НИОКТР
№ АААА-А19-119090690044-9

Разработка комплексной системы управления рисками внутрибольничных осложнений на основе алгоритмов поддержки принятия клинических и управленческих решений

29.08.2019

Обеспечение безопасности пациентов (под которой понимают отсутствие предотвратимого вреда и снижение до приемлемого минимума риска излишнего вреда, связанного с оказанием медицинской помощи) является фундаментальным требованием к системам здравоохранения и медицинским учреждениям всех уровней. Около 17% госпитализаций сопровождаются внутрибольничными осложнениями (ВБО), на лечение которых больницы тратят, в среднем, 15% своего бюджета. Эффективная профилактика способна сократить риск ВБО на 15-90%, однако системы управления клиническими рисками в больницах часто не соответствуют требованиям стандартов безопасности.Цифровые технологии имеют большой потенциал для повышения безопасности пациентов, однако современные медицинские информационные системы не ориентированы на выявление и снижение риска осложнений при лечении заболеваний, отсутствуют подходы к использованию различных информационных технологий при создании единой системы управления клиническими рисками.Основная задача проекта заключается в разработке и апробации комплекса алгоритмов принятия клинических и управленческих решений, программных средств и методик, позволяющих организовать внутренний контроль и управление безопасностью пациентов в соответствие с международными стандартами и нормативными требованиями.Научная программа проекта включает разработку:1) алгоритмов персонализированной профилактики основных видов ВБО на основе оценки индивидуального риска;2) методологии использования комбинированного подхода к анализу медицинских данных для построения модели индивидуального профиля риска ВБО;3) многофункциональной системы поддержки принятия решений (СППР) для оценки риска ВБО, формирования рекомендаций по профилактике с использованием научно обоснованных шкал и клинических рекомендаций и проведения аудита случаев ВБО;4) алгоритмов выявления нежелательных явлений на основе данных медицинской информационной системы и других источников информации;5) алгоритмов анализа нежелательных событий с оценкой тяжести и предотвратимости;6) типовых индикаторов процесса и результата профилактики ВБO, методики статистической обработки данных для их вычисления и методики бенчмаркинга.7) прототипа регистра по безопасности пациентов, автоматически формируемого по данным СППР, для накопления данных о клинических рисках и случаях ВБО.Существенную роль в проекте будет занимать апробация разработанных алгоритмов и программных средств в условиях многопрофильного стационара г. Москвы. Результаты проекта могут обогатить новыми подходами и методиками активно развивающееся направление – трансляционную медицину – «междисциплинарную область знаний, призванную создавать оптимальные механизмы быстрого внедрения в клиническую практику наиболее значимых достижений фундаментальной науки для быстрейшего разрешения актуальных проблем клинической и профилактической медицины».Внедрение научно обоснованных методов профилактики неблагоприятных клинических событий будет опираться, прежде всего, на средства автоматизации – многофункциональную СППР и регистр по безопасности пациентов – с наглядным предоставлением хода и результатов профилактики внутрибольничных осложнений как на индивидуальном уровне, так и в виде суммарной аналитической отчетности.Важной особенностью предлагаемого подхода к созданию СППР, определяющей его научную новизну, будет одновременное использование логических правил в рамках классической формальной логики и гибкой самообучающейся части, учитывающей ранее принятые в аналогичных случаях решения. Это позволит повысить точность персонализированной оценки риска и определить наиболее эффективную тактику оптимизации профиля клинических рисков пациента. Важным дополнительным преимуществом предлагаемого сочетания разных подходов к анализу больших данных в регистре по безопасности пациентов будет возможность повышения качества прогноза на неполных данных, а также выявление критической недостающей информации, что является серьезной проблемой при построении современных клинических СППР.Предлагаемый подход открывает перспективы к дальнейшему совершенствованию методов повышения безопасности пациентов путем применения новейших технологий информационной поддержки (например, мобильных устройств), расширения интеграции с больничными информационными системами и использования единых критериев качества и безопасности медицинской помощи в учреждениях различного профиля.
ГРНТИ
76.01.85 Автоматизация и автоматизированные системы
Ключевые слова
СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
УПРАВЛЕНИЕ КЛИНИЧЕСКИМИ РИСКАМИ
ВНУТРИБОЛЬНИЧНЫЕ ОСЛОЖНЕНИЯ
КЛИНИЧЕСКИЕ РЕГИСТРЫ
АЛГОРИТМЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
ИНТЕРАКТИВНАЯ КОНТРОЛЬНАЯ ПАНЕЛЬ
Детали

Начало
04.06.2019
Окончание
04.06.2022
№ контракта
19-29-01132\19
Заказчик
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "РОССИЙСКИЙ ФОНД ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ"
Исполнитель
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования «Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования» Министерства здравоохранения Российской Федерации
Бюджет
Средства фондов поддержки научной и (или) научно-технической деятельности: 6 000 000 ₽
Похожие документы
Разработка моделей и алгоритмов системы поддержки принятия врачебных решений при мониторинге и прогнозировании показателей функционального состояния пациента
0.910
НИОКТР
Нежелательные события в медицинской деятельности
0.897
ИКРБС
Нежелательные события в медицинской деятельности
0.896
НИОКТР
Научное обоснование совершенствования разработки информационных систем сбора и анализа показателей здоровья населения и деятельности системы здравоохранения
0.886
ИКРБС
Разработка методов учета и анализа неблагоприятных клинических событий в высокотехнологическом нейрохирургическом стационаре с помощью технологий искусственного интеллекта
0.883
НИОКТР
РАЗРАБОТКА ТЕХНОЛОГИИ ХРАНЕНИЯ И ОБРАБОТКИ БОЛЬШИХ МАССИВОВ СЛАБОСТРУКТУРИРОВАННЫХ БИОМЕДИЦИНСКИХ ДАННЫХ
0.883
ИКРБС
Цифровая система мониторинга качества
0.883
НИОКТР
Разработка методов учета и анализа неблагоприятных клинических событий в высокотехнологическом нейрохирургическом стационаре с помощью технологий искусственного интеллекта
0.883
НИОКТР
Разработка методов учета и анализа неблагоприятных клинических событий в высокотехнологическом нейрохирургическом стационаре с помощью технологий искусственного интеллекта
0.882
НИОКТР
Эффективность использования системы поддержки принятия врачебных решений в условиях приемного отделения многопрофильного стационара
0.882
НИОКТР