Цифровизация медицины снизила издержки клиник в Петербурге

В частной медицине цифровизация сегодня имеет сразу две экономические причины. Генеральный директор СРО "Ассоциация частных клиник Санкт–Петербурга" Александр Солонин отмечает, что, с одной стороны, клиники стремятся снижать издержки, с другой — вынуждены соответствовать переменчивому поведению пациентов.

Молодая аудитория привыкла решать повседневные вопросы через цифровые сервисы и ожидает такой же модели взаимодействия от медицинских организаций. Поэтому технологии становятся не только внутренним инструментом управления, но и частью конкурентной борьбы за пациента.

"Руководители частных клиник сегодня смотрят на цифровизацию сразу с двух сторон. Первая — каким образом новые технологии позволяют снижать издержки медицинской организации. Вторая — как с их помощью подстраиваться под интересы пациента нового формата. Поэтому вслед за потребностями пациента меняются и сами клиники", — говорит Александр Солонин.

Одним из наиболее очевидных эффектов эксперт называет сокращение времени, которое врач тратит на протокольные действия. Электронная медицинская карта, системы поддержки принятия решений, автоматическое формирование документов и другие сервисы позволяют частично освободить специалиста от административной нагрузки.

При этом сама цифровизация постепенно меняет характер. Если ещё несколько лет назад медицинские организации в первую очередь обсуждали переход от бумаги к электронным системам, онлайн–запись и CRM, то теперь всё чаще речь идёт о встраивании нейросети в уже существующие бизнес–процессы.

ИИ без самоцели

Соучредитель сети клиник ЦМРТ и руководитель b2b–направления ЦМРТ360 Антон Данилин считает, что проводить жёсткую границу между цифровизацией и внедрением искусственного интеллекта уже нет смысла. Новые инструменты становятся ещё одним элементом цифровой инфраструктуры клиники. При этом технология должна решать конкретную задачу, а не внедряться ради самого факта использования ИИ.

"Если мы внедряем искусственный интеллект, то стараемся сразу встраивать его в конкретные бизнес–процессы — в медицинскую информационную систему, CRM, работу кол–центра. Ради самого искусственного интеллекта никто ничего делать не будет, потому что технология должна решать понятную задачу бизнеса", — подчёркивает Антон Данилин.

Например, клиника может не заменять сотрудника кол–центра голосовым роботом, а использовать алгоритм как помощника. Система способна определить, каким пациентам необходимо позвонить в первую очередь, сформировать выборку для оператора или во время разговора подсказать новому сотруднику нужную информацию.

Похожая модель постепенно появляется и на врачебном приёме. Искусственный интеллект может фиксировать разговор, структурировать полученную информацию и формировать отдельные блоки медицинской документации.

Для небольших клиник эффект от подобных инструментов может оказаться ещё заметнее. Исполнительный директор клиники "Эстилайн", руководитель и создатель проекта Clinicmax.ru Лариса Измайлова обращает внимание: маленькая медицинская организация не может позволить себе тот же административный штат, что и крупная сеть.

"У нас нет ресурсов большой медицинской компании, которая может содержать отдельные аналитические, маркетинговые и HR–подразделения. Поэтому часть функций эффективно передавать цифровым агентам. Например, раньше при найме нового сотрудника на позицию администратора опытному сотруднику или HR нужно было тратить время на его обучение. Сейчас у нас может быть обученный агент, с которым сотрудник взаимодействует самостоятельно", — рассказывает Лариса Измайлова.

Во время разговора с пациентом цифровой помощник способен выводить необходимую информацию о процедуре и помогать администратору отвечать на вопросы. Для небольшой клиники, где каждое обращение имеет заметный вес в общей выручке, это непосредственно влияет на экономику.

"Мы используем ИИ и для аналитических, и для дизайнерских, и для организационных задач. В сегодняшних условиях я уже плохо представляю руководителя медицинского проекта, который совсем не понимает возможностей этих инструментов. Для маленькой компании это не технологическая игрушка, а возможность выполнять функции, для которых раньше понадобился бы целый штат", — отмечает Лариса Измайлова.

