоколов лечения пациентов [13] и повысить общий уровень качества предоставления медицинских услуг [11, с. 67].

Неудачный опыт внедрения системы электронных медицинских карт в Австралии подтверждает, что необходима не только надежная цифровая платформа, но и вовлеченность медицинского персонала работать в этой системе. Несмотря на обновление и модернизацию системы здравоохранения, во многих учетных записях по-прежнему отсутствует информация о ежедневных медицинских консультациях, посещениях отделений неотложной помощи, выписках из больниц, а также о патологии и диагностических исследованиях. Это объясняется тем, что загрузка записей не всегда была простой, и медицинский персонал постоянно поднимал вопрос о пересмотре цифровой инфраструктуры платформы, а также возникали опасения по поводу угроз безопасности медицинской информации [14].

В соответствии с Приказом Министерства здравоохранения Российской Федерации от 07.09.20 №947н утвержден порядок организации системы электронного документооборота в учреждениях сферы медицины. Документ закрепляет правовой статус электронной документации и устанавливает требования к формированию, подписанию и хранению электронных медицинских документов, включая обмен ими и передачу в ЕГИСЗ [15, 16].

Таким образом, формирование единой информационной системы является основным приоритетом в сфере здравоохранения. Этот факт подтверждается принятым Федеральным законом от 05.12.22 №466-ФЗ «О федеральном бюджете на 2023 год и на плановый период 2024 и 2025 годов», в котором, несмотря на сокращение доли расходов федерального бюджета по разделу «Здравоохранение» в структуре ВВП, финансирование увеличивается только по федеральным проектам «Создание единого цифрового контура в здравоохранении на основе единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения (ЕГИСЗ)» и «Развитие системы оказания первичной медико-санитарной помощи» [17]. Вместе с тем, несмотря на все преимущества использования электронных медицинских карт, все же присутствуют недостатки, которые увеличивают недоверие в возможности и перспективы применения цифровых технологий в практическом звене здравоохранения, а также наличии несовершенства политики по кибербезопасности в данной сфере.

Цифровая трансформация в здравоохранении должна проходить с сохранением высокого уровня безопасности информационных данных. Как отмечалось выше, основным условием при разработке эффективной цифровой системы по управлению и развитию цифровой медицины должно стать обеспечение безопасности данных, их конфиденциальности, соблюдения требований к защите персональных данных пациентов. Например, электронная медицинская карта заполнена конфиденциальными персональными данными о медицинских диагнозах; документацией о поставщиках лекарственных препаратов, номерах страховых полисов, номерах финансовых счетов; иной финансовой и платежной информацией. Поэтому с увеличением процессов цифровизации в сфере здравоохранения растут и угрозы кибербезопасности. Для этого необходимо всесторонне обеспечить защиту данных, в том числе применяя новейшие технологии.

В 2021 г. здравоохранение стало самой уязвимой сферой, подверженной кибератакам. Доля медицинских учреждений, подверженных киберугрозам, постоянно росла: с 8% в I квартале до 12% в конце года. По данным исследования Positive Technologies, киберпреступники чаще всего похищали персональные данные и медицинскую информацию (39 и 36% от общей доли похищенных данных) [18].

Подводя итоги проведенному нами исследованию цифрового развития экономики и организации здравоохранения в России, следует отметить, что выявлен ряд несовершенных практик в реализации процессов цифровой интеграции в сфере здравоохранения. В табл. 2 представлены основные проблемы и предлагаемые направления планомерного развития медицинских организаций на основе цифровой организации труда.

Таблица 2. Направления планомерного развития медицинских организаций на основе цифровой организации труда

Примечание. Источник: составлено авторами.

Отметим, что указанные нами направления планомерного развития медицинских организаций на основе цифровой организации труда являются важными, однако не исчерпывают весь спектр вопросов цифровизации. В связи с этим перспективой дальнейших исследований является разработка мероприятий по стратегическому цифровому развитию сферы здравоохранения как ключевой социально значимой отрасли.

Заключение

Цифровое развитие экономики здравоохранения обусловливает проведение системного анализа по выявлению тенденций использования технологий искусственного интеллекта, больших данных, интернета вещей, цифровых двойников на всех уровнях отрасли. На основе анализа современных тенденций развития цифровой медицины выявлено, что, несмотря на актуализацию цифровизации развития сферы здравоохранения, остаются неурегулированными вопросы обеспечения безопасности информационных данных, находящихся в распоряжении медицинской организации. Отмечено, что цифровая трансформация в здравоохранении должна осуществляться при сохранении высокого уровня безопасности информационных данных. Основным условием при разработке эффективной цифровой системы по управлению и развитию цифровой медициной должно стать обеспечение безопасности данных, их конфиденциальности, соблюдения требований к защите персональных данных пациентов. Предложены направления планомерного развития медицинских организаций на основе цифровой организации труда, включающие в том числе: планирование обучения медицинского персонала навыкам ИТ-безопасности, контролю использования данных на систематической основе; использование единого сертифицированного ПО, позволяющего интегрировать между собой несколько программных продуктов и др. Перспективой дальнейших исследований является разработка мероприятий по стратегическому цифровому развитию сферы здравоохранения как ключевой социально значимой отрасли.

Участие авторов: концепция и дизайн обзора — Н.А. Симченко, А.А. Яновская; сбор и обработка материала — А.А. Яновская; анализ данных — Н.А. Симченко, А.А. Яновская; написание текста — Н.А. Симченко, А.А. Яновская; редактирование — А.А. Яновская.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.