PREDGOVOR



Spoštovane študentke in študenti, drage bralke in bralci.

Pred vami je učbenik z naslovom Procesi digitalizacije, informacijski sistemi in podatki v zdravstvu: vloga, značilnosti in funkcije. Učna poglavja obravnavajo teoretsko ozadje nastanka in razvoja zdravstvenih informacijskih sistemov, vlogo in funkcije informacijskih sistemov in podatkov v kompleksnem zdravstvenem okolju ter konkretne rezultate procesov digitalizacije, ki se odvijajo v slovenskem zdravstvu v zadnjem desetletju. Učbenik ponuja izhodišča za bolj poglobljeno razumevanje vse bolj aktualnega in pomembnega koncepta digitalizacije v zdravstvu. Uporaben je za samostojni študij, skupinsko delo in izvedbo inovativnih učnih pristopov. Čeprav učbenik naslavlja le ožji del izjemno obsežnega, raznolikega in hitro se razvijajočega področja digitalizacije in podatkov v zdravstvu, omogoča strukturiran in analitičen vpogled v ozadje in dinamiko obravnavane tematike ter ponuja dobro osnovo za nadaljnje preučevanje tega področja in njegov razvoj. Obravnavani tematski sklopi lahko predstavljajo koristen pripomoček tudi pri drugih študijskih predmetih, ki naslavljajo splošne vsebine s področja informatike in računalništva (informatizacije oz. digitalizacije), informacijskih sistemov, uporabe digitalnih orodij, spletnih tehnologij, podatkovnih baz in podatkov, načrtovanja in upravljanja informacijsko-tehnoloških projektov ipd. Ob koncu vsakega poglavja so vprašanja ter usmeritve za razmislek in utrjevanje študijske snovi.

Digitalizacija in vsi pojmi, ki se na kakršen koli način navezujejo na ta koncept, predstavljajo novo globalno realnost, ki bo prinesla s seboj številne, tudi neznane, nepričakovane in neželene učinke. Skladno s tem želim spodbuditi čim večji interes za to področje s strani študentov, učiteljev, raziskovalcev, strokovnjakov iz prakse, odločevalcev in tudi splošne javnosti. Samo z novimi dognanji in svežimi idejami bomo namreč lahko izkoristili prednosti, ki jih prinaša digitalizacija, in omilili njene slabosti.

Učbenik je izdan v elektronski obliki, ki kljub določenim omejitvam prinaša več fleksibilnosti pri njegovi uporabi.

Posebna zahvala gre recenzentoma prof. dr. Ivanu Erženu in prof. dr. Mirku Vintarju za vsebinske usmeritve in Fakulteti za upravo Univerze v Ljubljani za pomoč pri izdaji učbenika.

dr. Dalibor Stanimirović

Ljubljana, avgust 2022

Učbenik obravnava izjemno pomembno področje digitalizacije, ki je zaradi narave zdravstvenih podatkov še posebej zahtevno. Gre za celovit pristop, ki zbuja veliko zanimanja tudi v mednarodni strokovni javnosti, hkrati pa je prenosljiv na druga vsebinska področja. Čeprav je obravnavana aktualna situacija, pa ima besedilo elemente brezčasnosti, kar je za učni proces nadvse pomembno.

prof. dr. Ivan Eržen

Gre za eno redkih del, ki skuša celoviteje predstaviti glavne procese ter gradnike informatizacije/digitalizacije slovenskega zdravstvenega sistema od sredine prvega desetletja tega stoletja pa vse do danes. Hkrati pa menim, da je predloženo delo enako zanimivo in priporočljivo branje za vse študente dodiplomskih in podiplomskih smeri, ki se pri najrazličnejših informacijskih ter sorodnih predmetih srečujejo s problematiko digitalizacije javnega sektorja.

prof. dr. Mirko Vintar





1 OZADJE POBUD ZA DIGITALIZACIJO ZDRAVSTVA IN RAZVOJ ZDRAVSTVENIH INFORMACIJSKIH SISTEMOV



V uvodnem poglavju je predstavljeno širše ozadje problematike, s katero se soočajo moderni zdravstveni sistemi, s tem povezane potrebe po digitalizaciji poslovanja in uvedbi učinkovitih in večstransko uporabnih digitalnih orodij ter mnogoteri izzivi, tako sistemske kot tudi institucionalne in socialne narave, s katerimi se spopadajo vsi projekti na področju digitalizacije zdravstvenih sistemov. Ob koncu so opisane tudi dosedanje ugotovitve na globalni in lokalni ravni glede vloge in vpliva procesov digitalizacije v odvijajočih se reformah zdravstvenih sistemov po svetu.

Slovensko javno zdravstvo se v zadnjih letih, podobno kot drugi zdravstveni sistemi v Evropski uniji (EU), vse bolj sooča z velikimi strukturnimi težavami, ki tudi sicer spremljajo velike državne in javno financirane zdravstvene sisteme v razvitejših državah sveta. Čeprav se zdravstveni sistemi znotraj EU razlikujejo glede na operativno in finančno strukturo, pa imajo kljub temu nedvomno skupne cilje in prednostne naloge. Sodobni evropski zdravstveni sistemi se zaradi objektivnih okoliščin nahajajo pred pomembnimi razvojnimi izzivi, predvsem z ukrepi za zmanjševanje razlik v zdravju, prilagajanje demografskim spremembam, zlasti staranju prebivalstva, naraščanjem hudih in kroničnih nenalezljivih bolezni (Ryu et al., 2017; Zazzara et al., 2019; Noale et al., 2020), vse večji mobilnosti zdravstvenega osebja in pacientov, spremljanje čezmejnih in globalnih zdravstvenih groženj, obvladovanje velike količine zdravstvenih informacij, zagotavljanje varnosti pacientov, hiter razvoj medicinskih tehnologij in nujnost ohranjanja dolgoročno vzdržnih, kakovostnih in socialno naravnanih zdravstvenih sistemov, ki bodo prispevali h gospodarskemu razvoju in hkrati ustrezno odgovorili na vse večja pričakovanja ozaveščenih državljanov (Stanfill in Marc, 2019; Bowles et al., 2020; Margheri et al., 2020). Gre za težave, ki se jim v prihodnosti ne bo moč izogniti in bodo zahtevale korenite posege v trenutno ureditev zdravstvenega sistema, ki se na eni strani sooča z neučinkovito porabo javnih sredstev, kar vse bolj obremenjuje gospodarstvo ter omejuje prepotrebne investicije v zdravstveno infrastrukturo, na drugi strani pa je soočen s celo množico rigidnih instrumentov ekonomske in zdravstvene politike, ki zavirajo razvoj, inovacije in strukturne reforme (Brooks in Guy, 2021; Wiig et al., 2021).

Ena temeljnih strukturnih reform, ki naj bi omogočila uspešno spopadanje s številnimi izzivi, ki se nahajajo pred slovenskim zdravstvom, je učinkovita in celovita digitalizacija slovenskega zdravstvenega sistema. Projekt digitalizacije slovenskega zdravstva (eZdravje), ki sledi nacionalnim, evropskim kot tudi usmeritvam Svetovne zdravstvene organizacije (SZO), je eden ključnih dolgoročnih ciljev javnega sektorja v Sloveniji (MZ, 2005, 2008 in 2016). Izkušnje razvitih držav kažejo, da imajo uspešno izvedeni projekti digitalizacije zdravstva izjemno velik nacionalni in strateški pomen za nadaljnji razvoj zdravstvenega sistema, kažejo pa tudi širše implikacije v smeri povečanja družbene blaginje, gospodarskega napredka in razvoja informacijske družbe (Kruse in Beane, 2018; Karahanna et al., 2019; Wolff et al., 2020).

Temeljite zdravstvene reforme, ki so posredno povzročile sistematično zbiranje, analizo in uporabo zdravstvenih podatkov s ciljem izboljšanja zdravstvene oskrbe in učinkovitejšega zdravstvenega menedžmenta, so se v razvitih državah pričele v osemdesetih letih prejšnjega stoletja. Treba je poudariti, da digitalizacija zdravstva zaradi obsežnosti in pomembnosti področja predstavlja zelo zahtevno nalogo tudi za najbolj razvite zdravstvene sisteme na svetu, saj celovit zdravstveni informacijski sistem (ZIS) zaradi svoje kompleksne in multidimenzionalne strukture vsebuje številne domene oziroma različne visoko specializirane podsisteme (Jensen, 2013; Pomare et al., 2019; Fatehi et al., 2020). Splošno je ZIS mogoče opredeliti kot skupek orodij in postopkov, ki jih program zdravstvene oskrbe uporablja za zbiranje, procesiranje in prenos podatkov ter so nujno potrebni za spremljanje, vrednotenje in nadzor zdravstvenega sistema (Singh et al., 2020; Lowery, 2020).

Digitalizacija tako obsežnih organizacijskih sistemov, kot je zdravstveni, zahteva povezavo in uskladitev že obstoječih informacijskih sistemov (IS) ter na novo se razvijajočih nacionalnih rešitev eZdravja s številnimi elementi in dejavniki slovenskega zdravstvenega ekosistema. S problematiko digitalizacije zdravstva se Ministrstvo za zdravje Republike Slovenije (MZ) ukvarja že dobri dve desetletji. Kljub zgodnji osnovni digitalizaciji zdravstvenih organizacij v Sloveniji nekatera področja še vedno ostajajo pomanjkljivo pokrita z digitalnimi rešitvami. Številni obstoječi IS so bili razviti znotraj posameznih javnih zdravstvenih institucij in so namenjeni predvsem zadovoljevanju lastnih potreb, zaradi pomanjkanja vlaganj pa so v vmesnem času tudi že tehnološko zastareli, kar lahko bistveno vpliva na njihovo interoperabilnost in kakovost oziroma zanesljivost podatkov (MZ, 2016; Alonso et al., 2019; Strasberg et al., 2021; Ndlovu et al., 2021).

Skladno s tem krovni dokument eZdravje 2010 iz leta 2005 (Strategija informatizacije slovenskega zdravstvenega sistema 2005–2010) ugotavlja številne pomanjkljivosti na področju dotedanjega razvoja zdravstvene informatike v Sloveniji (MZ, 2005):

■ razvoj informatike v zdravstvu ni bil koordiniran z nacionalno strategijo. Ključni oviri za razvoj zdravstvene informatike sta bili pomanjkanje nacionalne strategije IS ter razpršenost funkcij zdravstvene informatike brez skupne stične točke;

■ v slovenskem zdravstvu imamo večinoma z informatiko podprta administrativno-tehnična opravila, po drugi strani pa je uporaba informatike pri podpori strokovno-medicinskemu delu s pacienti zelo šibka;

■ tehnološke in vsebinske elektronske povezave za izmenjavo strokovno-medicinskih podatkov med izvajalci različnih ravni zdravstva in med zavodi so prej izjema kot praksa, tako da se zdravstveni podatki med primarnim in sekundarnim nivojem ter med izvajalci na primarnem nivoju izmenjujejo pretežno v papirni obliki;

■ velik problem predstavlja pomanjkanje znanja o pomenu in možnostih informatike med nosilci zdravstva (zdravniki in vodstva zavodov), zato informatika v teh krogih večinoma še ni ustrezno cenjena, stroški zanjo pa so v celoti pod 1 % letnega proračuna zdravstva (evropsko povprečje je 2,5–3 %). Dodatno oviro predstavlja razpršenost teh sredstev, saj so vključena v cene zdravstvenih storitev;

■ ob visokem nivoju zdravstvenega varstva smo priča vedno večjemu razkoraku med informacijskimi potrebami in možnostmi, ki jih nudi informatika, ter dejansko opremljenostjo in privajenimi načini dela. Sedanji postopki sporočanja in hranjenja podatkov lahko tudi ogrožajo varnost pacienta ter zaupnost podatkov in predstavljajo tveganje poslovanja;

■ Slovenija v zadnjih letih ni prisotna v Evropi s svojimi nacionalnimi projekti informatike v zdravstvu, občasna pa je tudi naša udeležba v skupnih evropskih razvojnih projektih. Premalo smo prisotni v aktivnostih Evropske komisije pri oblikovanju evropske politike informatike v zdravstvu in skoraj ne izkoriščamo razpoložljivih evropskih razvojnih sredstev.

Tudi v naslednjem strateškem dokumentu, ki naslavlja problematiko, povezano s projektom digitalizacije slovenskega zdravstvenega sistema, tj. Resolucija o nacionalnem planu zdravstvenega varstva 2008–2013 iz leta 2008, je MZ izpostavilo najbolj kritične točke na področju stanja slovenske zdravstvene informatike (MZ, 2008):

■ MZ nima niti enega utečenega in predpisanega sistema poročanja, tako z Nacionalnega inštituta za javno zdravje (NIJZ), Zavoda za zdravstveno zavarovanje Slovenije (ZZZS), javnih zavodov kot Zavodov za zdravstveno varstvo (ZZV);

■ ni organiziranega pristopa na mikrolokacijah za vpis v čakalne vrste, kar posledično pomeni, da ni možnosti za uvedbo nacionalnih čakalnih vrst;

■ ni digitalizacije radiologije z uvedbo sistema za arhiviranje slik in komunikacijo (PACS – Picture Archiving and Communication System), kar pomeni izjemno trošenje časa;

■ zdravstveno osebje je premalo izobraženo v smislu uporabe informacijsko-komunikacijskih tehnologij (IKT);

■ zdravstvena kartica služi samo za identifikacijo in informacijo o zavarovanju;

■ ni spremljanja osnovnih kazalnikov kakovosti in s tem možnosti za takojšnje ukrepanje;

■ ni baze najboljših praks;

■ ni baze najpogostejših napak, ki bi pripomogla k zmanjšanju le-teh;

■ ni povezljivosti podatkovnih baz za pacienta s primarne na sekundarno in terciarno zdravstveno raven;

■ skupine primerljivih primerov (SPP) zavarovalnica ni ažurirala in prilagodila potrebam časa in novih tehnologij.