Не вместо врача

В медицинской части возможности искусственного интеллекта также постепенно расширяются. Особенно заметным направлением стала лучевая диагностика, где алгоритмы работают с большими массивами стандартизированных изображений.

Заведующий рентгенологическим отделением Клинической больницы Святителя Луки кандидат медицинских наук Александр Алхазишвили подчёркивает, что возможности алгоритма напрямую зависят от того, какую задачу перед ним поставили и на каких данных его обучали.

Сегодня ИИ активно используется при анализе рентгенограмм и компьютерной томографии лёгких, развиваются решения для исследований головного мозга и молочных желёз.

Однако область применения технологии необходимо разделять в зависимости от сложности медицинской задачи. При массовой амбулаторной диагностике алгоритм может помогать сортировать исследования, выделять потенциальную патологию и обращать внимание врача на пациентов, которым требуется дополнительное обследование.

А вот в экспертных центрах ситуация принципиально иная.

"Когда речь идёт о сложных профильных случаях, искусственный интеллект должен оставаться системой поддержки принятия решения. Он может помочь специалисту, подсветить определённые признаки, дать дополнительную информацию, но принимать окончательное решение вместо врача не должен. Человек действительно может ошибиться, но алгоритм тоже не является безошибочным. Поэтому вопрос сегодня не в том, кто кого заменит, а в том, как правильно распределить задачи между технологией и врачом", — считает Александр Алхазишвили.

Ставка на данные

Следующий этап цифровизации медицинского бизнеса связан с качеством накопленной информации. Антон Данилин поясняет — чтобы алгоритмы могли строить пациентские профили, делать выборки и использовать предиктивные модели, данные необходимо последовательно собирать и структурировать. Рост, вес, антропометрические показатели, диагнозы, история посещений и другая медицинская информация должны храниться в форме, доступной для машинной обработки.

"Система должна понимать, где находится каждый конкретный параметр. Тогда при запросе можно быстро получить, например, группу пациентов с определённым диагнозом, повышенным давлением или конкретным индексом массы тела. Это справедливо не только для медицинских, но и для маркетинговых или управленческих данных. Чем больше признаков бизнес–процесса оцифровано, тем проще им управлять", — объясняет Антон Данилин.

Отсюда меняется и взгляд на медицинскую информационную систему. По мнению эксперта, сама МИС не должна восприниматься как конечная ценность — важнее массив данных, который за ней стоит.

"Если относиться к МИС как к инструменту между данными и их потребителем, многое становится проще. Основной вопрос — правильно собрать и атрибутировать информацию. Когда данные лежат корректно и каждая сущность занимает своё место, дальше уже проще выбирать интерфейс, аналитику или другие системы, через которые клиника будет с ними работать. Мы именно поэтому сделали ставку прежде всего на данные", — добавляет Антон Данилин.

Основатель и генеральный директор РА "АдвертМед" Александр Шишмарёв обращает внимание на другую сторону проблемы. Исторически медицинская цифровизация в России развивалась фрагментарно. Первые МИС создавались под процессы конкретных организаций и прежде всего решали медицинские и учётные задачи. При этом у клиники существует гораздо более широкий набор процессов — кадровых, финансовых, маркетинговых и организационных.

"За последние 5 лет отношение собственников и руководителей клиник к цифровизации заметно изменилось. Раньше нередко приходилось отдельно объяснять её ценность, сегодня запрос уже существует. Но важно не путать цифровизацию с простой автоматизацией", — говорит Александр Шишмарёв.

По словам эксперта, в медицине долгое время практически не было выраженного спроса на полноценный ERP — контур–систему, которая объединяет внутренние ресурсы компании и позволяет координировать деятельность разных подразделений.

