Индекс пациентов

Сервис обеспечивает корректную идентификацию пациентов, в том числе по неполным данным, и позволяет формировать интегрированные электронные медицинские карты (ИЭМК), наполненные агрегированными сведениями из разных медицинских информационных систем, систем медицинского и немедицинского назначения.

Реализует классическую модель MPI (master patient index), учитывая практику российского здравоохранения и объемные нагрузки при работе с населением более 5 млн человек.

Какие задачи решает индекс пациентов?

Идентификация пациента, обращающегося за медицинской помощью в различные учреждения здравоохранения региона и зарегистрированного в нескольких информационных системах по имеющимся о пациенте данным, в том числе неполным.

Мастер-карта пациента для обогащения идентификационными данными пациентов интегрированных систем.

Обогащение карт пациентов, занесенных в МИС медицинской организации, в том числе для структуризации и порядка.

Связывание записей из различных информационных сервисов и систем (медицинских, ЕСИА, ТФОМС и других), имеющих отношение к одному и тому же пациенту.

Консолидация информации о пациенте из разных источников, различающихся в своем содержании по структуре, объему, чистоте содержания (ошибки, дубликаты) и требованиях к заполнению.

Образование связи либо разделение карт пациента на основе их схожести.

Формирование набора спорных случаев для дальнейшего контроля оператором в ручном режиме и усовершенствования механизма автоматического связывания.

Хранение истории изменений карты пациента во всех интегрированных с сервисом системах.

Хранение сведений о связях типа «Доверитель – Доверенное лицо».

Хранение сведений о сетях прикрепления в рамках системы ОМС.

Обработка коллизий при «калечащих обновлениях» сведений о пациентах.

Принимает из внешних информационных систем (ИС) все записи, которые могут относиться к пациенту (идентификационные, демографические, медицинские карты, сведения ТФОМС, данные ЕСИА и другие).
Анализирует полученные записи и рассчитывает «балл схожести».
Связывает либо разделяет записи на основе «балла схожести».
В спорных случаях передает записи на обработку в ручном режиме.
Формирует Мастер-карту пациента, включающую идентификационные данные.
Связывает идентификаторы пациентов для формирования интегрированной электронной медицинской карты (ИЭМК) пациента, объединяя медицинские данные (включая анамнез, консультативные заключения, эпикризы, справки, результаты исследований, рецепты и другие данные) из всех интегрированных информационных систем медицинского назначения, а также немедицинские данные из систем немедицинского назначения.
Автоматически анализирует и обновляет данные в Мастер-карте пациента при изменении соответствующих данных в записях, поступающих из внешних ИС.
Хранит полную историю изменений Мастер-карты пациента и записей пациента, поступающих от всех интегрированных с сервисом ИС.
Хранит и возвращает по запросу сведения о сетях прикрепления в рамках системы ОМС, связях типа «Доверитель – Доверенное лицо», идентификаторах пациента во внешних ИС.

Возможности индекса пациентов

Мастер-карта пациента

Ключевой механизм «N3.Индекс пациентов», позволяющий информационным системам мгновенно получать сведения о пациенте даже по неполным данным.

Содержит необходимые для идентификации пациента данные (ФИО, дату рождения, номера СНИЛС, полиса ОМС, документов, удостоверяющих личность, и других документов).
Интегрируется с биометрическими данными.
Имеет уникальный идентификатор (ИД), который остается неизменным на протяжении всего жизненного цикла Мастер-карты и упрощает для сторонних ИС получение данных о пациенте.
Данные Мастер-карты обновляются при изменении данных в картах пациента. При этом учитывается приоритетность источников данных и сохраняется предыдущая версия Мастер-карты.

Продвинутые алгоритмы формирования

При формировании и обновлении Мастер-карты пациента данные из различных информационных систем анализируются с учетом приоритетности источника. Наибольший вес имеют данные из ЕСИА, сервисов прикрепления и медицинских учреждений, к которым прикреплен пациент. Таким образом одновременно обеспечивается актуальность данных и нивелируются возможные ошибки, возникающие при ручном вводе сведений о пациенте в сторонние ИС.

Кроссплатформенность

Успешная работа в большинстве распространённых операционных систем. Поддерживает большую часть операционных систем семейства Linux из реестра российского ПО (актуальный список поддерживаемых ОС доступен по запросу).

Управление хранением карточек пациентов

Хранение идентификационных данных (далее – ИД) в разрезе источников данных и с учетом их версионности. Обеспечивается ссылочная целостность и транзакционность средствами доступа (HL7 FHIR ©).

Сохранение истории внешних идентификаторов (ИД) пациентов.
Сохранение вариантов ИД пациентов от разных источников идентификации.
Управление транзакциями БД хранения ИД пациентов.
Формирование структуры ИД по установленным критериям.
Обеспечение ссылочной целостности ИД.
Обеспечение информационных связей между пациентом, медицинской организацией, информационной системой, источником ИД.
Ведение контактных данных пациента.
Учет сведений о факте смерти пациента.
Ведение адресов пациента в соответствии со справочником ФИАС.
Ведение данных о сетях прикрепления пациента по данным базы ТФОМС.
Ведение данных о неопознанных лицах.
Ведение данных Мастер-карт пациентов.