Glede na ugotovljene pomanjkljivosti je poglavitni cilj digitalizacije slovenskega zdravstvenega sistema usmerjen na uvedbo sodobnih in večstransko uporabnih digitalnih rešitev v poslovanje slovenskega zdravstvenega sistema ter povezavo lokalnih IS v funkcionalen nacionalni ZIS (Meglič in Brodnik, 2010; Rant in Stanimirović, 2019). Tovrstna povezava lokalnih IS bi državljanom in zdravstvenim delavcem zagotovila premostitev številnih ovir pri iskanju informacij, ki so relevantne za proces zdravstvene obravnave, upravljavcem pa bi omogočila boljše spremljanje poslovanja zdravstvenih zavodov ter na dokazih temelječe odločanje in sprejemanje potrebnih ukrepov. Slednje bi pomenilo odločen korak k doseganju dolgoročnih ciljev slovenskega zdravstvenega sistema in omogočilo zadovoljitev potreb in interesov vseh deležnikov znotraj zdravstvenega sistema (Eržen, 2007; Iljaž et al., 2011; Stanimirović, 2021; Rant et al., 2022).

Projekt eZdravje, v sklopu katerega je bilo razvitih približno 20 digitalnih rešitev, predstavlja obsežno prenovo informacijsko-komunikacijskega sistema v zdravstvenem varstvu v Sloveniji. Rešitve eZdravja s svojimi strateškimi usmeritvami in cilji omogočajo spremljanje pacientov in poteka ter stroškov zdravljenja, hitrejši dostop do podatkov, spremljanje opravljenih zdravstvenih posegov in njihovo zdravstveno kot tudi finančno evalvacijo, spletno naročanje ter uskladitev čakalnih seznamov, povečanje učinkovitosti in transparentnosti slovenskega javnega zdravstva in optimizacijo pripadajočih izvedbenih procesov, ki se odvijajo v zdravstvenih zavodih (MZ, 2005). Vizija digitalizacije slovenskega zdravstvenega sistema, ki je opredeljena znotraj strateškega načrta eZdravje 2010, se opira predvsem na dve izhodišči, in sicer na (MZ, 2005): vzpostavitev učinkovite, prilagodljive in sodobne digitalne infrastrukture v podporo doseganju strateških ciljev slovenskega zdravstvenega sistema za zadovoljitev potreb in interesov državljanov, zdravstvenih delavcev, vodstev zdravstvenih zavodov in upravljavcev zdravstvenega sistema, ter povezavo lokalnih IS, kar bo zagotovilo državljanom in zdravstvenim strokovnjakom prekoračitev meje administrativnih in organizacijskih otokov pri iskanju informacij ter pri neposredni komunikaciji brez časovnih ali organizacijskih omejitev.

S celovito digitalizacijo zdravstvenega sistema bi si slovensko zdravstvo zagotovilo možnosti za še bolj kakovostno in strokovno delo s pacienti, hitro in varno upravljanje zdravstvenih informacij, nadaljnji razvoj zdravstvenega sistema ter njegovo enakopravno in konkurenčno vključevanje v evropski prostor (MZ, 2009). Razvoj telemedicine omogoča boljše spremljanje določenih skupin prebivalstva zunaj bolnišničnega okolja (npr. starejši na domu) (Scott et al., 2020; Der-Martirosian, 2022). Kakovostni in verodostojni klinični, administrativni in finančni podatki omogočajo lažje načrtovanje in upravljanje zdravstvenih zavodov oziroma zdravstvenega sistema kot celote (Qureshi, 2013; Uribe-Toril et al., 2021). Prav tako bi se izboljševala dostopnost zdravstvenih storitev za tiste skupine pacientov, ki bi bili sicer zaradi svojih zmanjšanih možnosti, starosti ali drugih razlogov izključeni.

Digitalizacija bo zagotovo vplivala na dolgoročne poslovne rezultate zdravstvenega sistema, kljub temu pa je mogoče opaziti, da je slovenska zdravstvena politika spregledala širše implikacije projekta eZdravje ter da vplivi digitalizacije na prestrukturiranje in reorganizacijo celotnega zdravstvenega sistema ostajajo zelo skopo opredeljeni. V reformskih dokumentih s področja zdravstvenega varstva tako v eZdravju 2010 (MZ, 2005), Resoluciji o nacionalnem planu zdravstvenega varstva 2008–2013 (MZ, 2008), Nadgradnji zdravstvenega sistema do leta 2020 in Resoluciji o nacionalnem planu zdravstvenega varstva 2016–2025 (MZ, 2016) je izpostavljen pozitiven vpliv sodobnih digitalnih rešitev na zdravstveni sistem, konkretni učinki pa so precej ozko opredeljeni in ne osvetljujejo kompleksnih implikacij digitalizacije zdravstvenega sistema na različne dejavnike in deležnike znotraj le-tega. Glede na zastavljene cilje in dosedanji razvoj se projekt eZdravje omenja zlasti kot spodbujevalec in omogočevalec potrebnih sprememb tako na področju kakovosti zdravstvenih storitev kot tudi večje stroškovne učinkovitosti posameznih zdravstvenih zavodov in celotnega zdravstvenega sistema nasploh (Stanimirović, 2021; Sülz et al., 2021).





1.1 Dosedanje ugotovitve na globalni in nacionalni ravni

Število raziskav, ki se ukvarjajo s tovrstno problematiko, je relativno majhno, navkljub naraščajočemu zanimanju raziskovalne in akademske sfere za zdravstveno informatiko v zadnjih dvajsetih letih ter vse večjemu številu nacionalnih projektov, ki si prizadevajo za digitalizacijo zdravstvenih sistemov v svetu. Dosedanje raziskave s področja se v pretežni meri osredotočajo na posamezne segmente projektov digitalizacije zdravstvenih sistemov (Heinsch et al., 2021; Tian in Chen, 2022). Preučevanje vplivov in vloge digitalizacije s številnih različnih in pogosto izoliranih vidikov onemogoča celovito in kritično vrednotenje potencialnih vplivov digitalizacije na reformo oziroma prestrukturiranje in reorganizacijo zdravstvenih sistemov, kar se v praksi na eni strani kaže kot nezmožnost načrtovanja dolgoročnega razvoja zdravstvenih sistemov, na drugi strani pa se projekti digitalizacije pogosto srečujejo z velikimi težavami pri zagotavljanju politične podpore in finančnih sredstev ter slabo organizacijo, vodenjem in koordinacijo, kar podaljšuje čas izvedbe in zvišuje stroške. Splošno je mogoče trditi, da znanstvena literatura pripisuje IKT pomembno vlogo v prihodnjem razvoju zdravstva (Evropska komisija, 2018; Singh et al., 2020; Tossaint-Schoenmakers, 2021; Fernandez-Luque et al., 2021) in poudarja, da je digitalizacija eden temeljnih korakov za celovito reformo zdravstvenih sistemov, ki naj bi prinesla kakovostnejšo zdravstveno obravnavo na eni strani, na drugi pa zagotovila učinkovitejše upravljanje in poslovanje zdravstvenih sistemov.

Svetovna zdravstvena organizacija je v seriji pomembnih raziskav v zadnjih dveh desetletjih (The world health report), ki so poleg ostalih dejavnikov preučevale tudi vpliv projektov eZdravja po svetu, prepoznala digitalizacijo zdravstvenih sistemov kot ključni dejavnik za izboljšanje stanja na področju svetovnega zdravstva. V svojem poročilu iz leta 2006 je SZO neposredno povezala uporabo ZIS in izboljšave v zdravstvenem menedžmentu ter izpostavila, da je največja ovira učinkovitejšemu razvoju zdravstvenih sistemov prav pomanjkanje informacijske podpore. Raziskave torej potrjujejo, da imajo ZIS nedvomno velik potencial, kljub temu pa se v praksi izgradnja ZIS ter zbiranje, urejanje, analiza in predstavitev zdravstvenih podatkov srečujejo z velikimi težavami (Ibrahim et al., 2013; Svendsen et al., 2021). Zbrani podatki so zaradi svoje nepopolnosti, netočnosti, zastarelosti in nepovezanosti s prednostnimi nalogami in funkcijami zdravstvenih delavcev pogosto neuporabni in ne zagotavljajo podpore za kakovostno odločanje zdravstvenega menedžmenta (Kumar et al., 2018; Evropska komisija, 2018). Z drugimi besedami, ZIS so pogosto podatkovno namesto operativno usmerjeni (Haux, 2018; Katehakis, 2018; Evropska komisija, 2018). V času, ko se zdravstveni sistemi soočajo z vse večjimi zahtevami uporabnikov, istočasno pa so sredstva za njihovo delovanje vse bolj omejena, postaja potreba po večji učinkovitosti vse pomembnejša. Različni avtorji (Roder-DeWan, 2020; Mitropoulos, 2021; Casey et al., 2021) namreč trdijo, da se kakovost posameznih zdravstvenih storitev porazgubi, če se tovrstne storitve opravljajo znotraj neučinkovitega zdravstvenega sistema.

Izčrpen pregled razmer na področju kaže, da težave, s katerimi se že od vsega začetka srečuje projekt digitalizacije slovenskega zdravstva (eZdravje), na eni strani izhajajo iz tehnično-tehnoloških značilnosti obstoječih ter povečini fragmentiranih ZIS, ki so posledica neusklajenega razvoja na področju zdravstvene informatike v zadnjih desetletjih, in nepripravljenosti posameznih izvajalcev zdravstvene dejavnosti za ustrezno uporabo rešitev eZdravja. Na drugi strani pa gre odgovornost za obstoječe stanje pripisati predvsem odločevalskim krogom, ki so razvoj zdravstvene informatike v tem obdobju prepustili osebnim pobudam, potrebam in partikularnim interesom posameznikov na ravni zdravstvenih zavodov (ali celo oddelkov), brez enotnih strateških usmeritev. Poleg tega pristojni v tem obdobju niso uspeli spodbuditi razvoja in uresničitve projekta digitalizacije z močnejšo politično (finančno, kadrovsko, organizacijsko) podporo ter oblikovanjem moderne in konsistentne strategije na področju.

Analiza, ki jo je v letu 2019 izvedlo Ministrstvo za zdravje, razkriva, da zdravstveni sistem vsebuje enega največjih sklopov IS v Republiki Sloveniji. Različni ZIS se uporabljajo v 26 bolnišnicah, 60 zdravstvenih domovih in več kot 1500 ambulantah javnega zdravstvenega sistema. Zajemajo prek 20.000 uporabnikov profesionalne zdravstvene kartice in vključujejo vse javne izvajalce zdravstvene dejavnosti. Znotraj zdravstva se prepletajo zdravstveni, poslovni in obračunski procesi oziroma sistemi. Iz Letnega poročila 2018 ZZZS je razvidno, da so odhodki v zdravstvu 2.858.528.461 EUR, od tega predstavljajo izdatki za digitalizacijo cca 30 mio EUR. Delež stroškov za digitalizacijo, glede na celotne prihodke pri nas, je 1 %, mednarodno povprečje je 3,9 %, kar kaže, da temu področju namenjamo občutno manjši delež sredstev. Ocena je, da bi s 3 % vlaganj v digitalizacijo zdravstveni sistem lahko deloval učinkoviteje v poslovnem smislu in kakovostnejše v smislu zdravstvene obravnave pacientov, kar pomeni, da bi bilo treba sredstva za digitalizacijo povišati za 55 mio EUR. V letu 2018 je bilo v vseh bolnišnicah v Sloveniji 21.334 zaposlenih (MZ, 2019), od tega 85 informatikov, kar predstavlja 0,4 % vseh zaposlenih, mednarodno povprečje za zdravstvo znaša 2,8 %, kar pomeni, da zelo odstopamo tudi pri strokovnem kadru.

Navkljub navedenim izzivom, pomanjkanju enotnih strateških dokumentov in nezadostnemu vlaganju na področje zdravstvene informatike je v približno zadnjih štirih letih opazen velik napredek pri razvoju in implementaciji tako temeljnih infrastrukturnih rešitev kot tudi uporabniških aplikacij eZdravja (Rant in Stanimirović, 2019). Glede na dinamiko dogodkov od objave prvega strateškega dokumenta na področju digitalizacije zdravstva iz leta 2005 predstavlja implementacija rešitev eZdravja, ki se izvaja od leta 2016 dalje, pomemben mejnik, ki bo nedvomno v veliki meri določal nadaljnji razvoj slovenskega zdravstvenega sistema. Ob tem je treba izpostaviti merljive uspehe rešitev eZdravja v zadnjem obdobju, ki jih dokazujejo tako nacionalne (MJU, 2019) kot mednarodne evalvacije (Evropska komisija, 2019), kjer se je Slovenija glede na uporabo eZdravja uvrstila na 6. mesto, glede na uporabo eRecepta pa na 3. mesto med državami članicami EU.

