На основе «Digital Imaging Adoption Model (DIAM)», систематизации международного и собственного практического опыта разработан инструмент для бенчмаркинга уровня цифровизации отделений лучевой диагностики. Инструмент включает: 1) эталонную «Модель зрелости цифровизации медицинской визуализации «Медвиз»»; 2) базовый методический документ (унифицированную пятиуровневую стратегию цифровизации); 3) инструмент оценки степени цифровизации; 4) структурированный набор рекомендаций. В процессе бенчмаркинга производится классификация отделения лучевой диагностики в соответствии с авторской моделью «Медвиз». Исходя из установленного уровня, формируется специальный набор рекомендаций как основа для дальнейших управленческих решений. Методология успешно апробирована нами в пяти медицинских организациях Департамента здравоохранения Москвы. Разработка применима для комплексного исследования информационно-технологического обеспечения медицинских организаций.
2. Гулиев Я. И., Гулиева И. Ф., Рюмина Е. В., Малых В. Л., Фохт О. А., Тавлыбаев Э. Ф., Вахрина А. Ю. Подход к оценке экономической эффективности медицинских информационных систем. Менеджер здравоохранения. – 2013. – № 4. – С. 27–37.
3. Гусев А. В. Государственные закупки программного обеспечения и услуг по информатизации здравоохранения в 2013–2017 гг. Врач и информационные технологии. – 2018. – № 4. – С. 28–47.
4. Морозов С. П., Владзимирский А. В. Методология и базовые модели организации телерадиологии для службы лучевой диагностики г. Москвы. Журнал телемедицины и электронного здравоохранения. – 2017. – № 3 (5). – С. 137–143.
5. Полищук Н. С., Ветшева Н. Н., Косарин С. П., Морозов С. П., Кузьмина Е. С. Единый радиологический информационный сервис как инструмент организационно-методической работы Научно-практического центра медицинской радиологии Департамента здравоохранения г. Москвы (аналитическая справка). Радиология – практика. – 2018. – № 1(67). – С. 6–17.
6. Amoah A.O., Amirfar S., Silfen S.L., Singer J., Wang J.J. Applied Use of Composite Quality Measures for EHR enabled Practices. EGEMS (Wash DC). 2015 Jul 23; 3(1): 1118. doi: 10.13063/2327-9214.1118. eCollection2015.
7. Burstin H., Leatherman S., Goldmann D. The evolution of healthcare quality measurement in the United States. J Intern Med. 2016 Feb; 279(2): 154–9. doi: 10.1111/joim.12471.
8. Clunie D.A., Dennison D.K., Cram D., Persons K.R., Bronkalla M.D., Primo H.R. Technical Challenges of Enterprise Imaging: HIMSS-SIIM Collaborative White Paper. J Digit Imaging. 2016 Oct; 29(5): 583–614. doi: 10.1007/s10278-016-9899-4.
9. Fatehi M., Safdari R., Ghazisaeidi M., Jebraeily M., Habibi-Koolaee M. Data Standards in Tele-radiology. Acta Inform Med. 2015 Jun; 23(3): 165–8. doi:10.5455/aim.2015.23.165-168.
10. Liebe J.D., Hübner U. Developing and Trialling an independent, scalable and repeatable IT benchmarking procedure for healthcare organisations. Methods Inf Med. 2013; 52(4): 360–9. doi: 10.3414/ ME12-02-0016.
11. Morozov S., Guseva E., Ledikhova N., Vladzymyrskyy A., Safronov D. Telemedicine-based system for quality management and peer review in radiology. Insights Imaging. 2018 Jun; 9(3): 337–341. doi: 10.1007/s13244-018-0629-y.
12. Roth C.J., Lannum L.M., Persons K.R. A Foundation for Enterprise Imaging: HIMSS-SIIM Collaborative White Paper. J Digit Imaging. 2016 Oct; 29(5): 530–8. doi: 10.1007/s10278-016-9882-0.
13. Studzinski J. [Evaluating the maturity of IT supported clinical imaging and diagnosis using the Digital Imaging Adoption Model: Are your clinical imaging processes ready for the digital era?] Radiologe. 2017 Jun; 57(6): 466–469. doi: 10.1007/s00117-017-0253-8.
14. Van Lent WA, de Beer RD, van Harten WH. International benchmarking of specialty hospitals. A series of case studies on comprehensive cancer centres. BMC Health Serv Res. 2010 Aug 31;10:253. doi: 10.1186/1472-6963-10-253.
15. Von Eiff W. International benchmarking and best practice management: in search of health care and hospital excellence. Adv Health Care Manag. 2015; 17: 223–52.
16. Wootton R., Liu J., Bonnardot L. Embedding telemedicine quality assurance within a large organisation. European Research in Telemedicine. 2016; 5(2): 55–63.