IX Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2017

Медицинские данные на любом уровне представляют собой ценный стратегический ресурс, доступ к которому необходимо строго контролировать, регламентировать, обеспечивая безопасное хранение данных. Широкое использование информации в системе здравоохранения ставит перед ней новые проблемы — обеспечение информационной защиты используемых персонифицированных данных, касающихся здоровья или относящихся к разряду конфиденциальных. Широкое использование в медицине компьютеров, информационных технологий позволило, с одной стороны, решить задачу автоматизации обработки постоянно нарастающих объемов медицинской информации, с другой — сделало эти процессы уязвимыми по отношению к «недружественным воздействиям», поставив с особой остротой проблему информационной защиты. Возникающие при этом опасности можно подразделить на две категории: субъективные факторы (люди и процедуры) и объективные факторы (аппаратура и программное обеспечение). Например, преднамеренная атака на конфиденциальную информацию или попытка снизить производительность (отключение поврежденной информационной системы на ремонт или восстановление разрушенных данных) способны полностью прервать производственно-управленческий цикл учреждения. Риск может возникнуть как извне учреждения, так и в его стенах, Загруженные извне файлы могут содержать ошибки или вирусы, способные разрушить систему. Стратегия защиты должна объединять меры предупреждения этих двух категорий опасности.

Известно, что любая общественная система губит себя в перспективе, переставая производить знания, так как производство и накопление знаний является атрибутом прогрессивного общественного развития.

При условиях стабильного развития информационных технологий, средств и систем связи, сферы производства и услуг, информатизация будет происходить успешно с опорой на быстрое развитие высоких технологий в машиностроении и средств связи. При успешном развитии информатизации будет происходить открытие существующих и создание новых баз данных и знаний, неограниченный доступ ко всем средствам связи, и особенно к персональным компьютерам; компьютеризация системы переквалификации кадров и образования, автоматизация промышленности, обрабатывающей и добывающей отраслей, транспорта и переработки сельскохозяйственных продуктов, роботизация и создание гибких производств. Это соответственно приведёт к увеличению численности трудящихся в сфере информатизации и услуг.

Красноярская краевая клиническая больница — является крупнейшей многопрофильной клиникой Красноярского края, занимающая ведущее положение в регионе и являясь одной из значимых клиник Сибирского федерального округа.

Ежегодно в стенах клиники пролечиваются около 37 тысяч пациентов г. Красноярска и Красноярского края, а также жителей соседних регионов – республики Тыва и Хакасии, Иркутской и Кемеровской областей, 86 тысяч человек - получают консультативную помощь.

Сегодня в главной клинике Красноярского края работают лучшие высококвалифицированные специалисты, многие из которых имеют российскую и мировую известность - 2736 человек, из них 591 врач и 1108 медицинских сестер и медицинских братьев.

Анализируя вышеперечисленную информацию об объемах предоставления и выполнения услуг, можно представить объем обработки информации по пациентам, который формирует статистический отдел в краевой больнице.

Накопление статистических данных происходит в системе QMS. Формирование данных происходит в режиме реального времени, что позволяет корректировать ошибки и вносить поправки незамедлительно. Данные возможности позволяют эффективно планировать затраты на учреждение.

Статистические данные в Краевой клинической больницы ведутся отделом медицинской статистки. Отдел статистики тесно связан с отделом автоматизированных систем управления, который в свою очередь обеспечивает всеми техническими ресурсами для успешной работы отдела медицинской статистики.

С определенной периодичность медицинские учреждения, в том числе и Краевая клиническая больница, предоставляют статистические отчеты для Министерства здравоохранения, где отображена запрашиваемая информация. Все медицинские учреждения и Краевая клиническая больница не исключение, формируют статистические данные в программе QMS, после проверяет и ручным методом заполняет отчетность в программу «Статистика». Данный метод крайне непрактичен, так как существует большая вероятность погрешности. Также на данный процесс уходит много времени. Возможности в программе QMS, позволяют разработать процедуру интеграции и преобразования статистических данных по средствам идентификационных полей. Так, разработчики программы QMS смогли смоделировать процесс по выгрузки данных из программы 1С в программу QMS. Следовательно, автоматизирование процесса выгрузки медицинских статистических данных из QMS возможно. При автоматизации процесса выгрузки данных, данные автоматически будут формироваться в программе QMS, а выгрузка их в программу «Статистика» будет осуществляется посредством кнопки на основном меню.

