Рутинная ЭКГ – это самое массовое исследование в функциональной диагностике на сегодняшний день, широко используемая врачами многих специальностей в стандартах обследования пациентов. Как следствие, ЭКГ занимает большую долю по объему исследований и выручке в медицинских компаниях, при явной простоте проведения и назначения в большинстве случаев не требует согласований со страховыми компаниями, так как может проводиться абсолютно всем, и неоднократно, в динамических наблюдениях

Задачи платформы MUSE

Цифровизация документооборота в клинической практике.

Создание единого архива данных для дальнейшего роста и масштабирования с расширением сети SMART-клиник, где электрокардиография (ЭКГ) доступна без присутствия врача.

Полная автоматизация процесса с интеграцией в медицинскую информационную систему (МИС) для исключения ошибок, неточностей при ручном внесении данных.

Сокращение бумажного документооборота (в том числе использования специализированной термобумаги для записи ЭКГ).

Повышение качества записи ЭКГ и точности анализа.

Оптимизация работы врачебного персонала, повышение эффективности утилизации рабочего времени, возможность дистанционной обработки большего количества ЭКГ.

Проблемы при использовании стандартного способа записи и обработки электрокардиограмм

Срок получения заключения ЭКГ через 1 сут и более после регистрации.

Наличие большого объема данных. Ежедневно в сети клиник «МЕДСИ» регистрируется примерно 1000 ЭКГ.

Большой расход термобумаги. При существующем потоке пациентов ежедневно в сети клиник «МЕДСИ» расходуется около 2000 листов термобумаги, это около 15 пачек в день.

Внедрение цифровой кардиологической платформы – оптимальное решение

Возможность сделать ЭКГ-исследование быстрым и удобным методом для пациента, врача и клиники.

Сокращение времени между записью ЭКГ и получением заключения в интервале от 1 ч до 1 сут.

Перспектива сделать все ЭКГ-исследования доступными.

Современные технологии стремительно меняют медицинскую отрасль, и одним из ключевых направлений является цифровизация процессов диагностики и лечения. В данной статье рассматривается опыт работы с платформой MUSE в контексте крупной частной медицинской сети клиник.

Модель централизации интерпретаций и описаний результатов ЭКГ при дистанционном взаимодействии медицинских организаций положительно зарекомендовала себя с клинической, организационной и экономической точек зрения во многих лечебных учреждениях в России и в мире. В нашей стране это такие организации, как АО ГК «МЕДСИ», ФГБУ «Всероссийский центр экстренной и радиационной медицины им. А. М. Никифорова» МЧС России, сеть клиник «Медицинский центр «XXI век», «Лечебный центр», и некоторые другие.

В России компания «МЕДСИ» является самой крупной частной медицинской сетью. «МЕДСИ» работает в формате «медицина 360», что означает сопровождение пациента от первичного приема в удобных «клиниках у дома» до полномасштабных обследования и лечения во флагманских стационарах, при необходимости с предоставлением уникальной высокотехнологичной медицинской помощи, с последующим периодическим наблюдением на диспансерном учете.

В клиниках «МЕДСИ» независимо от формата (SMART-клиники, мобильная помощь на дому, клинические больницы и многофункциональные лечебно-диагностические центры) всегда используется самое современное медицинское оборудование экспертного класса. Это клиники Москвы, Подмосковья, а также региональные клиники группы компаний, в городах Нижневартовск, Барнаул, Пермь, Уфа, Брянск, Волгоград, Санкт-Петербург и др.

Этапы внедрение платформы MUSE

Анализ текущих процессов и требований. На первом этапе был проведен всесторонний анализ существующих процессов в клиниках сети, а также определены ключевые требования к новой системе.

Выбор и настройка оборудования. Были выбраны и установлены электрокардиографы и серверы, совместимые с платформой MUSE.

Интеграция с медицинскими информационными системами (МИС). MUSE была интегрирована с существующими МИС, что позволило обеспечить обмен данными между различными отделениями клиник.

Обучение персонала. Для эффективного использования новой системы медицинский персонал прошел обучение, включающее как теоретическую, так и практическую части.

Тестирование и запуск. На заключительном этапе проводилось тестирование системы в пилотном режиме, после чего она была внедрена на постоянной основе практически во всех клиниках сети.

На данный момент к системе MUSE подключены более 80 клиник «МЕДСИ», от мощных клинических больниц и консультационно-диагностических центров до маленьких SMART-клиник. Это позволяет оптимизировать механизмы дистанционного обследования и оказания своевременной высокопрофессиональной медицинской помощи в сети клиник.

Программа позволяет обеспечивать быструю беспрепятственную передачу ЭКГ-данных врачам независимо от местонахождения пациента для оперативного принятия решения о дальнейшем направлении в обследовании и назначении лечения, есть возможность использования второго мнения или проведения дистанционного консилиума в сложных случаях.

