Здравоохранение — одна из самых сложных и динамичных сфер, где информационные технологии играют все более значимую роль. Медицинские данные растут экспоненциально — результаты исследований, электронные карты пациентов, генетические профили, данные устройств мониторинга и статистика по социальным факторам. Объемы и разнообразие этой информации давно превысили возможности традиционных систем учета и отчетности и статистических регистров и форм.
При этом сегодня на первый план выходят новые задачи — персонализация работы с пациентами, поддержка врачебных решений, работа на естественном языке с разнотипными источниками данных и организация непрерывного обновления знаний медицинских специалистов. При этом здравоохранение остается одной из самых регламентированных отраслей, с четкой иерархией и жесткими требованиями к надежности и прозрачности методов и технологий.
Вопрос «Каким будет здравоохранение через десять лет?» нельзя рассматривать без прогноза и взгляда на развитие ИТ. Именно технологии определяют, сможет ли система справляться с лавинообразным ростом данных, сохранять устойчивость и одновременно предоставлять пациенту индивидуальный подход. Решения класса BI, ERP, CRM, BPM, машинное обучение и новые подходы к визуализации данных постепенно формируют основу будущей медицинской инфраструктуры в части ИТ.
Через десять лет поход в поликлинику может выглядеть совсем иначе. Пациент приходит не с пачкой анализов и выписок, а с единым цифровым профилем, где собраны его медицинская история, генетические данные, показатели с носимых устройств и даже образ жизни. Врач получает не просто цифры, а прогнозы и подсказки от аналитических систем, которые учитывают миллионы подобных случаев. Решения принимаются быстрее, точнее и индивидуальнее.
В этой статье мы попробуем заглянуть в будущее, посмотреть куда движется ИТ в медицине в целом и каким оно может быть через десять лет, а также подробнее остановимся на вопросе развития аналитических систем и работе с большими данными.
Особенности развития ИТ и аналитики в здравоохранении
Здравоохранение как отрасль имеет ряд принципиальных особенностей, определяющих траекторию развития информационных систем. В отличие от многих других стран, в России этот процесс носит четко централизованный характер. И это скорее хорошо, но сильно сложнее. Большинство перспективных решений появляются в ИТ-сфере Москвы — будь то инновационные наработки Департамента здравоохранения или ведущих медицинские исследовательских центров (НМИЦ). Именно здесь разрабатываются и внедряются новые подходы и поддерживающие их аналитические платформы, которые затем постепенно распространяются на регионы. Такая модель развития предполагает укрупнение инфраструктуры, использование единого ядра данных и тиражирование передовых технологий от центра к периферии.
Показательный пример — ЕМИАС (Единая медицинская информационно-аналитическая система). Она объединила медицинские данные — от лабораторных анализов до историй болезней — в единое хранилище. Важным достижением стало не только накопление информации, но и создание механизмов её использования: мобильные приложения, сервисы и интеграции, которые обеспечивают удобный доступ к данным в режиме реального времени. Таким образом, аналитика в здравоохранении развивается вокруг централизованных баз данных, куда поступает информация из множества источников, и которая может обогащаться дополнительными параметрами.
Второй ключевой фактор — высокий уровень требований к конфиденциальности. Например, в США медицинская информация уже более 15 лет относится к наиболее защищаемым категориям данных, сопоставимым по статусу с государственной тайной. В условиях децентрализованной системы здравоохранения это приводит к множественным случаям утечек и некорректного использования информации. В России процесс формирования подобных стандартов только начинается, но тренд очевиден: данные о здоровье пациента — это наиболее конфиденциальная часть персональной информации, а их защита становится стратегическим приоритетом. Нарушения в работе медицинских ИТ-систем могут иметь не только репутационные последствия для государства, но и прямое влияние на жизни людей, что делает вопрос безопасности критически значимым.