V luči slednjih ugotovitev razvojni cilji na ključnih področjih eZdravja izhajajo na eni strani iz Resolucije nacionalnega plana zdravstvenega varstva 2016–2025 (MZ, 2016), na drugi strani pa iz identificiranih kritičnih izzivov, katerih razrešitev predstavlja nujne ekosistemske pogoje za uspešen razvoj ter implementacijo rešitev eZdravja v prihodnjih letih. Za ohranitev spodbudnega trenda uporabe ter v luči nadaljnjega razvoja rešitev eZdravja v prihodnje je v slovenskem zdravstvenem sistemu kratkoročno treba izvesti prioritetne aktivnosti za doseganje naslednjih razvojnih ciljev:

■ priprava strategije eZdravja (vključujoč koncept zdravja na daljavo oz. telemedicine) in prenova zakonskih podlag za delovanje eZdravja;

■ dodelitev dodatnih sredstev za vzdrževanje in razvoj centralnih nacionalnih rešitev eZdravja, ki jih upravlja NIJZ, ter digitalizacijo poslovanja izvajalcev zdravstvene dejavnosti;

■ spodbuda vseh izvajalcev zdravstvene dejavnosti k celoviti uporabi rešitev eZdravja in doslednemu pošiljanju vseh dokumentov in podatkov v Centralni register podatkov o pacientu (CRPP) ter druge podatkovne zbirke eZdravja (s ciljem oblikovanja in zagotavljanja vseh prednosti elektronskega zdravstvenega kartona, spremljanja čakalnih dob in čakajočih ipd.).

Strateška vizija Slovenije na področju digitalizacije zdravstva mora biti v naslednjem obdobju usmerjena predvsem v opolnomočenje državljanov, ki bodo lahko s pomočjo sodobnih in uporabniku prijaznih rešitev eZdravja spremljali svoje zdravstveno stanje ter se aktivno in enakopravno vključevali v skrb za svoje zdravje in dobro počutje. Integriran ZIS bo moral zdravstvenim delavcem omogočati hitrejši in celovitejši dostop do relevantnih zdravstvenih podatkov, kar bo povečalo kakovost, varnost in učinkovitost zdravstvene obravnave pacientov. Na podlagi verodostojnih ter ažurnih kliničnih, finančnih in administrativnih podatkov bosta tako zagotovljena na dokazih temelječe načrtovanje in upravljanje zdravstvenih zavodov oziroma zdravstvenega sistema kot celote.

Delo zdravstvenih delavcev v času epidemije covida-19 je bilo zaradi nevarnosti okužbe ter organizacijskih in procesnih sprememb, ki so jih prinesli novi protokoli obravnave pacientov, zelo oteženo. Na drugi strani so bili fizični obiski zdravstvenih ustanov s strani pacientov zaradi strahu pred okužbo ter omenjenih ukrepov na strani zdravstvenih ustanov močno omejeni (Rant et al., 2022). Edini način, s katerim je bilo možno izvesti hitre, učinkovite in varne zdravstvene storitve in poslovne procese ter zagotoviti ustrezno komunikacijo med deležniki, so nepričakovano postale rešitve eZdravja. Interes zdravstvenih delavcev in pacientov za uporabo rešitev eZdravja je po prvotnem pretresu zaradi epidemije čez noč poskočil in število uporabnikov je začelo strmo naraščati (Rani et al., 2021; Stanimirović in Tepej Jočić, 2022). Slednje izkušnje iz obdobja epidemije covida-19 so še bolj nazorno pokazale, da imajo rešitve eZdravja zelo pomembno sistemsko vlogo, ki se še posebej odraža v izrednih družbenih okoliščinah.

Epidemiološke razmere so razgalile, kako močno se vloge in naloge vseh deležnikov v kompleksnem okolju zdravstvenega sistema povezujejo in prepletajo. Če želimo izkoristiti možnosti, ki jih ponuja digitalizacija, mora biti celoten proces razvoja, implementacije in uporabe rešitev eZdravja podprt s sistemskimi ukrepi na različnih ravneh ter usklajen z interesi in potrebami deležnikov. Dosežen napredek na področju eZdravja v zadnjem obdobju, nepogrešljiva vloga rešitev eZdravja v času epidemije covida-19 in naraščajoče zahteve uporabnikov potrjujejo vse večje zavedanje deležnikov, da imajo digitalne rešitve velik razvojni potencial ter predstavljajo nujna orodja v vseh procesih zdravstvene obravnave in upravljanja v zdravstvenem sistemu.

VPRAŠANJA IN USMERITVE ZA UTRJEVANJE ŠTUDIJSKE SNOVI



■ S kakšnimi izzivi se v zadnjem obdobju soočajo slovenski zdravstveni sistem in drugi zdravstveni sistemi v EU?

■ Opredelite kontekst in vzroke za nastanek teh izzivov na nacionalni, evropski in globalni ravni.

■ Opredelite koncept digitalizacije zdravstva ter njegove značilnosti in implikacije za vse deležnike v zdravstvenem sistemu.

■ Kakšna je predvidena vloga digitalizacije v celovitih reformah zdravstvenih sistemov, ki jih narekujejo omenjeni izzivi?

■ Kdaj in zakaj so se pričele oblikovati pobude za sistematično zbiranje, analizo in uporabo zdravstvenih podatkov ter posledično vzpostavitvijo informacijskih sistemov v zdravstvu?

■ Naštejte in opredelite predpogoje za učinkovito uporabo zdravstvenih podatkov in izvedbo projektov digitalizacije.

■ Opredelite nacionalne dokumente, ki naslavljajo digitalizacijo slovenskega zdravstvenega sistema in njihove ugotovitve.

■ Opredelite in analizirajte pomanjkljivosti na področju dosedanjega razvoja zdravstvene informatike oz. projektov digitalizacije v slovenskem zdravstvu.

■ Kaj so ključni cilji pobud na področju digitalizacije in katere cilje, skladno s tem, zasleduje slovenski projekt eZdravje?

■ Kakšna je vloge digitalizacije v reformah zdravstvenih sistemov glede na zadnje ugotovitve tako na globalni kot tudi na nacionalni ravni?

■ S katerimi izzivi in zakaj se soočajo projekti digitalizacije v slovenskem zdravstvenem sistemu?

■ Opredelite ključne razvojne cilje in strateške usmeritve na področju digitalizacije slovenskega zdravstva.

■ Opišite in ovrednotite vlogo rešitev eZdravja v Sloveniji v času epidemije covida-19?





2 SPLOŠNO O SISTEMIH



Obsežno preučevanje sistemov v zadnjih desetletjih (tudi informacijskih) je razkrilo določene zakonitosti, ki veljajo za vse sisteme, ne glede na njihovo naravo ali funkcijo. V sledečih podpoglavjih bodo predstavljene osnove teorije sistemov, tipična zgradba sistemov, struktura slovenskega zdravstvenega sistema ter informacijski sistem in njegova vloga v poslovnem procesu.





2.1 Splošna teorija sistemov

Kot odziv na vse večjo razdrobljenost in podvajanje znanstvenih in tehnoloških raziskav ter razmišljanj v prvi polovici 20. stoletja je Ludwig von Bertalanffy razvil, kar je sam imenoval Allgemeine Systemlehre ali v prevodu splošna teorija sistemov (STS). Bertalanffy je bil avstrijski biolog (1901–1972), ki je svoje zamisli oblikoval med obema svetovnima vojnama, pravi uspeh pa je doživel šele po drugi svetovni vojni, in sicer najprej v anglo-ameriškem okolju, pozneje pa je kot ustanovitelj in eden glavnih avtorjev interdisciplinarne šole mišljenja, znane kot STS, doživel še globalno prepoznavnost in sloves. STS je namreč v 60. letih prejšnjega stoletja začela pridobivati paradigmatsko veljavo, in sicer kot prizadevanje za integracijo znanosti in oblikovanje teorije na transdisciplinarni ravni. Tovrstna prizadevanja, ki bi izhajala iz naravoslovja, do tedaj še niso bila zabeležena. Bertalanffy je, izhajajoč iz takratnih trendov na področju znanosti, ki je bilo zaznamovano z nastajanjem številnih novih znanstvenih disciplin (teorija kaosa, kibernetika, informacijska teorija, teorija iger, teorija odločanja itd.) in znatnimi premiki na področju prenosa teoretičnih spoznanj v vsakdanjo prakso, začrtal okvir STS. Novonastajajoče znanstvene discipline so se po njegovem mnenju sicer razlikovale po osnovnih predpostavkah, raziskovalnih metodah in ciljih, včasih so bile tudi pomanjkljivo opredeljene in celo inherentno protislovne, vse pa so se na takšen ali drugačen način osredotočale na preučevanje sistemov, celot ali organizacij in so zaradi svojega celovitega pristopa naznanjale velike spremembe pri prihodnjem znanstveno-raziskovalnem delu (Lilienfeld, 1978).

Bertalanffy (1968) je pri preučevanju načel organiziranosti naravnih sistemov, ki se kažejo na različnih ravneh, zaznal možnosti za razvoj splošne teorije o organizirani kompleksnosti in kot prvi raziskovalec s področja formuliral tudi načelno opredelitev STS ter njene cilje: 1) na znanstveno-raziskovalnem področju obstaja splošna težnja po integraciji različnih tako naravoslovnih kot tudi družboslovnih ved; 2) videti je, da bi bilo takšno integracijo mogoče udejanjiti s STS; 3) tovrstna teorija je lahko pomembno sredstvo za razvoj natančnih teorij na nefizičnih področjih znanosti; 4) tovrstna teorija nas lahko z razvojem enotnih načel, ki potekajo vertikalno skozi univerzum posameznih znanosti, približa h končnemu cilju poenotenja znanosti; in 5) slednje lahko privede do prepotrebnega povezovanja na področju znanstveno-raziskovalnega dela in izobraževanja. Znaten prispevek na področju STS so dodali tudi nekateri Bertalanffyjevi sodobniki in pomembni znanstveniki tistega časa, kot je ekonomist Kenneth E. Boulding (1956), ki je STS kompleksno opredelil kot ime, ki se je začelo uporabljati za opisovanje teoretične izgradnje modelov, ki leži nekje med visoko generaliziranimi konstrukti čiste matematike in posebnimi teorijami specializiranih znanstvenih disciplin. Po večdesetletni uporabi in dopolnjevanju znanja na področju STS, ki je sledilo pionirskemu delu Bertalanffyja in drugih, je na začetku 21. stoletja mogoče reči, da je razmerje med STS in preučevanjem temeljnih principov človekovega dojemanja stvarnosti kritično pomembno za razumevanje spremenljive narave človekovih kognitivnih zemljevidov in (hiper) sistemskega okolja, v katerem živimo (Laszlo in Krippner, 1998).

STS se danes opredeljuje kot znanost, ki se ukvarja s preučevanjem sistemov in njihovih zakonitosti. Eden najpomembnejših izsledkov te teorije je formuliranje principa sistemskega pristopa pri preučevanju sistemov, ki izhaja iz dveh temeljnih značilnosti, in sicer sestavljenosti sistema iz več elementov in hierarhije sistemov. Sestavljenost iz več elementov je pogoj, da lahko določeno celoto opredelimo kot sistem. Hierarhična struktura sistemov pa temelji na spoznanju, da je vse v naravi urejeno po principu hierarhičnosti. Vsak sistem je namreč sestavljen iz elementov (podsistemov) in je hkrati tudi sam element (podsistem) nekega širšega sistema. Opredelitev pozicije določenega sistema (podsistema) v omenjeni hierarhični strukturi je odvisna le od ravni preučevanja. Bistvo sistemskega pristopa je torej v metodi analize in obravnave sistemov, oziroma v pristopu, glede na katerega se vsaka zaokrožena celota (sistem) obravnava kot del neke večje celote, oziroma vsak sistem se preučuje v povezavi z njegovim okoljem (Vintar, 2006). Načelo, na katerem temelji sistemski pristop, je pravzaprav zelo enostavno, morda tudi zato pogosto spregledano. Sistemski pristop namreč narekuje preučevanje pojavov v njihovi dinamičnosti in celovitosti (v odnosu do okolja), kar posledično omogoča uporabo raziskovalnih ugotovitev pri optimalnem načrtovanju nadaljnjega razvoja sistema ter njegovih procesov in funkcij (Hofkirchner in Schafranek, 2011). Zaradi preprostih, a nadvse uporabnih teoretičnih izhodišč, je sistemski pristop od svojega nastanka dalje močno vplival in posredno ali neposredno spodbudil razvoj številnih novih znanstvenih disciplin.

STS je s svojim raziskovalnim pristopom tlakovala pot razvoju novih metod in tehnik analize na področju preučevanja in gradnje sistemov, ki so se kasneje združile v novo disciplino, ki jo danes imenujemo sistemska analiza. Tudi teorija sistemov, ki vsebinsko izvira iz Bertalanffyjeve STS, se je pričela uporabljati v kasnejših prizadevanjih na drugih področjih in je služila kot temelj mnogim eminentnim raziskovalcem tistega časa pri razvoju lastnih raziskovalnih pristopov, kot sta akcijska teorija (Talcott Parsons) in teorija socialnih sistemov (Niklas Luhmann).