"МИС закрывает медицинский контур: пациент, врач, дата приёма, назначения, обязательные интеграции. Но бухгалтерии нужно взаимодействовать с IT, сотрудникам — решать кадровые вопросы, управляющей компании — синхронизировать работу филиалов. В других отраслях для этого давно существуют ERP–системы. В медицине запрос на единое пространство сформировался значительно позже. Здесь сегодня находится большая точка роста", — считает Шишмарёв.

Основатель Profit Clinic — независимой проектно–консалтинговой компании в здравоохранении Анна Миронова считает, что клиники недооценивают аналитику доступных мощностей. Расписание врача не административная таблица, а основной и к тому же ограниченный ресурс, от которого напрямую зависит выручка. По данным о спросе, загрузке и горизонте доступной записи клиника должна видеть будущий дефицит специалистов до того, как пациентам перестанет хватать слотов.

"Если расписание по направлению загружено на 85%, а клиника только начинает искать врача, выручка уже потеряна. Наём занимает месяцы. Аналитика должна заранее показать, по каким специальностям растёт спрос, когда закончится доступная мощность и к какой дате нужен новый специалист", — отмечает Анна Миронова.

Крупные сети уже строят модели прогнозирования нагрузки и тестируют ИИ для планирования ресурсов. Но проблема большей части рынка не в отсутствии сложной платформы. Базовые данные о спросе, загрузке, глубине записи и отказах либо не собираются, либо не используются при принятии кадровых решений. Поэтому клиника узнаёт о дефиците врача не из прогноза, а из переполненного расписания и потерянных обращений.

Цифровая зависимость

При этом развитие инфраструктуры сталкивается с ограничением, которое участники рынка обсуждают уже не первый год: интеграции между медицинскими информационными системами и сторонними сервисами остаются сложными.

"Медицинские информационные системы исторически не проектировались для свободного обмена данными между разными решениями. Где–то API ограничен, где–то его фактически нет, где–то каждая интеграция требует отдельной доработки", — отмечает Александр Шишмарёв.

Особенно остро зависимость проявляется, когда крупная клиника решает поменять основную информационную систему. За годы эксплуатации вокруг неё успевают сформироваться собственные настройки и десятки интеграций, а сотрудники выстраивают привычные процессы. В результате переход на другого поставщика превращается из обычной IT–задачи в сложный бизнес–проект.

"Для крупной организации это могут быть колоссальные деньги и риски. В какой–то момент возникает фактическая технологическая зависимость от поставщика. При этом ситуация постепенно меняется: разработчики начинают больше взаимодействовать с управленцами, развивают партнёрские направления и дорабатывают API. Но фундаментальная проблема единых стандартов обмена остаётся", — говорит Александр Шишмарёв.

Впрочем, участники круглого стола разошлись в оценке того, насколько болезненной сегодня остаётся смена МИС.

Анна Миронова считает, что сама смена МИС уже не является исключительным или технически неизведанным проектом. За последние десятилетия рынок накопил достаточно опыта миграции между системами. Основной риск возникает раньше, в момент выбора поставщика и подписания договора. Небольшая клиника может быстро подключить облачную МИС, а при попытке сменить систему выяснить, что не может забрать собственную пациентскую базу в полном и пригодном для переноса виде.

"На старте небольшой медицинский центр хочет как можно быстрее начать работу, поэтому смотрит на стоимость, сроки запуска и текущие функции. Но договор с поставщиком МИС нужно читать с конца. Как клиника сможет выйти из системы, в каком формате получит свои данные, на каких условиях и можно ли перенести базу в другую МИС. Если эти условия не проверили до подписания договора, зависимость от поставщика клиника создала себе сама", — подчёркивает Анна Миронова.

Коммерческий директор, эксперт N3. Health (платформа цифровых сервисов для частной медицины, официальный оператор ЕГИСЗ) Дария Вольникова обращает внимание, что рынок за последние годы стал заметно более адаптивным, а для небольших клиник миграция между современными облачными системами во многих случаях действительно перестала быть исключительным событием. Облачные технологии и интеграционные платформы во многом упрощают этот пусть.