Управление инцидентами идентификации пациентов

Алгоритмы идентификации, обеспечивающие связывание и разделение карт, выполняются автоматически. В случаях, когда используемый алгоритм не обеспечивает корректную идентификацию, предусмотрена возможность вмешательства оператора и внесение необходимых изменений в ручном режиме.

Выборка карт пациентов по условию схожести на основе результатов работы алгоритма.
Выборка обновленных карт пациентов, ранее связанных между собой.
Совместное отображение данных нескольких карт пациентов на одном экране.
Подтверждение/отклонение связи между картами пациентов в ручном режиме.
Журнализация инцидентов идентификации пациентов.

Управление процессом жизненного цикла карточек пациентов

Манипуляции с карточками пациентов (CRUD, слияние и разделение, поиск, управление алгоритмами) в автоматическом режиме реализованы в рамках соответствующих процедур.

Формирование и использование мастер-данных.
Поддержка жизненного цикла записей карт пациентов.
Сопоставление идентификаторов из разных источников.
Манипулирование данными идентификации пациента по различным сценариям.
Идентификация пациентов по набору реквизитов.
Слияние и разделение идентификационных записей.
Стандартизация и унификация кодов идентификационных документов пациентов.
Идентификация и связывание новорожденных.
Удаление неактуальных карт пациентов.
Хранение сведений для валидации приема медицинских данных.

Обмен идентификационными данными с внешними системами через веб-сервисы

Выдача карты пациента по набору внешних идентификаторов по запросу (GET) внешнего источника.
Добавление карты пациента по запросу (ADD) внешнего источника.
Обновление карты пациента по запросу (UPDATE) внешнего источника.
Получение контактных данных пациента из личного кабинета.
Уведомление об изменении сведений.
Информационное взаимодействие с сервисом ЕГИСЗ.
Передача уведомлений в сервис оповещений.
Формирование и получение Мастер-карт пациентов.
Добавление и поиск сведений о связи типа «Доверитель – Доверенное лицо» не только для родителей и детей, но и в случае опеки и других случаях.
Выдача сведений о сетях прикрепления в рамках системы ОМС.

Взаимодействие с оператором процесса идентификации пациентов

Обеспечение обратной связи (контроля) с процессом идентификации пациентов путем отслеживания хода выполнения процедур идентификации на рабочем месте оператора сервиса. Графическая визуализация процесса идентификации для более точного анализа и усовершенствования механизмов идентификации.

Отображение данных пациента в единой структуре независимо от источника данных.
Отображение связанных карт пациентов.
Доступ к ретроспективным данным (предыдущим версиям «карточки») пациента.
Просмотр сводной информации по всем связанным учетным картам пациентов.
Поиск учетных карт пациентов по произвольным наборам данных.
Графическая индикация хода выполнения процесса идентификации пациентов.
Отображение Мастер-карт пациентов.

Мониторинг и анализ процесса идентификации пациентов

Оценка качества (полноты) идентификационных данных пациентов.
Просмотр журналов работы идентификации, формирование отчетов по работе за период.
Формирование сводного отчета по обработке инцидентов идентификации операторами.
Формирование сводного отчета по результатам отработки алгоритмов за период.
Просмотр журнала отработки алгоритмов идентификации.
Просмотр журнала поступивших карт пациентов.
Просмотр графических отчетов процесса идентификации пациентов.

Грамотная идентификация пациентов позволяет формировать полноценную региональную интегрированную электронную медицинскую карту (ИЭМК). Благодаря этому в ИЭМК собрана полная информация о пациенте из медицинских информационных систем и систем медицинского назначения, в том числе различных регистров и региональных сервисов. Кроме того, благодаря «N3.Индекс пациентов» ИЭМК обогащается данными из немедицинских информационных систем .
Структурирование данных вокруг пациента в унаследованных системах.
Обеспечение целостности информации о пациенте при обмене данными между различными системами: МИС и нозологическими регистрами, ИС ТФОМС, специализированными системами (ЛИС, РИС, PACS).
Новое качество идентификационных данных о пациенте.

«N3.Индекс пациентов» работает в регионах с объемом нагрузки более 5 млн человек населения

В апреле 2024 года новая версия «N3.Индекс пациентов» получила награду РБК Петербург Digital Awards. В рамках исследования Digital Awards рассматривались цифровые продукты и проекты с обоснованной эффективностью, созданные петербургскими компаниями либо реализованные на территории региона в 2023 году.

88-98%

медицинских карт связываются в автоматическом режиме (показатель 100% не достижим, так как у существенной доли пациентов есть только одна карта)

0,03%

доля медицинских карт, требующих обработки в ручном режиме (доля сокращается при совместной с регионом оптимизации алгоритмов идентификации)