Ker se preučevanje socialnih in psiholoških pojavov po navadi izmika kvantitativnemu modeliranju, ki vsebuje osnovne težave že na ravni določanja meja obravnavanih pojavov, zahteva tovrstno preučevanje uporabo alternativnih pristopov. Eden takšnih izhaja iz znanja, pridobljenega iz STS in njene uporabe na področju sistemov, zaznamovanih s človekovim delovanjem. Črta, ki loči vidike sistema od njegovega okolja, je po navadi zabrisana, saj se enota opazovanja premika od naravnih in načrtovanih fizičnih sistemov k človeškim in konceptualnim družbenim sistemom. Medtem ko je prve sisteme lažje opredeliti in imajo razmeroma jasno določene cilje in namen, je slednje težje opredeliti: ti namreč najpogosteje nimajo jasnih in dogovorjenih ciljev ali namenov in tudi ko so dogovorjeni, se lahko s časom spreminjajo. Poleg tega imajo sistemi, zaznamovani s človekovo dejavnostjo, običajno več prekrivajočih se ciljev in namenov, pri katerih je mogoče razlikovati najmanj tri ravni: namen sistema, namen njegovih elementov (podsistemov) in namen suprasistema, katerega del je obravnavani sistem. Namen raziskovalne metode, ki jo uvaja STS, je modeliranje kompleksnih entitet, sestavljenih iz številnih komponent in interakcij med njimi, z abstrakcijo nekaterih strukturnih podrobnosti in osredotočanjem na dinamiko, ki opredeljuje značilne funkcije, lastnosti in odnose, ki obstajajo znotraj ali zunaj obravnavanega sistema (Laszlo in Krippner, 1998).

Epistemološko gledano prednost STS sestoji iz možnosti za zagotavljanje transdisciplinarnega okvirja za sočasno kritično in normativno raziskovanje odnosa med našimi dojemanji in razumevanji na eni strani ter svetovi, ki jih ta domnevno predstavljajo, na drugi strani (Laszlo in Krippner, 1998). Študije kognitivnega razvoja in človeškega dojemanja se vse bolj zanašajo na sistemski pristop. STS znatno prispeva k poenostavitvi in preoblikovanju zapletene dinamike človekovih vsestranskih psiho-socialnih odnosov in njihovih sprememb v bolj razumljivo obliko (Hooker, 2011). Opazovani pojavi v naravnem in človeško ustvarjenem okolju niso vnaprej opredeljeni in uvrščeni na področje določene znanstvene discipline, ampak vedno vključujejo kompleksne kombinacije različnih vsebin in večplastne situacije, ki zahtevajo celovit pristop pri njihovem znanstveno-raziskovalnem preučevanju in reševanju. Zaradi značilnosti pristopa lahko STS posledično pravzaprav obravnavamo kot raziskovalno področje, ne pa kot zbirko določenih znanstvenih disciplin (Hofkirchner in Schafranek, 2011). Naloga STS je formulacija najbolj občega konceptualnega okvirja, v katerega se lahko umesti določeno znanstveno teorijo ali tehnološki problem, ne da bi pri tem izgubili bistvene obravnavane značilnosti. Zagovorniki STS vidijo v njej osrednjo točko za pridobivanje in sintezo znanja, pri čemer iščejo oprijemališče v obdobju človekove zgodovine, ko so bili največji učenjaki t. i. generalisti in ne specialisti, kar pomeni, da je njihovo znanje temeljilo predvsem na poznavanju splošnih principov in ne zgolj določenih, ozko usmerjenih veščin. Epistemološko prepričanje nekdanjih filozofov in modrecev – generalistov je najbolj jasno opisal Platon, ki je zatrjeval, da vse resnično znanje prihaja od znotraj in ne od zunaj, oziroma prihaja iz razmišljanja o tem, kaj mora biti, in ne, kaj izgleda, da je (Rapoport, 1968).

STS je svoji zgodovini tako kot drugi inovativni miselni okvirji prešla različne faze, v katerih je bila izpostavljena tako posmehu kot zanemarjanju. Na drugi strani pa sta ji koristila vzporeden nastanek in vzpon kibernetike ter informacijske teorije in njune obsežne uporabe na prvotno relativno oddaljenih področjih. Čeprav je zrasla iz organizmične biologije, se je STS s časom razvejala na večino področij humanistike. Njeno prepoznanje kot platforme za preučevanje človeškega vedenja je privedlo do vse bolj razširjene uporabe STS na področju socialnega dela, duševnega zdravja ter političnih in vedenjskih ved. Vzpon in širjenje STS je bilo podprto z družbenimi pritiski na znanost, ki so pozivali k razvoju celovitih in interdisciplinarno uporabnih teorij (Hooker, 2011).





2.2 Sistem

Prve metodične opredelitve pojma »sistem« segajo v zgodnji čas nastanka in razvoja STS, in sicer v prvo polovico 20. stoletja, novejše opredelitve pa po večini predstavljajo njihovo vsebinsko in strukturno nadgradnjo. Pojem »sistem« se tako v zadnjih letih vse pogosteje uporablja v različnih situacijah in vsebinskih kontekstih. Pri tem pogosto nista povsem jasna ne njegov pomen ne njegova struktura. Slednje je tudi glavni razlog za nastanek številnih različnih opredelitev, ki poskušajo raztolmačiti smisel tega koncepta.

Ackoff (1981) trdi, da je »sistem« niz dveh ali več med seboj povezanih elementov z naslednjimi lastnostmi: 1) vsak element vpliva na delovanje celote, 2) na vsak element vpliva vsaj en drug element v sistemu in 3) vse možne podskupine elementov imajo tudi prvi dve lastnosti. Če zamenjamo pojem »element« s pojmom »sestavina«, je mogoče formulirati opredelitev, ki se nanaša na sisteme vseh vrst, ne glede na njihov materialni ali formalni okvir. Laszlo in Krippner (1998) opredeljujeta »sistem« kot skupino interaktivnih komponent, ki na eni strani ohranja prepoznaven sklop odnosov znotraj samega sistema (med komponentami in njihovimi odnosi), na drugi pa prepoznaven sklop odnosov tudi do drugih zunanjih entitet, vključno z drugimi sistemi. Krisper (2006) označuje »sistem« kot katerokoli skupino komponent (funkcije, ljudje, aktivnosti, dogodki itd.), ki so v medsebojni interakciji/relaciji za doseganje predhodno definiranih ciljev (ciljna usmerjenost). Macyjeva (1991) pojmuje »sistem« bolj v smislu vzorca kot nekakšne otipljive stvari. Ta definicija sicer zveni splošno, ampak je formulirana z določenim namenom, saj predpostavlja obstoj omejenega števila entitet v resničnem svetu. Nekaj značilnih opredelitev »sistema« je navedel tudi Vintar (2006):

■ sistem je skupina medsebojno povezanih elementov, zasnovana za doseganje nekega cilja oziroma opravljanje neke funkcije;

■ sistem je skupina objektov, združenih po pravilih medsebojne interakcije (npr. atom, vesolje);

■ sistem je formalna shema, ki omogoča ureditev nekih elementov oziroma pojavov (periodični sistem elementov, univerzalna decimalna klasifikacija, kontni plan).

Na metodološki ravni je zelo pomembno ločevanje teoretičnih in empiričnih sistemov. Prva skupina predstavlja sklop konceptov, domnev in predlogov, ki vsebuje tako logične povezave kot tudi empirične reference, medtem ko druga skupina predstavlja niz pojavov v otipljivem svetu, ki so lahko predmet opisa in analize s pomočjo teoretičnega sistema. Pojem »sistem« služi identifikaciji tistih manifestacij naravnih pojavov in procesov, ki izpolnjujejo določene splošne pogoje. V skladu s takšnim pojmovanjem lahko »sistem« opišemo kot sklop interaktivnih komponent in njihovih medsebojnih odnosov, ki omogočajo identifikacijo od okolja razmejene entitete ali procesa (Laszlo in Krippner, 1998; Drack in Schwarz, 2010; Adams et al., 2013). Če povzamemo različne razlage pojma, lahko »sistem« splošno opredelimo kot celoto, sestavljeno iz soodvisnih in interaktivnih elementov, ki je zasnovana za doseganje določenega cilja.

Vsi sistemi torej sestojijo iz elementov, ki medsebojno povezani ustvarjajo določene rezultate. Elementi imajo določene lastnosti in funkcije, ki so povezane z lastnostmi in funkcijami drugih elementov sistema. Vezi med posameznimi elementi sistema, ki so materialne ali informacijske, so lahko vzpostavljene direktno ali s pomočjo tretjih elementov. Vezi med elementi tvorijo strukturo sistema (Vintar, 2006). Pri preučevanju sistemov je treba posebno pozornost posvetiti mejam sistema, ki jih ima vsak sistem in so lahko dejanske ali zgolj pojmovne (Green in Leishman, 2011). Te se lahko s časom spreminjajo, kar je odvisno od interakcije sistema z drugimi sistemi okrog njega (Mele et al., 2010). Spreminjanje meja lahko posledično povzroči strukturne spremembe v sistemu ali celo njegov propad in nastanek novega sistema. Vse, kar je zunaj meja obravnavanega sistema, torej drugi sistemi (in njihovi elementi), predstavlja okolje sistema. Okolje lahko vpliva na delovanje sistema in obratno. Sistem iz okolice namreč črpa materijo, energijo in informacije, ki jih potrebuje za svoje delovanje in razvoj (Vintar, 2006). Razčlenitev sistema razkriva posamezne dejavnike in njihove značilnosti, ki so še posebej pomembni za delovanja sistema, in sicer (Vintar, 2006; Hooker, 2011; Adams et al., 2013): 1) cilje (osnovni razlog za obstoj sistema), 2) elemente (delujejo povezano), 3) strukturo (vezi med elementi), 4) obnašanje (način reagiranja sistema na spremembe v okolju) in 5) življenjski cikel (rojstvo, razvoj, staranje, smrt).

Da lahko določeno entiteto opredelimo kot sistem, mora ta vključevati vsaj dva elementa, kar ponazarja tudi spodnja enačba (Vintar, 2006).

S = {E, Le, P}, kjer velja E > 1,

kjer je:

S – sistem,

E – množica elementov sistema,

Le – množica lastnosti elementov sistema,

P – množica povezav med elementi sistema.

Preučevanje sistemov pogosto zahteva natančno razčlenitev sistemov na njihove sestavne dele. Če raziskava torej zahteva analizo posameznega elementa (podsistema), ta spremeni vlogo in postane sistem s svojimi elementi. Pri analizi poslovnega sistema določenega podjetja lahko le-tega razstavimo na poslovne funkcije, ki predstavljajo elemente poslovnega sistema. Če raziskava tako zahteva, pa lahko nadalje posamezne poslovne funkcije razčlenimo na procese in te naprej na aktivnosti (Green in Leishman, 2011). Slednji postopek se lahko ponavlja po potrebi oziroma dokler razčlenitev ne razkrije najmanjših enot preučevanja, ki nas še zanimajo. Značilna shema sistema in njegove notranje zgradbe je prikazana na Sliki 1.

Slika 1: Shema sistema in njegove notranje zgradbe



Vir: Prirejeno po Vintar (2006)



Sisteme je mogoče klasificirati na različne načine, in sicer se najpogosteje razvrščajo na osnovi sestavnih elementov, značilnosti obnašanja, kompleksnosti strukture ipd. Najpogostejše zvrsti sistemov, ki jih zasledimo v teoriji, so: abstraktni, konkretni, socialni, deterministični, stohastični, odprti, zaprti, statični, dinamični, tehnični, družbeni itd. Kot vidimo, obstaja veliko različnih skupin sistemov, ki se po določenih vsebinskih vidikih in parametrih klasifikacije delno tudi prekrivajo. Zato posamezni sistemi praviloma ne sodijo v izključno eno skupino, ampak se zaradi množice inherentnih in raznolikih lastnosti lahko istočasno uvrščajo v več različnih skupin. Dober primer je IS, ki zaradi svojih značilnosti in strukture sodi hkrati med dinamične, tehnične in socialne sisteme.

Sistemi potrebujejo za svoje delovanje in upravljanje vložek določene energije in ustreznih informacij. Če slednjih vložkov ni zadosti, začne sistem postopoma prehajati v stanje neorganiziranosti in disfunkcionalnosti. Temu pojavu pravimo povečevanje entropije sistema. Entropija torej predstavlja vrsto mere za neorganiziranost sistema. Izraža težnjo sistema, da sčasoma preide v stanje popolne neorganiziranosti (Mele et al., 2010; Adams et al., 2013). Kadar se entropija povečuje, se sistem nagiba k razpadu, zmanjševanje (neorganiziranosti) pa lahko dosežemo z informacijami, kar potrjuje izredno občutljivo povezavo med entropijo sistema in količino informacij o njem (Drack in Schwarz, 2010). Če naj katerikoli sistem v fizičnem svetu ohrani prepoznaven sklop notranjih odnosov, se mora biti sposoben vsaj začasno upreti statističnemu izidu neorganiziranosti, ki ga napoveduje drugi zakon termodinamike. Ta zakon določa, da se »entropija vedno povečuje v vsakem zaprtem sistemu, ki ni v ravnovesju in ostaja konstantna za sistem, ki je v ravnovesju« (Bullock in Stallybrass, 1977). Sistemi vedno porabijo energijo, ki je na voljo, razen če jim to namenoma preprečujejo zunanji dejavniki, zato morajo v sistemu delovati organizirane sile ali odnosi, ki omogočajo ohranitev njegove strukture in funkcije. Notranji odnosi v entiteti, ki ne vsebuje tovrstnih značilnosti, se nagibajo k razpadanju, dokler ni doseženo stanje termodinamskega ravnovesja (Laszlo in Krippner, 1998).

