Модель информационного взаимодействия в рамках системы сбора медицинской статистики

Цель. Оптимизация процесса приема и обработки форм федерального статистического наблюдения.

Материалы и методы. В качестве основы использовано программное обеспечение МЕДСТАТ-WEB, ранее применявшееся ФГБУ «ЦНИИОИЗ» Минздрава России. В процесс предоставления первичных статистических данных интегрированы инновационные элементы стороннего программного обеспечения.

Результаты. Разработан функционал, обеспечивающий возможность оперативного взаимодействия между специалистами субъектов РФ и профильными специалистами ФГБУ «ЦНИИОИЗ» Минздрава России в онлайн режиме. Для подтверждения юридической значимости предоставляемой информации введено использование усиленной квалифицированной электронной подписи. Модуль видеоконфренцсвязи реализован путем внедрения программного обеспечения российской компании TrueConf. Мониторинг состояния отчетности разработан на основе мессенджера Telegram. Модуль защищенного доступа удалённых специалистов профильных национальных медицинских исследовательских центров, осуществляющих приём форм, реализован на основе внедрения в закрытый сегмент локальной сети ФГБУ «ЦНИИОИЗ» Минздрава России системы VPN. Для выполнения задач информационной безопасности и для обеспечения механизмов по защите данных от несанкционированного доступа и незаконного изменения данных был интегрирован модуль сертификационного центра.

Выводы. Проведённый реинжиниринг сервиса передачи данных федерального статистического наблюдения способствует оптимизации процесса приема и обработки электронных документов, повышает достоверность данных и существенно увеличивает оперативность получения информации.

1. Пак А.В., Фадеева Е.А. Социально-экономические последствия пандемии COVID-19 // Экономика и бизнес: теория и практика. — 2021. — №4-2. — С.58-60.

2. Горенко В.И. Российская система здравоохранения: проблемы и возможности по преодолению пандемии // Скиф. Вопросы студенческой науки. — 2020. — №11(51). — С.451-455.

3. Мурашко М.А. Первая пандемия цифровой эпохи: уроки для национального здравоохранения // Национальное здравоохранение. — 2020. — №1(1). — С.4-8. [

4. Гусев А.В. Перспективы дальнейшего развития службы медицинской статистики путем перехода к управлению на основе данных // Врач и информационные технологии. — 2018. — №2. — С.6-22.

5. Кашепов А.В. Факторы и экономические последствия пандемии коронавируса // Вестник Алтайской академии экономики и права. — 2021. — №2. — С.38-45. doi: 10.17513/vaael.1595.

6. Baldacci E, Buono D, Kapetanios G, Krische S, Marcellino M, Luigi MG, Papailias F. Big Data and Macroeconomic Nowcasting: from Data Access to Modelling. 2016 edition. Eurostat Statistical books. Luxembourg: Publications Office of the European Union.

7. Перспективная модель государственной статистики в цифровую эпоху. Докл. к XIX Апр. междунар. науч. конф. по проблемам развития экономики и общества, Москва. 10-13 апр. 2018 г. М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2018. — 35 с.

8. Оксенойт Г.К. Цифровая повестка, большие данные и официальная статистика // Вопросы статистики. — 2018. — №25(1). — С.3-16.

9. Суринов А.Е. Цифровая экономика: вызовы для российской статистики // Вопросы статистики. 2018. — №25(3). — С.3-14.

10. ФЗ от 30 декабря 2020 г. №500 «О внесении изменений в Федеральный закон «Об официальном статистическом учете и системе государственной статистики в Российской Федерации» и статью 8 Федерального закона «Об основах государственного регулирования торговой деятельности в Российской Федерации».

11. Кобякова О.С., Поликарпов А.В., Голубев Н.А. и др. Трансформация медицинской статистики в период пандемии новой коронавирусной инфекции (CОVID-19) // Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. — 2021. — Т.29. — №6. — С.1439-1445. doi: 10.32687/0869-866X-2021-29-6-1439-1445.

12. Какорина Е.П., Поликарпов А.В., Голубев Н.А., Огрызко Е.В. Оптимизация системы обработки статистической отчетности «Медстат» в современных условиях // Менеджер здравоохранения. 2015. — №10. — С.31-40.

13. Поликарпов А.В., Голубев Н.А., Огрызко Е.В. Оптимизация службы медицинской статистики на различных уровнях в современных условиях // Врач и информационные технологии. — 2015. №2. — С.72-80.

14. Орешкина М.Н., Бадьтна А.В. Научные аспекты информационного обмена в системах электронного документооборота // E-MANAGEMENT. — 2020. — Т.3. –№2. — С.55-62.

15. Ассонова М.Л. Анализ средств реализации клиент-серверного приложения и программных средств, требования к архитектуре // Труды Международного симпозиума «Надежность и Качество». Пензенский государственный университет. — Т.2. — С.251-253.

16. Беляков К.О., Мещеряков Р.В., Сарьян В.К., Шелупанов А.А. Функция обеспечения безопасности Удостоверяющего центра головной станции информационных управляющих систем // Электронные средства и системы управления. Материалы докладов Международной научно-практической конференции. — 2011. — №1. — С.186-188.

17. Приложение Trueconf 8. Руководство пользователя. https://docs.trueconf.com/manual/client/trueconf-client-ru.pdf.

18. Ефремов П.А., Макаров Н.В., Голиков А.М. Исследование методов и реализация комплексной системы видеоконференций, использующей защищенные ip vpn каналы // Электронные средства и системы управления. Материалы докладов Международной научно-практической конференции. — 2011. — №1. — С.3-7.

19. Telegram Боты: Информация для разработчиков. https://tlgrm.ru/docs/bots.

20. OpenVPN Cookbook 2nd Edition by Jan Just Keijser, Publisher: Packt Publishing (Feburary 2017).

21. Установка центра сертификации [ https://docs.microsoft.com/ru-ru/windows-server/networking/core-network-guide/cncg/server-certs/install-thecertification-authority.

22. https://swagger.io/specification/

23. Коновалов С.В., Волокитин Г.А., Кульшин Р.С. Разработка чат-бота для платформенного рекламного кабинета // Электронные средства и системы управления, материалы докладов международной научно-практической конференции ТУСУР. — Томск. — 2021. — №1-2. — С.113-114.

24. Асратян Р.Э., Лебедев В.Н., Орлов В.Л. Организация информационного взаимодействия в распределенных мультисетевых информационных системах // Управление развитием крупномасштабных систем MLSD’2010, 2010. — С.243-245. [

25. Sipani S, Verma K, Miller JA, Alerman-meza B. Designing a high-performance database engine for the ‘DB4XML’ native xml database system. Journal of systems and Software Elsevier Science Publishing Company, Inc. 2004; 60(1-2): 87-104.

26. Голубев Н.А., Поликарпов А.В., Огрызко Е.В. и др. Исторические аспекты методологии сбора и обработки медико-статистической информации в Российской Федерации // Социальные аспекты здоровья населения. — 2022. — Т.68. — №5. doi 10.21045/2071-50212022-68-5-13.