Стоит учитывать, что эти тенденции характерны не только для здравоохранения. Аналогичная динамика наблюдается в других отраслях с высокой степенью централизации — банковском секторе, нефтегазовой промышленности, высокотехнологичном производстве. Везде, где число ключевых игроков ограничено, именно они определяют вектор развития ИТ-инфраструктуры, а новые технологии распространяются сверху вниз.
От цифровой рекламы к аналитике в здравоохранении
Как это не странно, но начать говорить о ключевых трендах в развитии ИТ в здравоохранении хочется с других областей, где развитие ИТ уже давно шагнуло в будущее. Речь идет о цифровом маркетинге/рекламе. Сегодня цифровые, социальные, рекламные платформы работают в режиме реального времени, собирая и анализируя массивы данных о миллионах пользователей, от их демографических характеристик до моделей покупательского поведения и эффективности конкретных рекламных кампаний. Эта сфера стала драйвером создания новых технологических решений — например, база данных Yandex ClickHouse изначально разработана именно для анализа кликов. Колоночная архитектура позволила хранить и обрабатывать триллионы элементарных операций, возникающих при взаимодействии пользователей с интернет-ресурсами.
В онлайн-рекламе в реальном времени фиксируются все действия пользователя — куда он зашел, что кликнул, сколько секунд провел на странице. Инструменты вроде Google Analytics или «Яндекс.Метрики» позволяют рекламодателям позволяют быстро и удобно видеть агрегированные показатели, но в экосистеме существуют и гораздо более специализированные решения, работающие с огромными массивами событийных данных. В других отраслях подобной полноты и оперативности сбора информации пока нет. Именно поэтому опыт цифровой рекламы можно рассматривать как модель того, что ожидает аналитику в здравоохранении. Речь идет не о кликах пользователей, а о поведении пациентов — посещениях врача, назначениях, покупке и применении лекарственных препаратов, повторных обращениях и динамике симптомов. Когда такие данные объединяются в масштабные хранилища, становится возможным переход от эпизодического наблюдения к системному анализу.
Первым очевидным направлением применения такого подхода является, например, оценка эффективности лекарственных средств и методов лечения в реальной практике. Если в медицинской информационной системе фиксируются рецепты, визиты и симптомы, то следующим шагом станет включение данных о продажах препаратов и результатах их применения. Это позволит сопоставлять назначения с фактическим исходом лечения, выявлять побочные эффекты и уточнять схемы терапии.
Другой важный тренд — на персонализацию — усиливает значимость подобного анализа и еще усложняет данные и методы работы с ними. Современный пациент не согласен быть «среднестатистическим случаем», он ожидает индивидуального подхода, который обеспечит не только продление жизни, но и сохранение ее качества. Именно поэтому персонализированная медицина — подбор препаратов и методов лечения с учетом особенностей конкретного человека — становится ключевым направлением. Исторически здравоохранение всегда исходило из государственных целей. Логика была проста — привить всех, вылечить большинство, а потери в пределах статистической нормы считались допустимыми. Индивидуальные запросы пациента оказывались вторичны, система стремилась к массовой эффективности, а не к персональной заботе и качеству, пациенто-ориентированности.
Сегодня ситуация меняется. Современный человек, даже со средним доходом, не готов мириться с ролью «среднестатистическогого пациента». Он не хочет быть объектом экспериментов и ожидает качественной, предсказуемой медицины, ориентированной на его собственные потребности. Это приводит к новому конкурентному ландшафту, появляются разные центры, предлагающие различные методы лечения, внутри одного учреждения доступно несколько подходов, а пациент выбирает то, что ближе именно ему. Здесь и уместна аналогия с той самой цифровой рекламой. Рекламодатель может показать один баннер внизу страницы, другой — наверху, или вовсе заменить баннер рассылкой в мессенджере. Инструменты подбираются под поведение конкретного пользователя, чтобы максимизировать эффект.