Strukturne spremembe znotraj sistema zahtevajo dobro poznavanje vseh značilnih lastnosti njegovih elementov, kakor tudi značilnih lastnosti sistema kot celote. Značilne lastnosti v tem kontekstu razumemo kot tiste, ki neposredno vplivajo na delovanje sistema. V učbeniku se osredotočamo prvenstveno na IS, njihove elemente in lastnosti, značilnosti informacijskih povezav in interakcije med različnimi IS ter tudi na poslovne procese, ki naj bi jih le-ti podpirali.





2.3 Slovenski zdravstveni sistem

Prva reforma zdravstvenega varstva v samostojni Sloveniji, ki je bila izpeljana 1. marca leta 1992, je vpeljala Bismarckov model ali model socialnega zdravstvenega zavarovanja ter uvedla nekatere pomembne spremembe na področju zakonske ureditve zdravstva. Med najpomembnejšimi spremembami sta bili uvedba obveznega in dodatnega zdravstvenega zavarovanja ter ustanovitev ZZZS, ki izvaja obvezno zdravstveno zavarovanje s prispevki, ki jih plačujejo z zakonom opredeljeni zavezanci. Poleg uvedbe obveznega zdravstvenega zavarovanja je reforma zdravstvenega varstva vključevala tudi privatizacijo na trgu zdravstvenih storitev in omogočila ustanovitev zasebnih zdravstvenih praks ter uvedbo doplačila za zdravstvene storitve in (ponovno) uvedbo strokovnih združenj (Zdravniška in Lekarniška zbornica). Z ustanovitvijo Vzajemne zdravstvene zavarovalnice d.v.z. konec leta 1999 je ZZZS izvajanje prostovoljnih zdravstvenih zavarovanj, ki so se do tedaj izvajala na ZZZS, prenesel na novo družbo (ZZZS, 2013). Zakon o zdravstvenem varstvu in zdravstvenem zavarovanju (ZZVZZ, Ur. l. RS, št. 9/1992) je do danes doživel številne spremembe in dopolnitve. Zakonodajne spremembe naj bi na eni strani poskušale ohraniti pomembne dosežke iz prejšnje ureditve sistema zdravstvenega varstva, ki so se nanašale predvsem na dostopnost zdravstvenih storitev in pravice pacientov, na drugi strani pa zagotovile sredstva za vzdržno financiranje ter nemoteno delovanje in razvoj zdravstvenega sistema.

Aktivnosti na področju javnega zdravstva v večini oblikujejo, izvajajo in spremljajo NIJZ in devet regionalnih območnih enot (MGRT, 2012). NIJZ ima osrednjo vlogo pri zagotavljanju javnega zdravja in zajema dejavnosti na področju krepitve zdravja ter preprečevanja bolezni in podaljševanja življenja s pomočjo organiziranih ukrepov družbe. Skladno s svojimi nalogami in pooblastili skrbi za varovanje in krepitev zdravja prebivalstva, predvsem z obveščanjem javnosti in zagotavljanjem potrebnih informacij za kakovostno odločanje zdravstvenih strokovnjakov in odločevalcev na nacionalni in lokalni ravni (NIJZ, 2010).

Področje zdravstvenega varstva sodi v pristojnost MZ, ki opravlja tudi funkcijo nadzora zdravstvenega sistema. Kompleksna organizacijska struktura zdravstvenega sistema vključuje številne organizacije, med katerimi se nahajajo agencije v okviru MZ (Zdravstveni inšpektorat), javni zavodi (ZZZS, NIJZ), bolnišnice, klinike in zdravstveni domovi ter tudi zasebni ponudniki zdravstvenih storitev, številne nevladne organizacije (NVO) in strokovna združenja (MGRT, 2012) (Slika 2). V skladu z 2. členom Zakona o zdravstveni dejavnosti (ZZDej, Ur. l. RS, št. 23/2005) se zdravstvena dejavnost opravlja na primarni, sekundarni in terciarni ravni. Zdravstvena dejavnost na primarni ravni obsega osnovno zdravstveno in lekarniško dejavnost. Zdravstvena dejavnost na sekundarni ravni obsega specialistično ambulantno in bolnišnično dejavnost. Zdravstvena dejavnost na terciarni ravni obsega opravljanje dejavnosti klinik, kliničnih inštitutov ali kliničnih oddelkov ter drugih pooblaščenih zdravstvenih zavodov. Kot posebne specialistične dejavnosti se na sekundarni in terciarni ravni opravljajo socialnomedicinska, higienska, epidemiološka in zdravstveno-ekološka dejavnost.

Slika 2: Struktura slovenskega zdravstvenega sistema



Vir: Prirejeno po Albreht et al. (2009)



Po ZZVZZ (Ur. l. RS, št. 72/2006) je zdravstveno varstvo opredeljeno kot sistem družbenih, skupinskih in individualnih aktivnosti, ukrepov in storitev za krepitev zdravja, preprečevanje bolezni, zgodnje odkrivanje, pravočasno zdravljenje, nego in rehabilitacijo zbolelih in poškodovanih. Poleg tega obsega tudi pravice iz zdravstvenega zavarovanja, s katerimi se zagotavlja socialna varnost v primeru bolezni, poškodbe, poroda ali smrti (ZZVZZ, 2006).

Keber et al. (2003) natančneje opredeljujejo sistem zdravstvenega varstva kot nabor temeljnih elementov zdravstvenega varstva in njihovo medsebojno urejenost. Med omenjene elemente uvrščajo:

■ uporabnike zdravstvenega varstva, ki v tem sistemu nastopajo bodisi sami kot plačniki zdravstvenih storitev in izdelkov, bodisi posredno kot zavarovanci organizacij obveznega in prostovoljnega zdravstvenega zavarovanja;

■ dobrine zdravstvenega varstva, ki jih sestavljajo storitve in izdelki, s katerimi lahko posamezniki zadovoljujemo svoje potrebe glede zdravstvenega varstva;

■ organizacije zdravstvenega varstva, ki nudijo dobrine zdravstvenega varstva;

■ državo, ki v sistemu zdravstvenega varstva izoblikuje družbeni interes ter ga v njem tudi uresničuje, in sicer tako, da bodisi neposredno posega v upravljanje organizacij zdravstvenega varstva in organizacije obveznega zdravstvenega zavarovanja, bodisi da z ustreznimi ukrepi regulira delovanje in učinke delovanja zdravstvenih organizacij.

Sistemsko gledano, zdravstveni sistem predstavlja družbeni mehanizem, ki spreminja splošne človeške, materialne in finančne vire (input) v specializirane zdravstvene storitve (output) in slednje naprej v zdravstvene rezultate (outcome), ki so osredotočeni na izboljšanje javnozdravstvenega stanja družbe (Jarvis et al., 2020; Leeson in Thompson, 2021). Zdravstveni sistem je torej skupek elementov in aktivnosti ter medsebojnih povezav, ki skladno s pretokom informacij in izvedbo poslovnih procesov tvorijo dodano vrednost za vse deležnike.





2.4 Informacijski sistem

IS je sestavni in neločljivi del vsakega upravljanega in ciljno usmerjenega sistema. Njegova primarna funkcija je permanentno oskrbovanje vseh upravljavskih in odločevalskih ravni v danem tehnološkem ali organizacijskem sistemu z ustreznimi in uporabnimi informacijami (Vintar, 2006). Pojem IS se v zadnjih desetletjih vse pogosteje uporablja v literaturi, njegove opredelitve pa so izredno neenotne in običajno zaznamovane z vidikom njegove obravnave, včasih pa tudi nekonsistentne in prekrivne z drugimi vidika preučevanja IKT. K obstoječemu stanju so v veliki meri prispevali nesluten razvoj IKT in raznolikih IS v zadnjih treh desetletjih ter zelo obsežna ekspanzija IKT na najrazličnejša področja znanosti, gospodarstva in vsakodnevnega življenja.

Skladno s tem so tudi raziskave IS običajno interdisciplinarne in se splošno rečeno na eni strani ukvarjajo s preučevanjem tehnološko-tehničnih vidikov IS, na drugi strani pa s preučevanjem vplivov in dolgoročnih učinkov IS na vedenje posameznikov, skupin in organizacij (Wilson, 2000; Galliers et al., 2006; Haux, 2018). S tega vidika je mogoče raziskave IS umestiti znotraj dveh znanstvenih paradigem, in sicer vedenjskih ved, ki se ukvarjajo z razvojem in preverjanjem teorij, usmerjenih v razlago in napovedovanje človekovega ali organizacijskega vedenja, ter informacijskih ved, ki premikajo meje človekovih in organizacijskih sposobnosti z ustvarjanjem novih in inovativnih IKT rešitev (Mandrola, 2020; El Benny et al., 2021).

Vzporedno so se z vse obsežnejšimi raziskavami in razvojem na področju IS spreminjala tudi dojemanja IS in njihove opredelitve. Ena prvotnih definicij, ki sega v šestdeseta leta prejšnjega stoletja, opredeljuje IS kot podsistem poslovnega sistema, ki proizvaja vse potrebne informacije za delovanje le-tega iz njegovega okolja. Druga, kasnejša in bolj procesno usmerjena opredelitev, pojmuje IS kot en vidik obravnave poslovnega sistema, kar pomeni, da je IS dejansko del poslovnega sistema, ki obravnava le-tega z informacijskega vidika. Slednji pogled je nedvomno širši, saj z vidika poslovnega sistema ni mogoče postaviti jasnih meja med značilnimi procesi v poslovnem sistemu (temeljni, upravljavski, informacijski), če jih želimo obravnavati kot podsisteme. Njihove aktivnosti so namreč pogosto tako prepletene med seboj, da jih ni mogoče jasno ločiti (Vintar, 2006; Melville, 2010). Tudi Langefors (1973) je na začetku sedemdesetih let podal precej abstraktno opredelitev IS, saj le-ta po njegovem mnenju predstavlja tehnološki medij za snemanje, shranjevanje in širjenje jezikovnih izrazov ter sprejemanje ugotovitev na podlagi teh izrazov. Sprague (1980) pojmuje IS kot celovito množico aplikacij in aktivnosti, ki so potrebne za upravljanje, obdelavo in uporabo informacij kot virov neke organizacije ali poslovnega sistema. IS sestavljajo komplementarne mreže strojne in programske opreme, ki jih ljudje in organizacije uporabljajo za zbiranje, filtriranje, obdelavo, ustvarjanje in distribucijo podatkov (Anderson et al., 2006; Jessup in Valacich, 2008; Bhyat et al., 2021). Alter (2006) preučuje IS skozi prizmo delovnega sistema, v katerem ljudje z uporabo IKT in drugih virov izvajajo poslovne procese s ciljem proizvodnje izdelkov/storitev za notranje ali zunanje uporabnike. Skladno s tem opredeljuje IS kot posebno vrsto delovnega sistema, ki uporablja IKT za zajem, prenos, shranjevanje, iskanje, obdelavo ali prikazovanje informacij za podporo enemu ali več delovnim sistemom (Krisper, 2006; Lowery, 2020). Ralston (1976) v svoji definiciji dobro povzema raznolike opredelitve in različne pristope preučevanja IS. Njegova definicija, ki je verjetno ena največkrat citiranih pa tudi univerzalno uporabnih, opredeljuje IS kot celoto ljudi, postopkov in naprav, zasnovano za zbiranje, obdelavo, shranjevanje in distribucijo podatkov oziroma informacij.

V literaturi je mogoče najti še številne druge razlage in opredelitve IS, med katerimi so nekatere že bolj ozko usmerjene in se osredotočajo na značilnosti posameznih specializiranih IS, ki so se začeli pojavljati na področju (Opitz et al., 2010). Najbolj znani med njimi so upravljavski IS (UIS, ang. Management Information System – MIS), sistem za avtomatsko obdelavo podatkov (AOP, ang. Electronic Data Processing – EDP), poslovodni IS (PIS, ang. Executive IS – EIS), sistemi za sprotno analitično procesiranje (SSAP, ang. On Line Analytical Processing – OLAP), sistemi za podporo odločanju/odločitveni sistemi (OS, ang. Decision Support System – DSS), integrirani poslovni IS (IPIS, ang. Enterprise Resource Planning – ERP) in poslovna inteligenca (PI, ang. Business Intelligence – BI). Krisper (2006) je na Sliki 3 ponazoril razvoj specializiranih IS po posameznih ravneh odločanja znotraj poslovnega sistema.

Slika 3: Razvoj informacijske podpore po ravneh odločanja



Vir: Prirejeno po Krisper (2006)



Eden bolj razširjenih in pomembnih je UIS, pogosto opredeljen kot IS, ki zagotavlja informacije, potrebne za upravljanje organizacije (Oz, 2006; O’Brien, 2002), oziroma kot formalna metoda, ki upravljavcem zagotavlja natančne in ažurne informacije, ki so potrebne za sprejemanje odločitev in omogočajo učinkovito planiranje, upravljanje in delovanje organizacije (Melville, 2010; Griffin, 2021). Hicks (1993) pojmuje UIS kot formaliziran in računalniško podprt IS, ki povezuje podatke iz različnih virov za zagotavljanje informacij, ki so potrebne za sprejemanje ustreznih odločitev, velikokrat pa se UIS izpostavlja tudi kot sredstvo za podporo odločanju in sprejemanju strateških odločitev v organizaciji oziroma poslovnemu sistemu (Laudon in Laudon, 2006; Feinglass in Salmon, 2021). Videti je, da zaradi naraščajočega števila specializiranih IS raznolikost opredelitev in pristopov k preučevanju IS v zadnjih desetletjih strmo narašča, zaradi česar ni presenetljivo, da definicije postajajo čedalje bolj koncizne in osredotočene na ozko področje, ki ga IS pokriva.

