Особенности хранения медицинской информации

Размещено на http://www.allbest.ru/

Особенности хранения медицинской информации

Митькина Полина Андреевна

Московский технологический университет

магистрант кафедры медицинских информационных систем

Аннотация

В статье рассматриваются особенности хранения информации в медицинских информационных системах. Описаны наиболее популярные стандарты хранения и передачи медицинских данных. А также рассмотрены основные типы систем хранения данных на российском рынке.

Ключевые слова: медицинские информационные системы, хранение данных информация хранение рынок

Сегодня медицинские организации накапливают огромные массивы информации. Качество медицинской помощи напрямую зависит от того, насколько эффективно врачи, руководители и управляющие органы используют эту информацию. Необходимость использования и обработки больших и постоянно растущих объемов данных обуславливает необходимость создания и внедрения в медицинские учреждения медицинских информационных систем (МИС). МИС - это система автоматизации документооборота для лечебно-профилактических учреждений и больниц, содержащая в себе систему поддержки принятия медицинских решений, электронные медицинские карты, данные медицинских исследований в цифровой форме, данные мониторинга состояния пациента с медицинских приборов, средства общения между сотрудниками, финансовая и административная информация.

Наличие данных в электронном виде позволяет врачу оперативно получать о пациенте всю необходимую информацию и ускоряет процесс принятия решения о постановке диагноза и методах лечения.

Медицинская информация достаточно специфична. Основной ее особенностью является разнородность данных, которые могут быть представлены как количественными (числовыми непрерывными или дискретными), так и качественными (категориальными порядковыми и номинальным) переменными. Другая особенность - длительный срок хранения медицинских данных. Также стоит отметить, что задача хранения медицинских данных осложняется некоторыми аспектами: юридической значимостью информации, большим объемом, неоднородностью и сложной структурой.

Организация системы хранения медицинских данных начинается с утверждения концепции хранения, которая является определяющей в выборе программно-аппаратного комплекса. Инфраструктура системы хранения данных включает в себя аппаратные средства, организацию доступа серверов к массивам данных и программное обеспечение.

Основные стандарты хранения и передачи медицинских данных.

Компьютеризация системы здравоохранения и внедрение медицинских информационных систем привели к необходимости разработки стандарта для протокола передачи медицинских данных.

HealthLevel 7 (HL7) -- стандарт обмена, управления и интеграции электронной медицинской информации. HL7 работает по аналогии с семью уровнями взаимодействия открытых систем (OSI) и поддерживает выполнение таких задач как:

- Структурирование передаваемых данных;

- Возможности проектирования систем;

- Достижение согласованности передач;

- Безопасность;

- Идентификация участников;

- Доступность.

HL7 имеет три поколения стандартов.

HL7 V1. Первая версия стандарта, предназначена только для проверки концепции и определения содержания и структуры данных.

Фактически повсеместное использование стандарта началось с версии HL7 V2. Эта версия описывает обмен административной, финансовой и клинической информацией в виде текстовых сообщений. Версия HL7 V2.5 является самой ходовой. Основной проблемой является единая семантическая модель данных. Сегменты и поля добавляются по запросам пользователей, не предусмотрен механизм добавления расширенной информации без необходимости выпуска новой версии.

Следующая версия стандарта, не имеющей обратной совместимости с V2 - HL7 V3. Это семейство стандартов, в основе которого лежит эталонная информационная модель, модель типов данных, терминологические словари и осознанная методология разработки стандартов. Однако из-за сложности стандарта и его реализации широкого распространения эта версия так и не получила.

Последней на сегодняшний день версией стандарта является HL7 FHIR - ресурсы для обмена медицинской информацией. Пока эта версия находится в статусе проекта стандарта для пробного использования (DSTU), однако некоторые большие компании уже используют его на открытой платформе.

Обследование и лечение пациентов предполагает наличие текстовой и графической информации больших объемов (рентгеновские снимки, результаты томографии, которые могут весить десятки гигабайт). В связи с развитием техники и увеличением размера матрицы, объем графических данных лавинообразно растет с каждым годом. Ещев 1980-хгодахбылразработанстандарт DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine). Вышеуказанный стандарт формализует создание, хранение, передачу и визуализацию изображений и документов. Для организации эффективной работы необходимо комплексное решение по управлению всей диагностической информацией о пациенте, начиная с ввода изображения в систему и заканчивая его архивацией по окончании лечения. Эти задачи на основе открытой архитектуры решаются с помощью стандарта DICOM. Он позволяет организовать автоматическую обработку данных, а не только их передачу, уменьшает время подготовки и проведения исследований. Для получения большей эффективности DICOM поддерживает все стадии диагностики и снижает затраты, за счет: сокращения времени обслуживания, отказа от пленок, сокращения потерь изображений.

Со временем количество стандартов увеличилось, как и качество и характеристики медицинского оборудования. Это привело к проблемам с совместимостью информационных систем и интеграцией данных. Результатом решения вышеописанных проблем стало создание системы стандартов XDS (Cross-EnterpriseDocumentSharing) - система каталогизации обмена медицинскими данными между организациями и информационными системами.

