Диагностический центр лабораторных исследований
Диагностический центр лабораторных исследований выполняет лабораторные исследования из более, чем 70 000 проб биологического материала в день, используя при этом более 300 единиц диагностического оборудования. У компании 6 производственных площадок в г. Москве.
За автоматизацию производства отвечают несколько информационных систем. Самая крупная из них – лабораторная информационная система, которая получает заказы из нескольких десятков интеграций с внешними системами, маршрутизирует пробы по производственным площадкам, отделам, автоматизированным линиям и приборам, интерпретирует результаты, автоматически валидирует непатологические результаты и отправляет результаты направителям.
ГБУЗ «ДЦЛИ ДЗМ» использует систему отслеживаемых показателей, с помощью которых оценивает и повышает качество производственных процессов, оптимизирует загрузку оборудования и управляет логистическими процессами.
С внедрением системы аналитики руководство и линейный персонал стали отслеживать эффективность исследований детально по 17 измерениям.
Неудачный первый опыт
Специализированная система учета содержит больше 2 млрд анализируемых проб. Каждая проба обладает 17 ключами аналитики, которые необходимо отслеживать за 2 года.
Компании было необходимо анализировать сроки выполнения и показатели, такие как:
- дата создания заказа;
- вид исследования;
- вид источника заявки (электронный или бумажный);
- вид обслуживания (напр. По страховке);
- тип направителя (клиника);
- площадки;
- лаборатория;
- приоритет
- данные пациентов (возраст, диагноз и т.п.);
- причины брака;
- наименование тестов и т.п.
Аналитика необходима компании для управления качеством исследований, распределения потоков по заявителям, нагрузки лабораторий, снижения % брака, отслеживания жизненного цикла заказов и начисления KPI для сотрудников.
Работа с неагрегированными данными сложна тем, что доступно малое количество ключей (срезов) аналитики. Существующая учетная аналитика не успевала справиться с входящим потоком данных и не могла формировать нужные 17 разрезов данных. Кроме того, OLTP-система очень долго формировала отчеты.
До этого компания пыталась работать с BI-платформой Qlik Sense, но ценовая политика, а в дальнейшем и миграция иностранных вендоров осложнила ситуацию. Проект по интеграции затянулся, а стоимость владения оплачивалась и была выше ожидаемой. Поэтому руководство ДЦЛИ приняло решение внедрить зарегистрированный в реестре отечественного ПО Modus BI и Modus ETL.
Основная цель внедрения – получить гибкий инструмент анализа производственных показателей в разрезах и представлениях, недоступных обычной «плоской» системе отчётности. Нужно было видеть общую картину и комплексно анализировать статистические данные.
Работа с низкоагрегированными данными
Совместно с интегратором А2 Консалтинг мы разработали и внедрили аналитический портал на платформе Modus BI с использованием Modus ETL и ClickHouse.
Техническое задание собирали с нуля: аналитики Modus провели серию митапов с докторами, методологами и другими ответственными лицами ДЦЛИ. По результатам этих встреч проанализировали требования и собрали макет архитектуры аналитической системы.
Проект был трудоемким из-за большого объема неагрегированных данных. Аналитики Modus подключались напрямую к существующим витринам данных, но они были спроектированы для предыдущей BI-системы, а новые бизнес-требования были шире. Пришлось писать новые сложные запросы, чтобы провести промежуточную нормализацию и обогащение данных, и построить визуализации, которые были нужны.
В качестве операционного ядра мы использовали PostgreSQL, который предподготавливает данные и передает в ClickHouse, которая значительно ускоряет работу BI. Например, данные за 6 месяцев из более, чем 500 млн строк, весят примерно 10-12 ГБ – это в 10 раз меньше, чем в менее производительном СУБД.
Сроки были очень сжатые – весь проект занял около 90 дней.
Эффекты от внедрения и отслеживание ТАТ
Аналитика низкоагрегированных данных стала занимать гораздо меньше времени: дашборд более 500 млн записей теперь строится за 5 секунд. При этом, за счет внедрения ETL и использования слоя Data Marts мы снизили нагрузку на учетную систему. Теперь у руководства уходит меньше времени на принятие операционных решений.
Основные показатели выводятся и отслеживаются на едином дашборде, а данные по пациентам с высокой детализацией – еще на 10. Каждый из них имеет дополнительный дашборд, где информация отображена не в графиках, а в таблицах.
Основной производственный дашборд
Основные пользователи дашбордов – директор, заместитель директора по медицинской части и руководители производственных площадок.
С помощью данных они распределяют загрузку оборудования и оптимизируют логистические схемы. За счет внедрения BI с удобным графическим интерфейсом сократилось время на поиск причин брака проб и на мониторинг качества обслуживания.
Динамика по тестам
Еще одна важная функция – контроль ТАТ (Turnaround Time, время оборачиваемости пробы).
Это один из ключевых показателей производительности лаборатории. В бюджетных учреждениях целевые значения ТАТ закреплены внутренней нормативной документацией. Например, по приказу Департамента здравоохранения г. Москвы, для большинства исследований значение ТАТ установлено равным 24 часам. Теперь этот показатель отслеживается наглядно и просто.
ТАТ по пробам