По той же логике здравоохранение будущего будет стремиться к персонализированным стратегиям — не усредненное «лечение для всех», а набор альтернатив, из которых подбирается наиболее подходящая именно этому пациенту. Аналитические системы будущего в здравоохранении должны будут работать не просто с «большими данными», а с данными по-настоящему сверхмасштабными. Если в рекламных системах речь идет о миллионах пользователей и их действиях, то в медицине объектом анализа становится всё население страны. Для России это означает, что в любой таблице изначально — порядка 140 млн. строк, а к этому добавляется практически бесконечное количество разрезов: возраст, пол, социальные факторы, хронические заболевания, индивидуальные реакции на препараты. Многообразие человеческой жизни и многообразие болезней многократно усиливают сложность задачи.
Именно сведение этих разнотипных историй воедино и станет основой для персонализированной медицины. Пациенту потребуется возможность выбора — более рискованного метода лечения с быстрым результатом или более осторожного, но менее травматичного пути. Сегодня такие решения принимает врач, и почти всегда они основаны на усредненной статистике. Например, рекомендации могут предписывать назначение антибиотика при определённом диагнозе. Но тот же врач, отвечая на вопрос, стал бы ли он лично принимать антибиотик в аналогичной ситуации, может сказать: «Нет, я бы полагался на свой иммунитет».
Разрыв между усреднённой медицинской практикой и индивидуальными предпочтениями — ключевой вызов для аналитических систем будущего. Именно они должны будут давать врачу и пациенту инструменты, позволяющие оценивать риски и выбирать стратегию лечения исходя не только из статистики, но и из персональных данных и моделей.
Обогащение информации — основа внедрения ИИ
Следующее требование к аналитическим системам будущего в здравоохранении — мощный блок машинного обучения как «передового отряда» ИИ. Дело в том, что взаимосвязи между медицинскими показателями зачастую практически нельзя описать простыми формулами. Здесь, как и в банковском скоринге, всегда есть скрытые зависимости и корреляции между сотнями параметров. Сегодня подобные модели могут учитывать десятки факторов, но через 10 лет их количество вполне может вырасти до сотен — например, 800 признаков для оценки эффективности лечения одной конкретной нозологии.
При этом речь идет не только об увеличении объема данных и числа разрезов, но и об обогащении так называемой «второстепенной информации». Показательный пример приводил бывший председатель Госкомстата СССР, который много занимался медицинской статистикой. Он рассказывал, что в США при автомобильной аварии фиксировались не только факт травмы, но и рост пострадавшего, место в салоне, направление движения головы в момент столкновения, марка автомобиля и множество других дополнительных деталей. Эти данные затем использовались для выявления закономерностей, повышения безопасности машин и выработки рекомендаций по оптимальным местам в салоне. В российской и европейской практике сбора медицинской статистики такой глубины сбора данных пока нет, но именно такого рода расширение параметров станет нормой в будущем. Недостаточно будет просто зафиксировать «анализ крови и температуру пациента». Важно учитывать время сдачи анализа, сопутствующие условия, контекст. Всё это даст почву для более точных моделей.
Возникает вопрос: как, например, BI-системам как центру аналитических решений справляться с таким многообразием? Даже визуально представить все взаимосвязи становится сложно. Ситуация напоминает опыт машиностроения, когда на смену привычным трёхкоординатным станкам пришли пятикоординатные, многим инженерам и менеджерам было трудно даже осознать, что измерений больше трёх. Аналогично и в BI, классические инструменты — сводные таблицы, двумерные диаграммы не приспособлены для анализа корреляционных матриц 60×60 и выше. Поэтому важнейшим направлением развития станут новые подходы к визуализации. Это должны быть не просто объёмные, а многомерные и вместе с тем интуитивно понятные способы представления данных. Искусственный интеллект не заменит человека в принятии решений — врач или исследователь по-прежнему будет выбирать стратегию. Но его должны поддерживать:
- результаты машинного обучения, выявляющие скрытые взаимосвязи;
- новые формы визуализации, которые помогут осмыслить многомерность данных.