После моделирования выгрузки данных, рекомендуется проанализировать нагрузку рабочих мест в отделе медицинской статистики. Производительность труда должна возрасти, а нагрузка на персонал существенно снизится. Что позволит сократить штаты, вследствие чего, скорректировать штатную структуру и добавить количество штатных единиц в тут область, где есть дефицит.

Перспектива по автоматизированию выгрузки статистических данных, позволит избежать погрешностей в предоставлении информации, так как будет отсутствовать ручное заполнение данных. Погрешности могут выходить на уровне первичного пользователя (врача, медицинской сестры), но в разделах для заполнения данных медицинским персоналом, предусмотрены «защиты» и проверка корректности данных ( по умолчанию). Также автоматизированная выгрузка статистических данных, позволит сократить потраченное время на ручное заполнение.

Данная модель выгрузки должна обеспечить оперативность и точность ввода, обработки, анализа и хранения информации об оказанной застрахованным гражданам медицинской помощи. Источниками первичных данных для формирования информационных ресурсов будут служить медицинские учреждения, ТФОМС. Региональными операторами данной информационной системы могут выступать медицинские информационно-аналитические центры. Информационные массивы, интегрируемые в рамках системы QMS, позволят решать задачи, касающиеся, прежде всего, повышения эффективности использования ресурсов и управления отраслью в целом.

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ. Ступина А.А., Шигина А.А. В сборнике: Системный анализ в проектировании и управлении Сборник научных трудов XIX Международной научно-практической конференции. 2015. С. 172-179.0

2. ОПТИМИЗАЦИЯ СТРУКТУРЫ ДЕЛОВЫХ ПРОЦЕССОВ В СИСТЕМЕ ГОСУДАРСТВЕННОГО И МУНИЦИПАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ Корпачева Л.Н., Ступина А.А., Цепкова М.И., Федорова А.В., Богданова О.В. Современные проблемы науки и образования. 2015. № 2-2. С. 54.

3. ФОРМИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В СФЕРЕ СОЦИАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ Федорова А.В., Ступина А.А., Цепкова М.И., Корпачева Л.Н., Джиоева Н.Н. Современные проблемы науки и образования. 2015. № 2-2. С. 67.0

4. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ НА ОСНОВЕ ЛОГИСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ Богданова О.В., Ступина А.А., Корпачева Л.Н., Федорова А.В., Джиоева Н.Н. Современные проблемы науки и образования. 2015. № 2-2. С. 75.0 ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ЦИКЛАМИ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОГО ПРОИЗВОДСТВА Кирякова О.В., Ступина А.А., Лапина Л.А., Капустина С.В., Корпачева Л.Н., Гронь Д.Н. Современные проблемы науки и образования. 2015. № 2-2. С. 76.

5. АНАЛИЗ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ С АДАПТИВНЫМ ЭЛЕМЕНТОМ Шигина А.А., Ступина А.А., Шигин А.О. Современные проблемы науки и образования. 2014. № 2. С. 108.

6. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ЦЕЛЯХ РАЦИОНАЛИЗАЦИИ ДОКУМЕНТООБОРОТА Ступина А.А., Комлев Д.В. В сборнике: Инновационное развитие российской экономики Материалы конференции, VI Международный научно-практический форум. 2013. С. 396-397.0

7. ОПТИМИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ В ИНТЕРАКТИВНЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМАХСтупина А.А., Карасева М.В., Корпачева Л.Н. Сибирский федеральный университет, Институт управления бизнес-процессами и экономики. Красноярск, 2013.

8. МАРКЕТИНГОВЫЙ АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ И ПРОГНОЗ РАЗВИТИЯ ФАРМАЦЕВТИЧЕСКОГО РЫНКА Зданович М.Ю., Ступина А.А. Современные проблемы науки и образования. 2013. № 5. С. 407.0

9. ПРИНЦИПЫ ОТКРЫТЫХ СИСТЕМ И РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННО-ОБУЧАЮЩИХ ТЕХНОЛОГИЙ Корпачева Л.Н., Богданова О.В., Ступина А.А., Юронен Е.А., Федорова А.В., Ежеманская С.Н., Мандричко Т.М. Современные проблемы науки и образования. 2013. № 5. С. 75.0

10. ПЛАНИРОВАНИЕ ЗАДАЧ В РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ГЕТЕРОГЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ Богданова О.В., Ступина А.А., Корпачева Л.Н., Юронен Е.А., Федорова А.В., Ежеманская С.Н. Современные проблемы науки и образования. 2013. № 5. С. 77.