Важным последствием введения и развития этих стандартов стал переход к стандартизированной модели хранения данных. Теперь все данные могут храниться отдельно и после завершения жизненного цикла системы не нужно проводить дорогостоящий и трудоемкий процесс их переноса из одной системы в другую. Такая система позволяет создавать универсальные базы данных, доступ к которым есть в любой медицинской системе в разных точках страны и даже мира.

Рынок систем хранения медицинских данных в России

Сегодня рынок достаточно оссииРобогат на различные информационные системы. Его формирование происходит быстрыми темпами, чему способствуют развитие территориальных и отраслевых медицинских систем. Однако далеко не все они отвечают всем необходимым стандартам качества и обладают достаточным функционалом. Из-за высокой динамики и нестабильности спроса на системы архивации среди медицинских учреждений происходит изменение предложения таких систем, разработчики уменьшают продуктовую линейку и ориентируются только на крупные учреждения и зачастую в определенной отрасли.

На рынке представлены два типа систем архивации данных уникальные - нетиражируемые и коробочные. Уникальные системы, создаются для использования в отдельных МИС, как правило, они ориентированы на нужды конкретного учреждения. На Западе такие системы имеют название «ondemand», то есть созданные под потребность, их функциональность и стоимость кранце высоки. В России спрос на такие системы крайне мал, и предложение чаще не соответствует требованиям медицинского учреждения. Своих коробочных систем в России практически нет, на большей части рынка преобладают зарубежные системы. Западные архивные системы - это универсальный продукт, который представляет собой тиражируемые системы с возможностью доработки под нужды конкретного медицинского учреждения, но основа этих систем распространяется путем продвижения готовых продуктов.

Западные системы имеют свои преимущества и недостатки. К преимуществам относится использование международных стандартов представления, кодирования, хранения медицинской информации, а также использование типовых программных платформ, операционных систем и приложений, что значительно упрощает процесс интеграции. Эти системы, как правило, очень мощные и позволяют хранить десятки терабайт информации разных типов - текстовых, графических, аудио и видеофайлов. Стандартные системы придерживаются международных стандартов в системах хранения данных и поддерживают их жесткую структуру. Но цена таких систем высока, что не позволяет приобретать их больницам первичного и среднего звена.

Бюджетные учреждения в силу отсутствия финансирования выбирают системы хранения данных более простые и дешевые, в ущерб функциональности системы. В тоже время персонал больниц не подготовлен и не обучен в области информационных технологий, а большинство данных, находящихся на доцифровых носителях, невозможно занести в систему, также в России отсутствует единое законодательство в сфере информационных технологий в медицине. Все эти факторы значительно усложняют процесс внедрения систем хранения медицинских данных.

По результатам исследования IDC EMEA QuarterlyEnterpriseStorageSystemsTracker в 2016 году на российский рынок поставили систем хранения данных совокупным объемом более 660 тысяч терабайт. За год рынок систем хранения вырос на 35,7% в емкости. Такая ситуация стала возможна в связи ср снижением средней стоимости терабайта и изменившимися предпочтениями учреждений, которые теперь чаще выбирают системы среднего ценового сегмента. Крупнейшими поставщиками на российском рынке систем хранения данных являются HitachiDataSystems, DellTechnologies, IBM, HewlettPackard и NetApp.

Заключение

Комплексная автоматизация медицинских учреждений невозможна без электронных систем хранения данных. Основными требованиями, которые предъявляют к системам архивации, являются: масштабируемость, универсальность типов хранящихся данных, совместимость с различными информационными системами, долговечность хранения данных и быстрый интеллектуальный поиск. Сегодня экономическая ситуация и небольшое снижение темпов роста количества данных повлияло на рынок, в область хранения медицинских данных стали больше инвестировать. Это привело к развитию ключевых технологий, таких как программное обеспечение, облачные хранилища, системы, основанные на флэш-памяти.

Библиографический список

1. О.Ю. Реброва. «Статистический анализ медицинских данных» М.: МедиаСфера, 2002 (I изд.), 2003 (II изд.), 2006 (III и IV изд.). 312 с.

2. А.А. Баранов, Л.С. Намазова-Баранова, И.В. Смирнов, Д.А. Девяткин, А.О. Шелманов, Е.А. Вишнева, Е.В. Антонова, В.И.Смирнов, А.В.Латышев «Методы и средства комплексного интеллектуального анализа медицинских данных» Труды ИСА РАН. Том 65. 2/2015

3. Официальный сайт IDC//IDC.2017. URL: https://www.idc.com/ (дата обращения: 05.05.2017)

4. Официальный сайт HL7//HL7.2017. URL: http://www.hl7.org/ (дата обращения: 04.05.2017)

5. Официальный сайт DICOM// DICOM/2017/ URL: http://dicom.nema.org/ (дата обращения: 04.05.2017)

Размещено на Allbest.ru