ERP, BPM и CRM в здравоохранении: перераспределение ролей с BI
Если рассматривать будущее ИТ в здравоохранении, важно понимать, что часть задач должна и будет переходить к классическим корпоративным системам — ERP, CRM и BPM. Сегодня многие операционные процессы искусственно «нагружают» BI или аналитические системы, хотя изначально они не предназначены для этого. И это, конечно, временная история.
ERP (Enterprise Resource Planning) — это, пожалуй, один из самых понятных классов систем после бухгалтерских. ERP решает задачу управления ресурсами, от количества сырья и производственных мощностей до прогноза выпуска готовой продукции. В здравоохранении такие задачи тоже есть — обеспечение лабораторий реактивами, поддержание работоспособности оборудования, планирование загрузки операционных. Сейчас подобные расчёты часто «перекладывают» на BI, строят графики из исторических данных, определяют узкие места. Но на самом деле это зона ответственности ERP. Поэтому можно прогнозировать, что в течение 10 лет в медицине будут развиваться специализированные ERP-решения, а BI останется скорее инструментом анализа и управления данными, а не оперативного учёта.
Другой важный класс — системы управления бизнес-процессами, BPM (Business Process Management). Они автоматизируют многостадийные операции — прохождение заказа, обработку заявки, движение пациента от приёмного покоя до выписки. Сейчас такие задачи нередко решаются BI-отчётами («сколько пациент ждал в очереди», «уложились ли мы в норматив»). Но это подмена, BI удобен для анализа сводных показателей, а не для управления стадийными процессами. Поэтому BPM постепенно займёт своё место и разгрузит BI от операционных функций.
Наконец, CRM (Customer Relationship Management) в медицине будет отвечать за взаимодействие с пациентами — напоминания, воронки услуг, персонализированные предложения. Здесь также часть функций пока решается через BI-аналитику, но в перспективе CRM будет формировать собственный массив данных для интеграции с BI.
К чему это приведёт? В итоге BI сохранит ключевую роль — как единая точка доступа к данным и платформа для аналитики. Но его функционал будет «очищен» от операционных задач:
- ERP возьмёт на себя планирование и управление ресурсами;
- BPM — контроль многостадийных процессов;
- CRM — управление коммуникациями и сервисами для пациента.
Таким образом, еще один тренд ближайших лет — это специализация BI, переход от «подмены» операционных систем к работе с более высокоуровневой статистикой и интеграцией разнотипных источников данных.
Машинное обучение и новые форматы работы с данными — начало внедрения ИИ
Если вернуться к теме искусственного интеллекта, то уже сегодня заметно развитие инструментов ETL — технологий, которые автоматически генерируют SQL-запросы для доступа к данным. Это означает, что в BI работа с источниками и обновлениями будет значительно упрощаться, здесь помогут как ИИ-механизмы, так и новые фреймворки. Традиционный подход с подготовкой «плоских таблиц», где аналитик сам разбирается в каждой колонке, становится тупиковым, данных слишком много и они слишком разнообразны. Поэтому ожидается резкий прогресс в области ETL-инструментов, в том числе с использованием ИИ, а также внедрение no-code/low-code-средств для онлайн-трансформаций и интеграции данных.
В аналитике это приведёт к качественному сдвигу в моделях данных. Сегодня BI по сути работает с цифрами — «есть поле в базе, у него есть цифровое значение, мы его анализируем». Да, самочувствие можно оценить от 1 до 10, температура — тоже цифра. Но ведь есть параметры, которые описываются иначе — «есть/нет», или текстовое описание. Врачи, например, часто пользуются такими признаками. Поэтому в будущем BI должен хранить и использовать не только числа, но и текст, и качественные характеристики.
При этом прогнозирование тоже станет инвариантным — прогнозов по одному явлению должно быть несколько, например, до восьми официальных сценариев развития инфекционных заболеваний. Важно хранить их инвариантно, чтобы иметь возможность сравнивать и анализировать разные сценарии.
