Метаданные в медицине

Метаданные в организации и классификации информации / Metadata in the organization and classification of information

Метаданные — структурированные данные, характеризующие информационный ресурс для целей его идентификации, поиска и управления им [1]. Метаданные помогают организовывать и классифицировать большие объёмы медицинских данных.

Метаданные можно разделить на следующие категории [3]:

• административные:регистр населения, регистр смертей, регистрация в системе здравоохранения, возмещение расходов на диагностические тесты или процедуры, административные требования в отношении медицинского обслуживания;
• первичная медицинская помощь:медицинские карты первичной медицинской помощи, записи о выдаче лекарств;
• вторичная медицинская помощь:записи о выписке из больницы, записи о стационарных и амбулаторных пациентах больницы, записи о выписке из неотложной помощи, записи о специализированной амбулаторной помощи;
• реестры:рождаемость, смертность, искусственное прерывание беременности, врождённые аномалии, онкологические заболевания, прививки, лекарственные препараты;
• другое:биобанк, сообщения о побочных реакциях на лекарственные препараты.

Метаданные мы можем получать из медицинской информационной системы (МИС). Они способствуют повышению эффективности работы медицинских учреждений, сокращению времени на административные задачи и улучшению качества медицинского обслуживания.

Однако на данный момент существует минимум две проблемы:

1. Много локальных МИС, в которых содержится информация о пациенте и не передаётся в другие МИС, из-за чего происходит проблема в том, что заболевания дублируются, неизвестно точное число заболевших. Это пагубно влияет на сбор статистических данных для метаанализа.
2. Не во всех больницах есть МИС. До сих пор в 2025 году в России существуют больницы с бумажным ведением документации, из-за чего информация о пациентах легко теряется и не учитывает при систематическом заборе метаданных.

Согласно традиционной модели оказания медицинских услуг, 39 % рабочего времени врача уходит на оформление медицинских документов, а 50 % — на поиск необходимой информации. В этой связи внедрение информационных систем (ИС) становится важным инструментом для оптимизации и экономии ресурсов. Особенно актуально это для России, где большой размер территории и недостаточная мощность сельских лечебных учреждений делают использование ИС ещё более востребованным [4].

Есть различные стратегии для централизации метаданных локальных систем [5].

Каждая стратегия требует разного времени для согласования протоколов и обработки данных.

Метаданные в сфере медицинских исследований / Metadata in medical research

Достоверные метаданные дают доступ к более качественным медицинским исследованиям.

В январе 2021 года в Европе был проведён тщательный поиск на вебсайтах ключевых организаций и консорциумов, обладающих опытом каталогизации баз данных здравоохранения и их метаданных. Из публикаций и каталожных инструментов, выявленных в ходе исследования, были извлечены рекомендации по сбору метаданных и соответствующие поля метаданных. На основе этой информации был составлен первоначальный список уникальных полей метаданных.

Затем были проведены структурированные интервью с представителями восьми организаций (FDA Sentinel Initiative, CNODES, IMI-EHDEN, IMIConcePTION, AsPEN, FAIRplus, Maelstrom, Aetion) имеющих опыт проведения фармакоэпидемиологических исследований с использованием нескольких источников данных или имеющих опыт работы с метаданными в сфере здравоохранения.

Интервью помогли уточнить список метаданных и определить дополнительные важные переменные метаданных, которые необходимо собрать. Они также помогли собрать дополнительные ресурсы и найти существующие инструменты для доступа к метаданным и их визуализации. Эксперты подчеркнули важность проведения тщательной проверки качества метаданных перед их вводом в инструменты визуализации, чтобы обеспечить их надлежащее функционирование и соответствие определениям.

Отзывы о первоначальном списке метаданных были получены в ходе опроса заинтересованных сторон и технического семинара в апреле 2021 года. На основе этих отзывов первоначальный список метаданных был пересмотрен, а ключевые метаданные для сбора были определены как приоритетные [6].

