С 2019 г. НМИЦ онкологии им. Н.Н. Петрова года строит свою работу и принимает управленческие решения на основе данных, собирая информацию из разрозненных источников: медицинских информационных систем, популяционных раковых регистров, реестров счетов ФОМС и льготного лекарственного обеспечения. Сбор таких данных позволяет выстраивать маршруты пациентов, оценивать эффективность лечения, прогнозировать потребности в лекарственных препаратах и повышать эффективность финансирования.
В рамках оцифровки клинических рекомендаций созданы «эталонные» модели оказания медицинской помощи, включая оцифрованные маршруты для наиболее распространенных видов рака.
Это помогает определять соответствие назначаемой терапии клиническим рекомендациям, выявлять ошибки и корректировать назначения. Например, анализ данных 5200 пациентов с раком яичников позволил выявить несоответствия в линиях терапии и скорректировать их для более точного прогнозирования.
Используя данные о медианах времени до прогрессирования и выживаемости, можно прогнозировать потребность в лечении на несколько лет вперёд, что особенно важно для онкологических заболеваний с длительным течением.
Для повышения эффективности работы с данными реальной клинической практики необходимы:
#ЭффективноеЗдравоохранениеРегионов
В рамках оцифровки клинических рекомендаций созданы «эталонные» модели оказания медицинской помощи, включая оцифрованные маршруты для наиболее распространенных видов рака.
Это помогает определять соответствие назначаемой терапии клиническим рекомендациям, выявлять ошибки и корректировать назначения. Например, анализ данных 5200 пациентов с раком яичников позволил выявить несоответствия в линиях терапии и скорректировать их для более точного прогнозирования.
Используя данные о медианах времени до прогрессирования и выживаемости, можно прогнозировать потребность в лечении на несколько лет вперёд, что особенно важно для онкологических заболеваний с длительным течением.
Для повышения эффективности работы с данными реальной клинической практики необходимы:
- Разработка единого механизма сбора данных на федеральном уровне
- Создание алгоритмов доступа к информации
- Обучение врачей работе с данными
- Внедрение аналитических решений для принятия управленческих решений
#ЭффективноеЗдравоохранениеРегионов