"У крупных игроков ситуация сложнее, потому что за годы работы вокруг МИС, как правило, возникает большое количество собственных доработок, технологических надстроек и интеграций. Но даже это не становится причиной для отказа от цифрового развития. Мы видим крупные медицинские организации, которые в какой–то момент понимают, что существующие решения их больше не устраивают, и они начинают искать другое или создавать собственное. Конечно, переход на новую систему или создание собственной — это сложный процесс, который требует чёткого плана, времени и существенных ресурсов", — отмечает Дария Вольникова.

Поэтому решение о переходе в итоге зависит не только от технологий. Необходимо сопоставлять стоимость проекта, время адаптации, перспективный экономический эффект и готовность самого управленческого состава менять бизнес–процессы.

Сервис после приёма

Телемедицина не стала для большинства частных клиник серьёзным источником выручки. Отдельная онлайн–консультация остаётся скорее сервисом. Её реальная ценность появляется, когда она встроена в маршрут пациента.

Страховщики используют телемедицинские консультации для первичной оценки состояния и возможности помочь пациенту без направления в клинику. Для клиник более перспективный сценарий связан с дистанционным сопровождением через телемедицинские консультации после лечения или до.

"Самостоятельная телемедицинская консультация для частной клиники чаще остаётся сервисом со слабой экономикой. Но если встроить её в путь пациента, она начинает решать другие задачи: сокращает лишние визиты, помогает правильно маршрутизировать пациента и не терять его после очного лечения", — отмечает Анна Миронова. Для частных клиник дистанционная коммуникация одновременно становится инструментом удержания аудитории.

"Мессенджер — это не обязательно ещё одно место, куда переносится рекламная рассылка. Можно создавать закрытые информационные пространства для организационной подготовки к вмешательству, памяток, сервисного сопровождения после процедуры и дальнейшей коммуникации с клиникой", — подчёркивает Лариса Измайлова. Для клиники такая модель имеет ещё один эффект: коммуникация оказывается связана не только с персональным брендом врача, но и с самой медицинской организацией. Это особенно чувствительная тема для эстетической медицины, где уход популярного специалиста способен привести к потере части постоянных пациентов.

Сопротивление сотрудников

В частной медицине решение о внедрении технологий или ИИ чаще всего принимает собственник или СЕО. Он выбирает продукт, оплачивает его и рассчитывает экономический эффект. Но пользоваться системой будут врачи и администраторы. Если их ставят перед фактом, внедрение быстро превращается в конфликт.

В одной из клиник сотрудники выдёргивали микрофоны, писали гневные письма и угрожали судами из–за системы аудио– и видеоконтроля консультаций.

"Когда врачи отключают микрофоны, это не сопротивление прогрессу, а результат управленческих ошибок. Но если клиника впервые начинает работать с ИИ, снизить риск таких ошибок можно только через обучение и изучение лучших практик", — отмечает Анна Миронова.

В итоге цифровая трансформация медицины всё меньше выглядит исключительно задачей IT–подразделения. Она затрагивает экономику клиники, управление персоналом, взаимоотношения с пациентами, внутреннюю организацию данных и даже государственное регулирование.

ИИ способен снимать с врача рутину, помогать кол–центру, анализировать медицинскую документацию и прогнозировать загрузку расписания. Но экономический эффект появляется только тогда, когда эти инструменты становятся частью выстроенных бизнес–процессов.

Поэтому следующий этап цифровизации медицинского рынка, судя по дискуссии, будет связан не столько с появлением новых технологий как таковых, сколько со способностью клиник правильно встроить уже существующие решения в управление — сохранить контроль над данными, обеспечить совместимость систем и убедить сотрудников воспринимать цифровые инструменты не как дополнительную нагрузку, а как часть ежедневной работы.