Метаданные и качество медицинского обслуживания / Metadata and quality of health care

Метаданные могут использоваться для оценки качества и целостности данных, что критически важно в медицинских исследованиях. Доступ к стандартному электронному набору полной и точной информации о метаданных может способствовать нахождению источников данных, подходящих для конкретного исследования, облегчать описание источников данных, которые планируется использовать в протоколе исследований и способствовать оценке доказательной ценности результатов. Совместная целевая группа по большим данным руководителей агентств по лекарственным средствам и Европейского агентства по лекарственным средствам (HMA — EMA) рекомендовала «способствовать обнаружению данных посредством идентификации метаданных» в рамках своих рекомендаций.

Проект MINERVA (метаданные для обнаружения данных и воспроизводимости исследований в наблюдательных исследованиях) в Европе был направлен на решение проблем, связанных с отсутствием согласованных метаданных, препятствовавших возможности повторного использования информации во вторичных анализах, ограничивая общее влияние исходного исследования.

Проект был направлен на разработку и внедрение надёжных стандартов и практик метаданных.

На основе результатов исследования MINERVA и консультаций с сообществом ENCePP и другими заинтересованными сторонами, Европейское агентство по лекарственным средствам (EMA) разрабатывает электронный каталог, который будет содержать метаданные для облегчения поиска источников данных, т. е. для первоначального определения подходящих источников данных для изучения конкретного исследовательского вопроса, а также для оценки протоколов исследований и результатов исследований путём предоставления быстрого доступа к информации о пригодности источников данных [3].

EMA отвечает за научную оценку, контроль и мониторинг безопасности лекарств в Европейском Союзе (ЕС) для обеспечения их благоприятного соотношения риска и пользы. Система мониторинга безопасности лекарств начала формироваться с механизмов спонтанного сообщения о подозреваемых нежелательных реакциях и с тех пор расширилась, включая обширные наблюдательные исследования. С 2006 года, когда была введена система управления рисками, EMA инициировала создание Европейской сети центров по фармакоэпидемиологии и фармаконадзору (ENCePP), которая была запущена в 2007 году.

Существующие годы в Европе сталкивались с проблемами из-за разнородности систем здравоохранения и ограниченных выборок данных. ENCePP была создана для повышения исследовательских мощностей в области фармакоэпидемиологии, разработки общих методологических стандартов и предложений по управлению исследованиями. ENCePP собрала 168 центров из 18 стран, 75 % которых являются некоммерческими организациями.

Ежегодно обновляемые методологические рекомендации ENCePP стали справочным ресурсом в области фармакоэпидемиологии.

ENCePP успешно поддерживает сотрудничество в разнообразной среде, благодаря стремлению к совместным принципам прозрачности и независимости, а также активному участию участников в совместных мероприятиях и инициативах. За 10 лет ENCePP значительно способствовала оценке соотношения рисков и пользы лекарств в Европе, повысив прозрачность в области наблюдательных исследований и предоставив методологические рекомендации [7].

Метаданные и эффективный обмен информацией / Metadata and efficient information exchange

С помощью метаданных можно делиться информацией, которая полезна для обнаружения схожих проблем и быстрого их решения.

Важно, чтобы информация о метаданных постоянно обновлялась, чтобы работать с актуальными данными. В идеале обновление информации надо проводить ежегодно или чаще для конкретных источников данных, если это будет сочтено необходимым.

Метаданные играют важную роль в эффективном управлении и использовании медицинских данных, поддерживая научные исследования, клиническую практику и здравоохранение в целом.

Заключение / Conclusion

Метаданные с каждым годом имеют всё большее влияние на эффективность лечения пациента, преемственность данных между учреждениями и сохранность истории заболевания. Появление таких проектов как MINERVA указывают на потребность системы здравоохранения в новых и качественных системах во всём мире, которые позволят привести данные в упорядоченный вид, и облегчат поиск информации о пациенте.