Čeprav se področje IS kot znanstvena disciplina razvija že dobrih trideset let (Venkatesh et al., 2021), pa je osrednji koncept preučevanja še vedno nedorečen in ostaja predmet številnih razprav (Asemi et al., 2011; Pasaribu, 2021). Generalno obstajata dva pogleda na to vprašanje: prvi je precej ozko usmerjen, saj v preučevanje IS vključuje prvenstveno IKT rešitve in njihov razvoj ter druge tehnološke inovacije (Alonso et al., 2019); drugi, širši pogled pa se pri preučevanju IS osredotoča na prepletanje in medsebojni vpliv socialnih ter tehničnih vidikov IKT v dinamičnem in razvijajočem se družbenem kontekstu (Mansour in Ghazawneh, 2009). Glede na teoretična izhodišča, ki poudarjajo, da je IS izrazito socio-tehnični sistem, mora vsak poskus, ki si prizadeva za celovito in objektivno obravnavo IS, nedvomno uporabiti uravnotežen raziskovalni pristop, ki bo namenil ustrezno pozornost tako IKT kot tudi njihovemu širšemu družbenemu kontekstu.

Ne glede na številne različne vidike preučevanja in opredeljevanja pa je cilje IS mogoče relativno enostavno povzeti. Vsak naj bi namreč nudil kakovostno podporo poslovanju, vodenju in sprejemanju odločitev. V luči slednjega morajo biti zasnovane in usklajene tudi vse sestavine ter aktivnosti, ki se izvajajo znotraj danega IS. Sestavine IS so prikazane na Sliki 4.

Slika 4: Sestavine informacijskega sistema



Vir: Prirejeno po Vintar (2006)



V širšem smislu se koncept IS ne nanaša samo na IKT, ki jih poslovni sistem uporablja, temveč tudi na način interakcije med ljudmi in IKT v luči zagotavljanja podpore poslovnim procesom in aktivnostim, ki se izvajajo v poslovnem sistemu (Kroenke, 2008).





2.5 Vloga informacijskega sistema v poslovnem sistemu

Vsako organizirano okolje, kjer se opravlja določena dejavnost, lahko imenujemo poslovni sistem. Podobno kot velja na splošno za sisteme tudi za poslovnega lahko rečemo, da je sestavljen iz elementov in vezi med njimi, ki predstavljajo organizacijsko strukturo. Elementi poslovnega sistema so torej ljudje, delovna sredstva in predmeti dela, organizacijska struktura pa je sestavljena iz množice vseh povezav in odnosov med navedenimi elementi poslovnega sistema (Vintar, 2006). Vsi elementi poslovnega sistema, vključujoč tudi njegovo strukturo, so odvisni od namena, ciljev ali funkcije znotraj področja, na katerem deluje. V luči učinkovitega izvajanja dejavnosti poslovnega sistema je treba zagotoviti povezano delovanje določenih poslovnih procesov. Poslovni proces je običajno opredeljen kot strukturiran in merljiv sklop aktivnosti, namenjenih proizvodnji določenega izdelka/storitve za določenega kupca ali trg (Hammer in Champy, 1993; Bhaskar, 2018). Pri opredeljevanju poslovnega procesa je še posebej poudarjen vidik, »kako« se delo opravlja v poslovnem sistemu. Poslovni proces torej predstavlja določeno zaporedje delovnih aktivnosti v času in prostoru, z začetkom in koncem, ter jasno opredeljenimi vhodnimi in izhodnimi količinami. Procesni pristop v tej luči pomeni strukturiran načrt za delovanje poslovnega sistema, jasno upoštevajoč uporabnikove potrebe in želje, procesi pa predstavljajo strukturo, s pomočjo katere poslovni sistemi izvajajo tisto, kar je potrebno za ustvarjanje vrednosti za njihove uporabnike (Chirumalla, 2021). Izvajanje dejavnosti poslovnega sistema zahteva usklajeno delovanje naslednjih treh procesov (Slika 5):

■ temeljni proces,

■ upravljavski proces,

■ informacijski proces.

Slika 5: Značilni procesi znotraj poslovnega sistema in njihove medsebojne povezave



Vir: Prirejeno po Vintar (2006)



Vsak od naštetih procesov se izvaja znotraj lastnega sistemskega okvirja, kljub temu pa popolnoma jasne ločitve med temi sistemi ni mogoče izpeljati. Procesi so med seboj prepleteni in neločljivo povezani in drug brez drugega ne morejo delovati ter posledično prispevati k doseganju ciljev poslovnega sistema.





2.5.1 Temeljni proces

V temeljnem procesu se izvaja preoblikovanje surovin, energije ali informacij v nov proizvod ali učinek, s katerim poslovni sistem izpolnjuje svoje začrtane cilje in zadovoljuje del družbenih potreb. Glavno vlogo znotraj temeljnega procesa imajo ljudje, delovna sredstva in delovni predmeti, ki v sodelovanju in s pomočjo storitev iz okolja omogočajo izvajanje temeljnega procesa. IS mora za potrebe izvajanja aktivnosti znotraj temeljnega procesa zagotavljati ustrezne podatke in informacije.

Pri izvajanju nekaterih dejavnostih (npr. zdravstvena dejavnost, javna uprava itd.) lahko ugotovimo, da že v okviru temeljnega procesa potekajo zelo intenzivne informacijske aktivnosti, ali natančneje zbiranje, obdelava, shranjevanje in distribucija podatkov, kar pomeni, da vsebujejo temeljni procesi znotraj določenih dejavnosti vse tehnološke značilnosti informacijskih procesov. V takšnih okoljih je vloga IKT zelo pomembna, saj na eni strani omogoča opravljanje temeljne dejavnosti, na drugi pa zagotavlja tudi informacijsko podporo za njeno izvajanje in upravljanje. Slednje presega klasičen pogled na vlogo in funkcijo IS znotraj poslovnega sistema, ki izpostavlja predvsem podporo, ki jo IS zagotavlja poslovnemu sistemu pri njegovem delovanju, upravljanju in sprejemanju odločitev. Če sodimo po spremembah, ki so jih v zadnjem desetletju prinesli IS tako na področju redefinicije temeljnih procesov kot tudi poslovnega modela, je mogoče ugotoviti, da se je vloga IS v poslovnem sistemu bistveno spremenila. Slika 6 prikazuje odnos med IS in poslovnim sistemom ter razkriva tok dogodkov v postopku uvajanja in uporabe IS v poslovnem sistemu.

Slika 6: Razmerje med organizacijo in IS



Vir: Prirejeno po du Plooy (2002)



Na sliki je prikazan neprekinjen in dinamičen kontinuum medsebojnih vplivov IS in poslovnega sistema. Tovrstno razmerje med IS in poslovnim sistemom predpostavlja, da IS izkazujejo različne in pomembne dolgoročne implikacije ter da lahko poleg informacijske podpore zagotavljajo tudi druge funkcionalnosti, ki vplivajo na strateške vidike delovanja poslovnih sistemov. Posamezni avtorji (Böhmann et al., 2018; Morcillo Serra et al., 2020) v luči slednjega zatrjujejo, da bi se morali vpeljava in uporaba IS v poslovnem sistemu obravnavati kot resen strateški poseg, saj se IS v takšnem kontekstu pogosto uporabljajo kot orodje za izvedbo organizacijskih sprememb in ne kot orodje za odpravo informacijske asimetrije in nezmožnosti upravljanja informacijskih virov.





2.5.2 Upravljavski proces

Upravljavski proces vključuje aktivnosti, ki se osredotočajo na optimalno izbiro in opredelitev strateških ciljev ter vodenje temeljnega procesa in s tem tudi celotnega poslovnega sistema v smeri doseganja zastavljenih ciljev. Izvajanje slednjih aktivnosti – ali enostavneje povedano upravljanje – predstavlja torej vodenje temeljnega procesa v smeri dogovorjenih strateških ciljev, upoštevajoč poslanstvo poslovnega sistema in druge dejavnike (normativni, družbeno-ekonomski ipd.). Krisper (2006) opredeljuje upravljanje (menedžment) kot proces planiranja, organiziranja in spremljanja/nadziranja (controlling) poslovne aktivnosti. Najpomembnejša in osrednja aktivnost, ki se pojavlja na vseh ravneh upravljavskega procesa, je odločanje. Odločanje je proces izbire ene izmed več možnih alternativ. Izbrana alternativa mora poslovnemu sistemu zagotavljati največjo možno korist oziroma najkrajšo in najracionalnejšo pot do uresničitve strateških ciljev v danih okoliščinah (Smith in Fingar, 2006). Odločitev za posamezno alternativo je zelo odvisna od načina predstavitve možnih alternativ ter informacij in podatkov, ki se nanašajo na vsako od ponujenih alternativ. Odločanje je torej močno povezano in odvisno od kakovosti ter količine informacij, ki jih upravljavcem poslovnega sistema zagotavlja IS.





2.5.3 Informacijski proces

Kakovosten upravljavski proces zahteva ustrezne informacije. Opredelitev in analiza odnosov med materialnimi, energetskimi in informacijskimi tokovi v poslovnem sistemu razkriva, da so informacijski tokovi namenjeni upravljanju materialnih in energetskih tokov (Vintar, 2006). Glede na naravo in funkcijo pa tudi notranje in zunanje pogoje za delovanje poslovnega sistema je upravljavski proces možno izvajati na različne načine. Slednje posledično pomeni, da so v različnih upravljavskih procesih tudi potrebe po informacijah različne. V luči raznovrstnih informacijskih potreb se poslovni sistemi pogosto odločajo za posebne in prilagojene IS, ki so izdelani v skladu z značilnostmi temeljne dejavnosti, ki jo poslovni sistem izvaja, ter specifičnimi pogoji poslovanja v danem okolju. Kakovosten informacijski proces mora omogočati pretvorbo podatkov v informacije ter odpravljati informacijsko asimetrijo oziroma zagotavljati vsem uporabnikom (posebno upravljavcem) relevantne in pravočasne informacije, ki jih potrebujejo pri svojem delu. Posamične aktivnosti, ki potekajo v sklopu informacijskega procesa, je mogoče povzeti na naslednji način (Vintar, 2006):

■ zajem podatkov,

■ prenos podatkov od mesta pridobivanja do mesta obdelave,

■ obdelava podatkov,

■ prenos od mesta obdelave do mesta uporabe,

■ uporaba podatkov,

■ hramba podatkov po poljubni stopnji obdelave.

Čeprav je navedene procese mogoče obravnavati kot zaključene celote (ljudje, delovna sredstva, predmeti dela, aktivnosti itd.), ki potekajo znotraj svojih sistemov, pa natančne ločnice med njimi dejansko ni mogoče potegniti. Opisani procesi so prepleteni in eksistencialno odvisni drug od drugega. Slednja ugotovitev razkriva pomembno vlogo informacijskih procesov in pripadajočih orodij oziroma IS, saj le-ti na eni strani predstavljajo infrastrukturo poslovnega sistema (oskrba temeljnega in upravljavskega procesa z relevantnimi in pravočasnimi informacijami), na drugi strani pa pri opravljanju določenih dejavnosti predstavljajo pomemben del upravljavskega in temeljnega procesa in pravzaprav omogočajo njuno izvajanje. Dualna funkcija IS bo opisana v nadaljevanju, ki se osredotoča na vlogo IS pri ustvarjanju vrednosti v poslovnem sistemu.





2.5.4 Informacijski sistem in ustvarjanje vrednosti v poslovnem sistemu

Splošno gledano se poslovni proces prične z opredelitvijo poslovnih ciljev, skladnih s poslanstvom poslovnega sistema, in zaključi z uresničitvijo le-teh. Poslovni procesi so namenjeni ustvarjanju dodane vrednosti/dobička za poslovni sistem in določene vrednosti za končne uporabnike. Zasnovani morajo biti optimalno, tako z vidika dejavnosti, ki se odvijajo znotraj poslovnega procesa ter njihove usklajenosti, kot tudi z vidika porabe virov in časa ter kakovosti proizvedenih izdelkov ali ponujenih storitev. Samo dobro načrtovani in strukturirani poslovni procesi lahko namreč zagotovijo povečanje učinkovitosti poslovnega sistema (večja dodana vrednost, nižji stroški ipd.) ter ponudbo takšnih izdelkov ali storitev, ki predstavljajo resnično vrednost za uporabnike/kupce in ustrezajo njihovim potrebam in željam. Poslovni procesi zaradi svoje vloge in pomena znotraj poslovnih sistemov predstavljajo kritičen dejavnik uspeha in pomemben instrument za doseganje zastavljenih ciljev.

Procesno orientiran poslovni sistem presega ovire strukturne razdrobljenosti in se poskuša izogniti izoliranosti ter medsebojni nepovezanosti posameznih funkcij v poslovnem sistemu. Poslovni proces se lahko razčleni na več podprocesov, ki imajo sicer svoje značilne lastnosti, kljub temu pa vsi skupaj prispevajo k uresničevanju poslovnih ciljev, ki jih zasleduje nadrejeni proces. Analiza poslovnih procesov običajno vključuje razčlenitev poslovnih procesov in podprocesov vse do ravni posameznih aktivnosti.