Система MUSE оптимизирует потоки ЭКГ, позволяя в режиме 24/7 максимально быстро доставить, распределить и проанализировать полученные данные. Вся информация попадает на единый сервер в цифровом формате, фиксируется в электронных медицинских картах пациента. При необходимости доктор может сравнить несколько серийных исследований одного пациента, ознакомиться с результатами за разные периоды времени, оценить динамические изменения в состоянии пациента. Также положительным моментом использования цифровой кардиологической платформы MUSE от компании GE HealthCare является доступность всех когда-либо зарегистрированных ЭКГ пациента в данной системе для любого пользователя МИС: кардиологов, терапевтов, педиатров и др.

Это позволяет без дополнительных затрат ресурсов (запрос в архив, поиск ЭКГ в бумажных картах) оценить динамические изменения ЭКГ, эффективность лечения, необходимость в дальнейших ЭКГ в динамике, что особенно важно для мониторинга состояния хронических пациентов.

MUSE – это полностью цифровой безбумажный способ работы с кардиограммами, которые в виде цифровых файлов прикреплены к уникальному ID пациента в электронной медицинской карте, что не допускает ситуации с потерей качества ЭКГ во времени и «перепутыванием» исследований разных пациентов. Также при необходимости имеется возможность выдачи на руки пациенту ЭКГ за предыдущие периоды в любом филиале «МЕДСИ» независимо от места и времени записи.

Немаловажным фактором является встроенная система отчетности и мониторинга: MUSE позволяет создавать различные отчеты о качестве записи ЭКГ и основных патологиях, выявленных на ЭКГ в реальном времени.

C 2020 г. рост объема записанных и обработанных ЭКГ в системе MUSE в «МЕДСИ» составил более 1000%.

Количество ЭКГ пациентов «МЕДСИ», записанных и обработанных в MUSE: 2020 г. – 34 062 ЭКГ; 2021 г. – 170 251 ЭКГ; 2022 г. – 257 637 ЭКГ; 2023 г. – 364 512 ЭКГ.

Опыт «МЕДСИ» в использовании единой информационной кардиологической системы в интеграции MUSE можно по масштабам сравнить с европейским, с такими регионами, как Италия, Финляндия, Швеция и Дания. Италия, 2 региона – 340 000 ЭКГ в год, Финляндия – 400 000 ЭКГ в год, Швеция – 360 000 ЭКГ в год, «МЕДСИ» – 364 512 ЭКГ в год.

В системе MUSE реализован алгоритм экспертного предварительного анализа с точностью автоматического заключения до 96% (по данным GE HealthCare), который позволяет оптимизировать маршрутизацию пациентов с патологическими изменениями на ЭКГ даже медсестрой. Все электрокардиограммы автоматически классифицируются как нормальные и аномальные, что позволяет отправлять патологические электрокардиограммы для приоритетного описания врачом. Также формат записи и обработки в информационной кардиологической платформе MUSE позволяет увеличить количество проанализированных ЭКГ одним врачом функциональной диагностики, который не привязан к рабочему месту и времени работы. Скорость проведения исследования увеличилась на 33%. Это позволяет снизить себестоимость на проведение высокоточной диагностики, не теряя при этом качество обследования пациентов.

По данным российской и международной статистики, от 4 до 32% электрокардиограмм довольно сложно интерпретировать, так как медицинский персонал допускает ошибки при наложении электродов. Технические погрешности могут приводить к значительным диагностическим ошибкам, которые могут привести к использованию ненужных, возможно, потенциально опасных диагностических исследований и лечебных назначений и соответственно к растрачиванию материальных ресурсов медицинской компании. Неточное наложение одного или нескольких регистрирующих электродов – частая причина ошибок в интерпретации ЭКГ. В сети клиник «МЕДСИ» удалось достичь показателя количества ЭКГ, выполненных с максимально высоким качеством, до 98% (данные взяты из статистической аналитической базы MUSE «МЕДСИ» за 2023 г.). Такой результат получен благодаря функции контроля качества наложения электродов в электрокардиографах GE HealthCare.

Одним из важных результатов использования платформы MUSE стало основание центра удаленной обработки функциональных диагностических исследований на базе Клинической больницы № 1 «МЕДСИ».

АО ГК «МЕДСИ» является уникальной медицинской сетью в России, использующей MUSE в таком формате, как «Референсный центр «МЕДСИ» – удаленная постоянно доступная обработка и интерпретация ЭКГ врачами функциональной диагностики. Это значит, что пациенту, снявшему ЭКГ в клинике у дома, не нужно ждать расшифровки несколько дней, результат будет в течение 1 сут, а при экстренных ситуациях – в течение нескольких минут. И, наконец, использование цифрового безбумажного способа работы при обработке ЭКГ привело к снижению на десятки процентов использование термобумаги в процессе выдачи результатов ЭКГ. Это решение позволило снизить выбросы CO₂.