Следующий тренд будущего связан с ИТ-поддержкой развития машинного обучения. Для работы аналитических систем недостаточно хранить данные, им предстоит хранить и сами модели. У каждой модели есть вводные параметры, методы обучения, настройки, история использования. К примеру, для табличных данных часто применяется градиентный бустинг, но существует десятки, а фактически сотни методов машинного обучения, и каждый даёт разный результат. Эти параметры уже нельзя игнорировать, они становятся важной частью профессиональной информации.
Сегодня для этого формируется отдельный класс систем — MLOps, которые отвечают за хранение и учёт моделей. Но, учитывая, что в ближайшие 10 лет именно BI и аналитические платформы будут оставаться центром управления на основе данных, в них неизбежно появятся механизмы для интеграции моделей, чтобы хранить сведения о том, кто и когда создал модель, на каких данных и методах она обучалась, как часто используется, какие результаты даёт.
То есть BI движется в двух направлениях одновременно. С одной стороны — упрощение за счёт автоматизации и интеллектуальных ETL-инструментов. С другой — усложнение за счёт расширения модели данных, от числовых фактов к текстам, признакам, планам, прогнозам и самим моделям машинного обучения.
Тренды будущего, работающие уже сейчас
Если говорить о будущем именно BI-класса систем, то стоит отметить не только крупные долгосрочные тренды, но и то, что развивается прямо сейчас. Ведь любое движение — это продолжение текущего состояния. Сегодня в аналитических системах явно прослеживаются два больших направления, и одно из них связано с self-service.
Здесь есть определённая двойственность. Сложные корпоративные BI-системы не всегда подходят для настоящего self-service, потому что сама концепция была придумана скорее для отдельных аналитиков. Но, с другой стороны, демократизация доступа к данным всё равно будет происходить. Self-service никуда не умрёт, и в том или ином виде сохранится как удобный, лёгкий инструмент. Скорее всего, мы увидим разделение — либо будут развиваться отдельные лёгкие системы для self-service, либо в серьёзных BI-платформах появится нечто вроде «personal edition», отдельное пространство для аналитиков.
Запрос на это очевиден. Современный специалист должен быть в состоянии сам получить доступ к данным в своей сфере, сам проанализировать, сам принять решение или хотя бы проверить его. Это невозможно в классической модели, где доступ к данным ограничен только через ИТ-службу.
В здравоохранении self-service будет развиваться особым образом. Конечно, вряд ли врач в больнице сам захочет проверить метод лечения, это не совсем та область. Но потребность в доступе к информации всё равно есть. Например, врачу важно увидеть все варианты, понять, чем один метод лучше другого, и получить доступ к более детальной информации по своей роли. Это напрямую связано с трендом на пациенто-ориентированность. Аналог клиент-ориентированности в бизнесе, только здесь речь идёт о здоровье и жизни конкретного человека.
Пациенто-ориентированность требует от медицинского персонала, не только врачей высшего звена, но и среднего уровня, понимания данных. Доступ к этим данным может быть организован через основные медицинские системы (например, ЕМИАС), через специализированные модули или через BI. Но ключ в том, что self-service в здравоохранении будет означать не просто «собрать дэшборд самому», а получить более глубокое понимание — откуда пришли данные, как они были собраны и обогащены, в каких случаях они применимы. Это понимание нужно, чтобы принимать более взвешенные решения.
Второй важный тренд, который уже сформировался и будет развиваться дальше, это то, что можно назвать «активные действия из-под BI». Эта история точно продолжится. Но здесь есть нюанс, как говорилось выше, ERP, CRM, BPM должны «окрепнуть» и вернуть себе функционал, который сейчас во многом оказался у BI просто потому, что сами эти системы пока были недоразвиты. В будущем часть функций уйдёт обратно. Но «активные действия из-под BI» останутся, только в чуть иной роли.