Razumevanje poslovnih procesov in aktivnosti ter njihove vloge pri ustvarjanju vrednosti je kritičen element pri razvoju in učinkovitem doseganju strateških ciljev poslovnega sistema. Slednjo predpostavko je analiziral Michael Porter v svojem vplivnem delu Konkurenčna prednost (ang. Competitive Advantage) iz leta 1985, v katerem je prvič predstavil koncept vrednostne verige. Vrednostna veriga je skupek povezanih aktivnosti, ki jih poslovni sistem izvaja s ciljem ustvarjanja vrednosti za svoje stranke (Porter, 1985). Ločimo dve vrsti vrednostne verige, in sicer zunanjo, ki vključuje vse poslovne subjekte znotraj širšega poslovnega sistema (podjetja, organizacije, zavodi ipd.), in notranjo, ki vključuje poslovne aktivnosti, ki se izvajajo znotraj posameznega poslovnega subjekta. Porter je predlagal generičen model vrednostne verige, ki ga lahko poslovni sistemi uporabijo pri pregledu in analizi vseh svojih aktivnosti ter ocenijo njihovo povezanost. Način izvedbe poslovnih aktivnosti determinira višino stroškov in kritično vpliva na ustvarjanje dodane vrednosti/dobička poslovnega sistema. Slednje orodje zagotavlja celovit pregled nad izvedbo poslovnih aktivnosti in omogoča boljše razumevanje ter identifikacijo virov, ki generirajo vrednost v poslovnem sistemu.

Namesto analiziranja posameznih oddelkov ali različnih vrst računovodskih stroškov se koncept vrednostne verige osredotoča na preučevanje sistemov aktivnosti oziroma celotnega procesa spreminjanja vhodnih količin v izhodne, ki jih na koncu kupijo stranke/uporabniki. Porter (1985) je skladno z navedenim pristopom opisal verigo aktivnosti, ki so skupne vsem podjetjem in poslovnim sistemom, ter jih razdelil v temeljne in podporne aktivnosti. Elementi v Porterjevi vrednostni verigi so predstavljeni na Sliki 7 in opisani v nadaljevanju.

Slika 7: Porterjeva generična vrednostna veriga



Vir: Prirejeno po Porter (1985)



Temeljne aktivnosti

Primarne aktivnosti se nanašajo neposredno na fizično ustvarjanje vrednosti, prodajo, vzdrževanje in podporo izdelkom ali storitvam. Porter (1985) navaja in opisuje v nadaljevanju predstavljene temeljne aktivnosti.

■ Vhodna logistika – vključuje vse dejavnosti, povezane z notranjim sprejemom, shranjevanjem in distribucijo vhodov. Ključni dejavnik pri ustvarjanju vrednosti v tej fazi so odnosi poslovnega sistema z dobaviteljem.

■ Proizvodnja – vključuje preoblikovalne dejavnosti, ki spreminjajo vložke v izložke, ki se kasneje zagotavljajo strankam. V tej fazi je za ustvarjanje vrednosti zadolžen celoten proizvodni sistem.

■ Izhodna logistika – vključuje dejavnosti, povezane z dobavo in dostavo izdelkov ali storitev strankam. Sem se uvrščajo sistemi za zbiranje, shranjevanje in distribucijo izdelkov ali storitev, ki so lahko z vidika poslovnega sistema notranje ali zunanje narave.

■ Trženje in prodaja – vključuje dejavnosti, ki se uporabljajo pri oglaševanju in prepričevanju strank, da kupujejo izdelke pri točno določenem poslovnem sistemu in ne pri njegovih tekmecih. Koristi, ki jih poslovni sistem ponuja in način njihovega posredovanja oziroma komunikacije, so glavni vir vrednosti v tej fazi.

■ Storitve – vključujejo dejavnosti za stranke poslovnega sistema, ki so povezane z vzdrževanjem vrednosti izdelkov ali storitev tudi potem, ko so bili izdelki že kupljeni ali storitve opravljene (vzdrževanje in poprodajne storitve).

Podporne aktivnosti

Podporne aktivnosti so podlaga za izvajanje temeljnih aktivnosti. Pikčaste črte na Sliki 8 nakazujejo, da imajo podporne aktivnosti pomembno vlogo pri izvajanju tako vsake posamezne kot vseh temeljnih aktivnosti skupaj. Koncept vrednostne verige izpostavlja naslednje podporne aktivnosti (Porter, 1985):

■ naročila in nabava – poslovni sistem si s temi aktivnostmi zagotavlja materialne vire za poslovanje. Sem prištevamo iskanje ustreznih ponudnikov in pogajanje za najnižje cene materiala;

■ tehnološki razvoj – vključuje aktivnosti za upravljanje in obdelavo informacij kot tudi aktivnosti za zaščito baze znanja, ki je s časom nastala v poslovnem sistemu. Zmanjševanje stroškov za IKT, sledenje tehnološkemu napredku in vzdrževanje tehnične odličnosti predstavljajo vir ustvarjanja vrednosti znotraj te podporne aktivnosti;

■ upravljanje s človeškimi viri – osredotoča se na kakovost poslovnega sistema pri zaposlovanju, najemanju, usposabljanju, nagrajevanju in ohranjanju človeških virov. Ljudje so pomemben vir vrednosti, kar pomeni, da lahko poslovni sistemi z dobrimi kadrovskimi praksami veliko prispevajo k uspešnosti svojega poslovanja;

■ infrastruktura – na eni strani predstavlja podporni sistem celotnemu poslovnemu sistemu, na drugi pa podporne funkcije, ki omogočajo izvajanje vsakodnevnih proizvodnih aktivnosti. Upravljanje, računovodstvo, pravne in administrativne službe so samo nekatere izmed nujnih funkcij infrastrukture, ki jih lahko poslovni sistem uporabi za ustvarjanje vrednosti.

Vrednostna veriga predstavlja generičen okvir tako za analizo stroškov kot za razčlenitev in izčrpen pregled že obstoječih in potencialnih virov za ustvarjanje vrednosti. Porter (1985) je poudaril, kako pomembni so (ponovno) povezovanje in usklajevanje aktivnosti (tudi posameznih nalog ali dejavnosti znotraj aktivnosti), razmišljanje o medsebojnih odnosih med aktivnostmi in dojemanje vrednostne verige kot pomembnega dejavnika, ki v veliki meri determinira poslovno uspešnost in učinkovitost poslovnega sistema. Vrednostna veriga jasno ponazarja večplastnost poslovnih sistemov in potrebo po analizi aktivnosti (temeljnih in podpornih) ter razumevanju njihove vloge v procesu ustvarjanja (dodane) vrednosti v poslovnem sistemu. Čeprav je bil model vrednostne verige prvotno načrtovan predvsem za kvantitativne analize, pa njegova struktura omogoča tudi relativno enostaven pregled prednosti in slabosti poslovnega sistema ter njihovo kvalitativno vrednotenje. Z analizo vrednostne verige je Porter (1985) poskušal preseči omejitve, ki nastajajo zaradi sektorske in funkcijske razdrobljenosti in so zelo pogoste v poslovnih sistemih. Analiza vrednostne verige lahko pomaga pri identifikaciji sinergij znotraj posameznih aktivnosti ter omogoča razčlenitev in vrednotenje delovanja celotnega poslovnega sistema, ne samo njegovih posameznih delov.

Porterjeva (1985) generična vrednostna veriga kot eno podpornih aktivnosti navaja tudi tehnološki razvoj, ki se v veliki meri osredotoča na IKT oziroma natančneje na IS. Ti naj bi omogočali zbiranje, obdelavo in analizo relevantnih podatkov in informacij ter na ta način zagotavljali podporo pri upravljanju temeljnih aktivnosti. S tega vidika predstavlja vrednostna veriga uporaben instrument za analizo informacijskih potreb znotraj posameznih temeljnih in podpornih aktivnosti ter informacijskih tokov med posameznimi temeljnimi in podpornimi aktivnostmi. Tovrstna analiza je lahko zelo uporabna pri snovanju ustreznih tehnoloških rešitev in oblikovanju IS, ki bi zadovoljili informacijske potrebe vseh akterjev v poslovnem sistemu.

Slednjo prednost bi lahko z določenimi modifikacijami in spremembami izkoristili tudi pri snovanju digitalnih rešitev v zdravstvenem sistemu. Ena možnih prilagoditev Porterjeve (1985) vrednostne verige zdravstvenemu okolju je prikazana na Sliki 9. Analiza vrednostne verige, ki je prilagojena zdravstveni dejavnosti in razmeram v zdravstvenem ekosistemu, bi lahko ponudila odgovore na številna vprašanja, povezana z digitalizacijo zdravstvenega sistema. Poglobljena analiza vseh aktivnosti znotraj vrednostne verige (temeljnih in podpornih), od preventive in vstopa pacienta v zdravstveni sistem pa vse do njegovega izstopa iz sistema in nadzora po opravljeni rehabilitaciji, bi lahko razkrila informacijske potrebe posameznih akterjev in nakazala smer ustreznih informacijskih tokov med akterji znotraj zdravstvenega sistema. Digitalizacija določenega poslovnega sistema naj bi vključevala naslednje vidike (Vintar, 2006):

■ uvajanje IKT v postopke oblikovanja, shranjevanja, obdelave in iskanja informacij;

■ prilagoditev informacijskih tokov in informacijskih povezav novim tehnološkim možnostim;

■ spreminjanje organizacije dela in organizacijskih struktur;

■ prenovo poslovnih procesov in postopkov pod vplivom uvajanja IKT;

■ razvoj področja upravljanja informacij in informacijskih virov kot enega ključnih področij menedžmenta.

Informacijski proces (glej Sliko 9; Upravljanje informacijskih virov/ZIS (eZdravje)) ima, kot je že bilo rečeno, v nekaterih dejavnostih izrazito pomembno vlogo. Zdravstvo je ena takšnih dejavnosti, v katerih imajo IKT oziroma natančneje IS izrazito dualno funkcijo. Iz analize vrednostne verige v zdravstvenem sistemu je namreč razvidno, da ZIS predstavlja pomemben del infrastrukture, saj na eni strani neposredno podpira upravljavski proces (upravljanje kliničnih in finančnih vidikov poslovanja), na drugi pa izvedbo temeljnega (kliničnega) procesa (spremljanje in preventiva, diagnosticiranje, priprava, zdravniško posredovanje, okrevanje/rehabilitacija, nadzor/ukrepanje). Hkrati s tem pa informacijski procesi, ki se s pomočjo ZIS odvijajo znotraj zdravstvenega sistema, predstavljajo zelo pomemben in neločljivi del samega upravljavskega in temeljnega (kliničnega) procesa. Funkcija informacijskega procesa v zdravstvenem sistemu je tako pomembna, da kakovostna izvedba upravljavskega in temeljnega (kliničnega) procesa brez informacijske podpore pogosto sploh ni mogoča. Učbenik se v luči slednjih ugotovitev v nadaljevanju osredotoča prvenstveno na upravni ZIS, ki podpira tako upravljanje kliničnih kot tudi finančnih vidikov poslovanja zdravstvenega sistema. Kritična vloga ZIS znotraj aktivnosti upravljanja informacijskih virov, ki predstavlja eno najpomembnejših podpornih aktivnosti znotraj vrednostne verige v zdravstvenem sistemu, je ponazorjena na Sliki 8.

Slika 8: Vrednostna veriga v zdravstvenem sistemu



Vir: Lasten (2022)



Porterjev (1985) model vrednostne verige je v zdravstvenem sistemu uporaben tako v opisnem kot v predpisovalnem smislu. Model vrednostne verige s sistematičnim strukturiranjem celotnega niza aktivnosti znotraj procesa zdravstvene oskrbe omogoča analizo vseh aktivnosti (tudi posamičnih) in vrednotenje njihovega prispevka k ustvarjanju vrednosti za paciente. Analiza vrednostne verige predstavlja nadvse uporaben pristop, ki omogoča sistematično integracijo vseh elementov s področja kliničnih procesov (temeljne aktivnosti) ter upravljavskih in informacijskih procesov (podporne aktivnosti) v funkcionalno in učinkovito celoto. S tega vidika ponuja model vrednostne verige upravljavcem zdravstvenega sistema koristno orodje za (re)konfiguracijo in digitalizacijo kliničnih procesov ter posledično izboljšanje kakovosti zdravstvenih storitev.

VPRAŠANJA IN USMERITVE ZA UTRJEVANJE ŠTUDIJSKE SNOVI



■ Kdo je avtor STS in v katero obdobje segajo njeni začetki?

■ Opredelite ozadje in razmere, zaradi katerih je prišlo do razvoja in postopne uveljavitve STS.

■ Opredelite STS, njene glavne značilnosti in ugotovitve.

■ Na katerih področjih se danes STS največ uporablja in zakaj?

■ Opredelite pojem sistem. Kaj vključuje konceptualni okvir sistema?

■ Kakšna je njegova struktura, iz česa je sestavljen sistem in kakšen je njegov namen?

■ Kakšno funkcijo imajo elementi sistema in kakšne cilje sistemi zasledujejo?

■ Kaj je potrebno za delovanje sistema in kakšne vrste sistemov poznate?

■ Opišite spremembe in ukrepe, ki so bili uvedeni s prvo reformo zdravstvenega varstva v samostojni Sloveniji v zgodnjih devetdesetih letih prejšnjega stoletja.

■ Opredelite organizacijsko strukturo slovenskega zdravstvenega sistema ter vloge in funkcije ključnih deležnikov v okviru trenutne ureditve.