11. МНОГОАТРИБУТИВНЫЙ МЕТОД ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ КАЧЕСТВЕННОЙ ИНФОРМАЦИИ Ступина А.А., Ежеманская С.Н., Кузьмич Р.И., Вайнгауз А.М., Корпачева Л.Н., Федорова А.В. Современные проблемы науки и образования. 2012. № 5. С. 123.0

12. СИНТЕЗ ОПТИМАЛЬНОЙ СТРУКТУРЫ ИНФОРМАЦИОННОГО БАЗИСА ДЛЯ ИНТЕРАКТИВНЫХ СИСТЕМ ОБУЧЕНИЯ Ступина А.А., Корпачева Л.Н., Кузьмич Р.И., Федорова А.В., Ежеманская С.Н. Современные проблемы науки и образования. 2012. № 6. С. 17.

THE POSSIBILITY OF MODELING BUSINESS PROCESSES FOR AUTOMATION OF MEDICAL STATISTICAL DATA ON THE EXAMPLE OF KGBUZ "REGIONAL CLINICAL HOSPITAL"

Pustovoitova D. A.

Siberian Federal University

Krasnoyarsk, Russia

Medical data at any level are a valuable strategic resource to which access must be strictly controlled, regulated, ensuring safe data storage. The widespread use of information in the health care system posed new problems — providing information protect used personal information concerning health or classified as confidential. Wide use in medicine, computers, information technology has allowed, on the one hand, to solve the task of processing the ever increasing volumes of medical information, with another — has made these processes are vulnerable to "hostile influences", putting a particularly acute problem of information protection. The resulting hazard can be divided into two categories: subjective factors (people and procedures) and objective factors (hardware and software). For example, a deliberate attack on confidential information or attempting to degrade performance (disconnection of faulty information systems and the repair or restoration of destroyed data) is able to completely interrupt production and management cycle of enterprises. Risk can arise from outside agencies, and within its walls, externally Loaded files may contain bugs or viruses that can destroy the system. The protection strategy must combine preventive measures for these two categories of danger.

It is known that any social system destroys itself in the long term, ceasing to produce knowledge, since the production and accumulation of knowledge is the attribute of progressive social development.

Under conditions of stable development of information technologies, means and systems of communication, production and services, information will occur successfully relying on the rapid development of high technologies in mechanical engineering and communications. If successful, the development will be the discovery of existing and creation of new databases and knowledge bases, unlimited access to all means of communication, and particularly to personal computers; computerization of the system of retraining and education, automation industry, manufacturing and mining industries, transport and processing of agricultural products, robotics and the creation of flexible production. This will lead to an increase in the number of workers in the field of information and services.

Krasnoyarsk regional clinical hospital is the largest multidisciplinary clinic of the Krasnoyarsk region, occupying a leading position in the region and being one of the most important clinics of the Siberian Federal district.

Annually in clinic propeciaus about 37 thousand patients of Krasnoyarsk and Krasnoyarsk region, as well as residents of neighboring regions – Tuva Republic and Khakassia, Irkutsk and Kemerovo regions, 86 thousand people - get advice.

Today at the main clinic of Krasnoyarsk region are the best qualified professionals, many of whom have Russian and world - famous- 2736 people, including 591 1108 doctor and nurses and medical brothers.

Analyzing the above information on the extent of the provision and performance of services, one can imagine the amount of information processing in the patients, which forms the statistical Department in a regional hospital.

Accumulation of statistics occurs in the QMS. Data generation happens in real time that allows to correct errors and make changes immediately. These opportunities allow you to effectively plan costs to the institution.

Statistics in Regional clinical hospital conducted by the Department of medical statistics. Department of statistics is closely linked with the Department of automated control systems, which in turn provides all technical resources for the successful operation of the Department of medical statistics.

With a certain periodicity medical institutions, including Regional clinical hospital, provide statistical reports to the Ministry of health, which displays the requested information. All medical institutions and Regional hospital is no exception, and form statistics in the program QMS, after checks and manual method fills the statements in the program "Statistics". This method is extremely impractical, as there is a high probability of error. Also this process takes a lot of time. Features in the program QMS, allows to develop the process of integration and transformation of statistical data by means of identification fields. So, the developers of the program QMS were able to simulate the process of uploading data from 1C to the program QMS. Therefore, automation of the process of unloading the medical statistical data of the QMS possible. When you automate the process of loading the data, the data will be automatically generated in the program QMS, and upload them to the program "Statistics" will be carried out by means of a button on the main menu.