Речь идёт прежде всего о системах оповещения. И не только о банальном мониторинге, когда в очереди сбились параметры или возник сбой в операционном процессе. Оповещения будут касаться и медицины, и здесь всё становится гораздо интереснее. Сегодня большинство методик лечения обновляется каждые полгода, а врачи физически не успевают отслеживать все изменения. Модель «раз в несколько лет пришёл на курсы повышения квалификации и там тебе рассказали, как теперь лечить гипертонию» перестаёт работать. Когда по одной группе заболеваний существует несколько конкурирующих подходов и десятки препаратов, выбор становится невероятно сложным. Методические рекомендации, конечно, есть, но они не могут быть полностью индивидуальными. Всё больше они будут строиться на принципе инвариантности, то есть учитывать множество разных сценариев.
И вот здесь BI может сыграть ключевую роль. Представьте систему, которая сама оповещает врача о новейших изменениях именно по его специализации. Персонализированное лечение требует и персонализированного врача, человека, который постоянно переобучается и получает релевантную информацию каждые полгода. BI вполне может стать тем самым местом, где собираются все обновления, где удобно искать текстовую информацию, где работает система приоритизации по ролям и административным правам. Не просто «хранилище в Интернете», а профессиональная среда обновлений.
Сегодня пациенты сами ищут данные в Интернете, приходят к врачу и говорят: «Странно, а вот здесь написано другая дозировка». Иногда это раздражает врачей, иногда заставляет пересматривать назначения. Ошибки возможны всегда. На конференциях по здравоохранению часто говорят — «Искусственный интеллект должен избавить пациента от плохого врача». Но и BI может помочь здесь, не заменяя врача, а делая его лучше за счёт инструментов персонализации и постоянного переобучения.
Кроме того, BI может работать как канал обратной связи. Система может не только выгружать врачам новые данные и результаты апробации методик, но и собирать их реакцию — что работает, что вызывает вопросы. Такой двусторонний процесс позволит формировать живую базу знаний, а не статичное руководство.
Поэтому «активные действия из-под BI» в ближайшие годы будут означать именно это, не конкуренцию с профильными системами, а создание среды для персонализированного переобучения врачей, для контроля качества практик и для того, чтобы новые знания доходили до специалистов быстрее, чем это возможно сегодня.
Персонализированный BI и уход от жесткой иерархии
Классическая модель BI в здравоохранении долгое время строилась на строгой иерархии. Сначала данные собирал врач на участке, затем они поднимались к заведующему, далее — к главному врачу, и так вплоть до руководителей департаментов здравоохранения. На основе агрегированных показателей принимались управленческие решения, прежде всего в критических ситуациях.
Сегодня эта схема перестает работать. Причина в том, что роли специалистов стали более динамичными. Один врач может быть не только педиатром, но и одновременно заведовать отделением. У этих ролей разные функции, разные зоны ответственности и разные KPI. Ситуация напоминает сферу банковских услуг, где сотрудник контакт-центра сегодня продает кредиты, а завтра ведет работу с проблемной задолженностью. Роль та же, но компетенции и подходы требуются совершенно разные.
В медицине, как и в других отраслях, невозможно держать избыточный штат специалистов, поэтому возникает необходимость постоянной «перенастройки» ролей. А вместе с ней — потребность в гибких аналитических системах, способных поддерживать эти изменения. «Иерархия никуда не денется. В здравоохранении она выстроена четко, почти как в армии, и будет существовать еще долго. Но параллельно с ней необходимо развивать персонализированные инструменты», — отмечают эксперты.
Речь идет о концепции «личного BI». Такой BI учитывает специфику каждой роли, позволяет врачу видеть свои KPI, сравнивать себя с коллегами, понимать зоны ответственности и получать актуальные знания. Система становится не только агрегатором данных «снизу вверх», но и каналом передачи информации «сверху вниз» — от управленцев к специалисту на месте. По сути, это новое поколение аналитических платформ, которое решает обратную задачу — не просто сводить данные для руководителя, но помогать конкретному врачу быть эффективным. Это потребует создания надстроек над классическими BI или даже появления нового класса экспертных систем, ориентированных на персональные задачи.