Несмотря на многочисленные преимущества, внедрение и использование платформы MUSE не обошлось без трудностей. Как и в случае с любыми крупными изменениями, внедрение MUSE столкнулось с сопротивлением со стороны некоторого медицинского персонала. Врачи и медсестры, привыкшие к старым системам, не сразу приняли новую платформу, особенно те, кто не был уверен в своих навыках работы с цифровыми технологиями. Для преодоления этого сопротивления руководство клиник организовало дополнительные тренинги и предоставило круглосуточную техническую поддержку на первых этапах внедрения. На этапе интеграции MUSE с существующими медицинскими информационными системами возникли некоторые технические сложности. Разные клиники использовали различные программные решения, и требовались значительное время и усилия для обеспечения бесшовного обмена данными между системами. В некоторых случаях потребовалось дорабатывать интерфейсы или даже менять программное обеспечение, что вызвало задержки в процессе внедрения. Еще одним важным вызовом стала проблема управления данными и обеспечения их конфиденциальности. В условиях централизованного хранения данных ЭКГ возникли дополнительные риски, связанные с их безопасностью. Для минимизации этих рисков в клиниках были внедрены строгие протоколы доступа к данным и дополнительные меры безопасности, включая шифрование и двухфакторную аутентификацию.

Заключение

Исходя из положительного опыта использования цифровой кардиологической платформы MUSE в течение более 3 лет в сети клиник «МЕДСИ», можно с уверенностью сказать, что это является оптимальным решением целого ряда задач медицинского, экономического, экологического характера, поставленных перед современной медициной, одной из ключевых задач в ESG-стратегии «МЕДСИ». Внедрение информационной кардиологической платформы MUSE продемонстрировало множество преимуществ, включая повышение качества диагностики, оптимизацию работы медицинского персонала и снижение затрат. Несмотря на возникшие трудности, система доказала свою эффективность и стала неотъемлемой частью медицинской практики в сети клиник.

СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРЕ

Сумарокова Светлана Вячеславовна (Svetlana v. Sumarokova) – врач функциональной диагностики, главный специалист по функциональной диагностике, АО ГК «МЕДСИ», Москва, Российская Федерация

E-mail: sumarokova.sv@medsigroup.ru

Литература

1. Функциональная диагностика: национальное руководство / под ред. Н. Ф. Берестень, В. А. Сандрикова, С. И. Федоровой. Москва: ГЭОТАР-Медиа, 2022. С. 47, 205–207.
2. Морозов С.П., Владзимирский А.В., Сименюра С.С., Демкина А.Е., Шутов Д.В., Тяжельников А.А. и др. Эффективность централизации электрокардиографических исследований в первичном звене здравоохранения // Креативная кардиология 2020. Т. 14, № 1. С. 16–23.
3. Лямина Н.П., Котельникова Е. В. Организация дистанционного профилактического наблюдения пациентов с кардиоваскулярными заболеваниями на базе информационно-коммуникационной модели // Здравоохранение Российской Федерации. 2016. Т. 60, № 4. С. 172–177.
4. Руководство по функциональной диагностике в кардиологии: современные методы и клиническая интерпретация / под ред. Ю. А. Васюка. Москва: Практическая медицина, 2012.
5. Технические погрешности и артефакты ЭКГ. Клиническое значение ЭКГ. URL: https://meduniver.com/Medical/cardiologia/1484.html?ysclid=lvi8ci4w92307225528
6. Статистический бюллетень BHF. Кардиологическая статистика – Болезни сердца и системы кровообращения в Великобритании – BHF.
7. Семенова В.В., Хасбиев С. А. Опыт применения госпитальной системы дистанционной передачи ЭКГ в условиях пандемии COVID-19 // Журнал телемедицины и электронного здравоохранения. 2021. Т. 7, № 1. С. 35–38. DOI: https://doi.org/10.29188/2542–2413-2021-7-1-35-38
8. Как разработать ESG-стратегию? URL: https://journal.ecostandard.ru/esg/ustoychivoe-razvitie/kak-razrabotat-esg-strategiyu/
9. Bond R.R., Finlay D.D., Nugent C.D., Moore G. A review of ECG storage formats // Int. J. Med. Inform. 2011. Vol. 80, N 10. P. 681–697. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2011.06.008 Epub 2011 Jul 19. PMID: 21775198.
10. Antzelevitch C., Shimizu W., Yan G.X., Sicouri S., Weissenburger J. The role of the ECG in diagnosing and managing arrhythmic syndromes // Heart Rhythm. 2016. Vol. 13, N 9. P. 1887–1900.
11. Bond R.R., Novotny T., Andrsova I., Koc L., Sisakova M., Finlay D. et al. Automation bias in medicine: The influence of automated diagnoses on interpreter accuracy and uncertainty when reading electrocardiograms // J. Electrocardiol. 2018. Vol. 51, N 6S. P. S6-S11.
12. Cuevas-González D., García-Vázquez J.P., Bravo-Zanoguera M., López-Avitia R., Reyna M.A., Zermeño-Campos N.A. et al. ECG standards and formats for interoperability between mHealth and healthcare information systems: a scoping review // Int. J. Environ. Res. Public Health. 2022. Vol. 19, N 19. Article ID 11941. DOI: https://doi.org/10.3390/ijerph191911941 PMID: 36231237; PMCID: PMC9565220.