After the simulation of discharge data, it is recommended to perform the load jobs in the Department of medical statistics. Productivity needs to increase and the pressure on staff will be significantly reduced. That will allow us to reduce staffing, therefore, to adjust the staffing structure and to add the number of posts here in the area where there is a shortage.

Prospects for automating the upload of statistical data, to avoid errors in the provision of information, because there will be no manual filling of the data. Errors can emerge at the level of primary user (doctor, nurses), but in the sections to populate the medical staff, provided "protection" and data validation ( default). Also automated uploading of statistical data will allow to reduce time spent on manual filling.

This model of discharge must ensure the timeliness and accuracy of input, processing, analyzing and storing information provided to the insured citizens for medical assistance. Sources of primary data for the formation of information resources will serve medical institutions, TFOMS. Regional operators of the information system there may be medical information and analytical centers. Information arrays that are integrated in the framework of the QMS, will allow to solve problems concerning, primarily, increase the efficiency of resource use and management of the industry as a whole.

BIBLIOGRAPHY

1.  

   1. Mathematical problem process optimization. Stupina AA, AA Shigina In: System analysis in the design and management of the Collection of proceedings XIX International scientific-practical conference. 2015. pp 172-179.0

   2. STRUCTURE OPTIMIZATION OF BUSINESS PROCESSES IN THE SYSTEM OF STATE AND MUNICIPAL MANAGEMENT Korpacheva LN, Stupina AA, Tsepkova MI, Fedorov AV, Bogdanova OV Modern problems of science and education. 2015. № 2-2. S. 54.

   3. Formation of information for automated decision support system for social development Fedorov AV Stupina AA, Tsepkova MI, Korpacheva LN, Dzhioeva NN Modern problems of science and education. 2015. № 2-2. S. 67.0

   4. Improvement of business processes OV BASED LOGISTICS MODELS Bogdanov Stupina AA, Korpacheva LN, AV Fedorov, NN Dzhioeva Modern problems of science and education. 2015. № 2-2. S. 75.0 INFORMATION MANAGEMENT SYSTEM technological cycle of metallurgical production Kiryakova OV Stupina AA, Lapin LA, Kapustin SV Korpacheva LN, DN Groń Modern problems of science and education. 2015. № 2-2. S. 76.

   5. ANALYSIS OF THE OPERATION OF THE AUTOMATED SYSTEMS OF INTELLECTUAL adaptive ELEMENT Shigina AA, Stupina AA, AO Shigin Modern problems of science and education. 2014. № 2. S. 108.

   6. The use of information technology to rationalize DOCUMENT Stupina AA, Komlev DV In: The innovative development of the Russian economy conference materials, VI International Scientific and Practical Forum. 2013. pp 396-397.0

   7. optimization of management in an interactive learning systemStupina AA, MV Karasev, Korpacheva LN Siberian Federal University, Institute of Management business processes and economics. Krasnoyarsk 2013.

   8. MARKETING ANALYSIS OF STATUS AND FORECAST OF DEVELOPMENT OF THE PHARMACEUTICAL MARKET Zdanowicz MY, Stupina AA Modern problems of science and education. 2013. № 5. C. 407.0

   9. PRINCIPLES OF OPEN SYSTEMS DEVELOPMENT AND TRAINING INFORMATION TECHNOLOGIES Korpacheva LN Bogdanova OV Stupina AA, Yron EA, Fedorov AV, Ezhemanskaya SN, T. Mandrichko M. Modern problems of science and education. 2013. № 5. S. 75.0

   10. PLANNING PROBLEMS IN HETEROGENEOUS DISTRIBUTED INFORMATION SYSTEMS OV Bogdanov, Stupina AA, Korpacheva LN, Yron EA, Fedorov AV, SN Ezhemanskaya Modern problems of science and education. 2013. № 5. S. 77.

   11. MNOGOATRIBUTIVNY methods of decision-making on the basis of quality information Stupina AA, Ezhemanskaya SN, Kuzmich RI, Vayngauz AM Korpacheva LN, AV Fedorov Modern problems of science and education. 2012. № 5. C. 123.0

   12. Synthesis of the optimal structure of information basis for interactive learning systems Stupina AA, Korpacheva LN, Kuzmich RI, AV Fedorov, Ezhemanskaya SN Modern problems of science and education. 2012. № 6. S. 17.

Код для цитирования: Скопировать