Сегодня зарубежные решения вроде Power BI или Tableau остаются в парадигме
А как же искусственный интеллект?
Искусственный интеллект безусловно будет применяться возможно и шире, чем то, что мы пока сформулировали. В аналитике данных ИИ будет использоваться в будущем ИТ для здравоохранения и в ряде других направлениях. Голосовые помощники и LLM смогут взять на себя роль проводников — помогать в навигации, подсказывать, где найти нужные данные, предлагать релевантные решения и формировать отчеты и дэшборды. Без этого сложно будет обеспечить доступность аналитики для специалистов в условиях растущей сложности медицины. Вместе с этим, из-за возросшей сложности аналитических систем, разобраться без ИИ во всех уровнях данных будет практически невозможно. ИИ станет инструментом, который позволяет специалистам работать эффективнее и принимать более взвешенные решения.
Иными словами, BI будущего сложно представить без тесной интеграции с ИИ. Только так система сможет оставаться рабочим инструментом — не утяжеляя жизнь врачей, а облегчая её, помогая быстро находить нужное в океане данных и поддерживая принятие решений в условиях высокой специализации.
Вывод
С каждым годом здравоохранение становится более сложным и технологичным. Специализация врачей углубляется, если раньше достаточно было найти «гематолога», то теперь важно, чтобы специалист имел опыт работы именно с пациентами определенного возраста, пола или типа заболевания. Разные варианты болезни требуют принципиально разных подходов, и универсального «отделочника» — как в строительстве — уже не существует. Сегодня есть «маляры», которые красят, есть те, кто только клеят обои, а есть те, кто делает исключительно венецианскую штукатурку. В медицине то же самое, глубина специализации настолько высока, что пересечение компетенций минимально.
Такая сложность предъявляет новые требования к аналитическим системам. Классический BI здесь уже не справляется, чтобы поддержать все роли и сценарии, система должна стать в десятки раз сложнее, чем те, что мы имеем сегодня.
Если попытаться взглянуть на картину целиком, становится ясно, что здравоохранение сегодня находится в точке, где классические BI-системы сталкиваются с пределами своих возможностей. Они были созданы для стабильных иерархий, для учета и отчетности, для сравнительно однородных данных. Но современная медицина — это непрерывное движение, сложность, множественность ролей и постоянные изменения.
Врачи больше не могут полагаться только на усредненные показатели или методические рекомендации, которые обновляются раз в несколько лет. Каждое решение требует учета контекста — индивидуальных особенностей пациента, последних исследований, опыта коллег в аналогичных случаях. И в этом смысле BI перестает быть вспомогательным инструментом для отчетов и превращается в инфраструктуру профессионального знания.
Сложность этой задачи колоссальна. Речь идет о сотнях миллионов строк данных, которые нужно интерпретировать, о моделях машинного обучения, которые нужно контролировать, о динамичных ролях врачей, требующих гибкой персонализации, о системах оповещения, которые должны работать в реальном времени и учитывать специфику каждой медицинской специальности. Но именно в этой сложности и заключено будущее аналитики.
Здравоохранение становится одним из главных полигонов для развития аналитических технологий. Здесь формируются запросы, которых пока нет в других отраслях — не только видеть прошлое, но и предсказывать будущее, не только агрегировать, но и персонализировать, не только контролировать процессы, но и сопровождать специалистов в их профессиональной траектории.
Многое в ближайшие 10 лет может измениться и пойти по разным сценариям. Но совершенно точно можно сказать одно — медицина будущего невозможна без новой аналитики. И, возможно, именно в этой отрасли мы впервые увидим, какими будут системы Business Intelligence следующего поколения.