■ Katere temeljne elemente vsebuje sistem zdravstvenega varstva in kakšni so njihovi medsebojni odnosi in povezave?

■ Opredelite pojem IS, njegove značilnosti in namen.

■ Kakšna je vloga IS in kakšna je njegova primarna funkcija znotraj poslovnega sistema?

■ Katere vrste IS ločimo in kaj so njihovi primarni nameni oziroma cilji?

■ Kako se je skozi čas razvijala informacijska podpora na različnih ravneh odločanja?

■ Opredelite koncepte in pristope preučevanja IS ter glavne razlike med njimi.

■ Naštejte in opredelite sestavine ter vhodne in izhodne elemente IS.

■ Kaj je poslovni sistem, kateri elementi ga tvorijo in kakšne so njihove značilnosti, povezave in medsebojni odnosi?

■ Kaj je poslovni proces, kako je običajno zasnovan in čemu je namenjen?

■ Kateri procesi omogočajo izvajanje dejavnosti poslovnega sistema?

■ Opišite in analizirajte značilne procese znotraj poslovnega sistema ter njihove medsebojne povezave in cilje.

■ Opredelite aktivnosti, ki se izvajajo znotraj temeljnega procesa, ter nosilce, rezultate in cilje teh aktivnosti. Kakšne je vloga IS pri izvedbi teh aktivnosti in realizaciji ciljev temeljnega procesa?

■ Opredelite aktivnosti, ki se izvajajo znotraj upravljavskega procesa, ter nosilce, rezultate in cilje teh aktivnosti. Kakšne je vloga IS pri izvedbi teh aktivnosti in realizaciji ciljev upravljavskega procesa?

■ Opredelite aktivnosti, ki se izvajajo znotraj informacijskega procesa, ter nosilce, rezultate in cilje teh aktivnosti. Kakšne je vloga IS pri izvedbi teh aktivnosti in realizaciji ciljev informacijskega procesa?

■ Kako lahko IS prispevajo k ustvarjanju dodane vrednosti v poslovnem sistemu?

■ Opišite namen, strukturo in značilnosti koncepta vrednostne verige, ki ga je zasnoval Michael Porter leta 1985.

■ Opredelite temeljne aktivnosti znotraj vrednostne verige, njihove značilnosti in namen.

■ Opredelite podporne aktivnosti znotraj vrednostne verige, njihove značilnosti in namen.

■ Kakšen vpliv ima IS na izvajanje temeljnih oziroma podpornih aktivnosti ter kakšni sta vloga in funkcija IS pri zagotavljanju delovanja vrednsotne verige?

■ Kakšne spremembe oziroma izboljšave delovanja poslovnega sistema bi lahko omogočila uvedba IS in celovita digitalizacija poslovanja?

■ Kakšno vlogo in funkcije ima IS v zdravstvenem sistemu gledano skozi prizmo vrednostne verige?

■ Analizirajte dualno vlogo informacijskega procesa ter značilnost in pomembnost le-te v kontekstu zdravstvenega sistema in izvajanja zdravstvenih storitev.

■ Kako je mogoče uporabiti vrednostno verigo za analizo aktivnosti oziroma (re)konfiguracijo in digitalizacijo kliničnih procesov ter posledično izboljšanje kakovosti in učinkovitosti zdravstvenih storitev?





3 ZDRAVSTVENI INFORMACIJSKI SISTEMI



V pričujočem poglavju je podrobno opredeljen koncept ZIS. V sklopu poglobljene analize so opisani vzroki za nastanek in razvoj ZIS, pristopi k vse bolj množičnemu preučevanju ZIS, tehnološka in podatkovna struktura ZIS, ter vloga, značilnosti in funkcije, ki jih imajo ZIS v modernih zdravstvenih sistemih.

Izraz zdravstvena informatika se je v širši uporabi pojavil nekje okrog leta 1973 (Protti, 1995). Velik napredek v razvoju IKT je močno spodbudil razvoj informatike in njene vloge v zdravstvu v zadnjih desetletjih. Razcvet zdravstvene informatike je temeljito spremenil možnosti zbiranja in upravljanja z zdravstvenim znanjem na visoki ravni abstrakcije, kot tudi izgradnje integriranih in kompleksnih IS za podporo zdravstvenim procesom. Reformistični zagon na področju digitalizacije zdravstvenih sistemov je sovpadal s hitrim razvojem mikroprocesorjev in posledičnim večanjem cenovne dostopnosti do zmogljivih računalnikov, ki lahko shranjujejo, procesirajo in prenašajo ogromne količine podatkov. Tako so ZIS v moderni medicini presegli svoj dosedanji značaj spremljajoče dejavnosti in postali zelo pomembno orodje na področju razvoja, načrtovanja in odločanja v postopkih izvajanja zdravstvenih storitev ter upravljanja zdravstvenih sistemov.

Temeljite zdravstvene reforme, ki so posredno povzročile sistematično zbiranje, analizo in uporabo zdravstvenih podatkov s ciljem učinkovitejšega zdravstvenega menedžmenta, so se v razvitih državah pričele v osemdesetih letih prejšnjega stoletja. Projekti digitalizacije so se v večini primerov odvijali v organizaciji pristojnih ministrstev, ki so pričela izvajati reformne aktivnosti znotraj nacionalnih zdravstvenih sistemov. Mnogi avtorji (Lapointe et al., 2011; Anwar et al., 2011; Ibrahim et al., 2013; Svendsen et al., 2021 idr.) zatrjujejo, da je v tem času prišlo do nekaterih ključnih napak na področju digitalizacije zdravstva in razvoja ZIS, saj so se omenjeni napori po digitalizaciji najpogosteje osredotočali na posamezne segmente zdravstvenih sistemov ter se lotevali reševanja problema parcialno, kar še danes predstavlja velik problem. Uspešna in učinkovita digitalizacija zdravstvenega sektorja naj bi namreč integrirala vse njegove dele in ponudila celovite digitalne rešitve, ki bi omogočale združevanje podatkov in interoperabilnost na vseh ravneh (Ndlovu et al., 2021).

Pionirja na področju raziskovanja zdravstvene informatike, takrat še nove akademske discipline, sta bila Lindberg (1979) s knjigo The Growth of Medical Information Systems in the United States in Warner (1979) z delom Computer Assisted Medical Decision Making. Lindbergovo delo predstavlja sistematičen pregled raziskav in konceptualno analizo dotedanjih ugotovitev s področja zdravstvene informatike, medtem ko se Warnerjeva knjiga osredotoča na informacijsko podporo odločanju in predstavlja svojevrsten mejnik na področju informatike in njene vloge v odločevalskih in menedžerskih procesih v zdravstvu.

IKT revolucija in drastično znižanje cen osebnih računalnikov v devetdesetih letih prejšnjega stoletja sta omogočila nezaustavljiv preboj na področju zdravstvene informatike in povečala interes za razvoj in preučevanje vseh segmentov ZIS, njegovih prednosti in pomanjkljivosti kot tudi številnih implikacij ZIS na druge vidike znotraj celotnega sistema zdravstvenega varstva. V procesu skokovitega tehnološkega napredka v zadnjih dveh desetletjih je bil izraz ZIS uporabljan kot splošna sintagma, ki označuje praktično vse, kar je povezano z računalniki in medicino, in umešča ZIS kot razvijajoče se področje na presečišče medicinske informatike, javnega zdravja in poslovanja zdravstvenih ustanov (Rosenthal et al., 2010; Luo et al., 2012; Venkatesh et al., 2021). V širšem smislu, izraz ne ponazarja samo tehničnega vidika razvoja na področju zdravstvene informatike, ampak tudi stanje duha, način razmišljanja, odnos in zavezanost k omrežnemu globalnemu razmišljanju s ciljem izboljšanja zdravstvenega varstva na lokalni, regionalni in svetovni ravni s pomočjo IKT (Eysenbach, 2001; Feinglass et al., 2021).

Wilson (2000) opredeljuje ZIS kot skupek ljudi, orodij in postopkov, ki jih program zdravstvene oskrbe uporablja za zbiranje, procesiranje in prenos podatkov in so nujno potrebni za spremljanje, vrednotenje in nadzor zdravstvenega sistema. Marconi (2002) pojmuje ZIS kot uporabo IKT, interneta in drugih sorodnih tehnologij v zdravstveni industriji z namenom izboljšanja dostopnosti, učinkovitosti, uspešnosti in kakovosti klinične oskrbe in poslovnih procesov, ki jih izvajajo zdravstvene ustanove, zdravniki in drugi uporabniki v prizadevanju za izboljšanje zdravstvenega stanja pacientov. ZIS bi naj tako predstavljal na pacienta osredotočen mehanizem, ki prek različnih dimenzij zagotavlja bolj kakovostno zdravstveno oskrbo (HIMSS, 2003; Rosenberg et al., 2022), kar vključuje zagotavljanje ključnih informacij zdravstvenim deležnikom, ustrezno obveščanje državljanov o zdravju, spodbujanje interakcije med ponudniki zdravstvenih storitev in pacienti, pospeševanje integracije zdravstvenih poslovnih procesov, omogočanje lokalnega in oddaljenega dostopa do zdravstvenih informacij in informacijsko podporo za delodajalce in zaposlene ter plačnike in izvajalce. SZO opredeljuje ZIS kot socio-tehnični sistem, ki zagotavlja temelje za sprejemanje odločitev na vseh ravneh zdravstvenega sistema in ima štiri glavne naloge: zbiranje, urejanje, analizo in sintezo podatkov ter njihovo posredovanje in uporabo (Slika 9). ZIS zbira podatke iz zdravstvenega sektorja in drugih povezanih področij, omogoča analizo podatkov in zagotavlja njihovo splošno kakovost, ustreznost in pravočasnost ter jih pretvarja v informacije, ki nudijo podporo pri sprejemanju odločitev, povezanih z zdravjem (SZO, 2008 in 2017). Zaradi kompleksnosti zdravstvene dejavnosti bi naj celovit ZIS učinkovito povezoval številne podsisteme oziroma domene zdravstvenega sistema, ki jih je Sapirie (2000) klasificiral na sledeč način:

■ epidemiološki nadzor nad nalezljivimi boleznimi, okoljski pogoji in dejavniki tveganja;

■ lekarniška dejavnost, dobavitelji zdravil, nabava zdravil, planiranje, predpisovanje zdravil, nadzor kakovosti, spremljanje novosti na trgu zdravil;

■ vsakdanja poročila zdravstvenih zavodov in organizacij o izvajanju zdravstvenih storitev s primarne, sekundarne in terciarne zdravstvene ravni;

■ posebna poročila o izvajanju storitev na področju materinskih in otroških zadev ter načrtovanju družine, programih cepljenja in prevenciji HIV/AIDS okužb;

■ popis prebivalstva v povezavi z geografskim informacijskim sistemom (GIS), Veterinarskim uradom Republike Slovenije (VURS), NIJZ ter SURS;

■ register rojenih, umrlih in migracijska gibanja ter njihov vpliv na javno zdravje;

■ logistični sistem z nadzorom nad vsemi oddelki, zdravniki in drugimi zdravstvenimi delavci ter zdravstvenimi aparaturami (obremenitve, zmogljivosti, usposabljanja, amortizacija), upravljanje z dokumentarnimi viri, spremljanje nabavnih aktivnosti in zalog, spremljanje poslovanja z zunanjimi dobavitelji, vzdrževanje voznega parka in transportnih sredstev, nadzor sistema prehrane, izvajanje storitev čiščenja in pranja ter razporejanje bolniških postelj ipd.;

■ upravni sistem, ki vključuje zbiranje in analitiko kliničnih (ambulantne, bolnišnične/specialistične obravnave, diagnostične aktivnosti, klinične preiskave in laboratorijski izvidi, elektronski zdravstveni zapisi (EZZ) pacientov, predpisane terapije in zdravila ipd.) in finančnih podatkov (materialni in nematerialni stroški, prihodki in odhodki, cene storitev/izdelkov, stroškovna mesta in nosilci ipd.), povezanih z zagotavljanjem kakovostne zdravstvene oskrbe ter učinkovitim upravljanjem zdravstvenih zavodov oziroma zdravstvenega sistema v celoti (oblikovanje in spremljanje ustreznih kazalnikov ter izvedba ukrepov).

Slika 9: Generični model ZIS



Vir: Prirejeno po SZO (2008)



Na drugi strani obstajajo številne opredelitve ZIS, ki so bolj ozko usmerjene in osredotočene na posamezne vidike digitalizacije zdravstva. Le-te opisujejo ZIS kot proces zagotavljanja zdravstvenega varstva s pomočjo elektronskih sredstev, zlasti interneta. V to skupino raziskovalci prištevajo poučevanje, spremljanje in interakcijo z izvajalci zdravstvenih storitev kot tudi medsebojno sodelovanje pacientov s podobnimi težavami (Hirdes et al., 2008; Hamalainen et al., 2009; Koumamba et al., 2021), specializirane internetne tehnologije in računalniško podprte zdravstvene aparature (Shaw et al., 2017; Yusof in Sahroni, 2018), pa tudi specifične informacijsko podprte zdravstvene aktivnosti, ki se izvajajo s pomočjo in prek interneta (telemedicina, mobilne zdravstvene storitve ipd.) (JHIA, 2004; SHI, 2005; Sunyaev in Pflug, 2012; Awang Kalong in Yusof, 2017).

Več avtorjev (Della Mea, 2001; Fenton et al., 2017; Fatehi et al., 2020) poudarja, da se izraz ZIS mnogokrat uporablja samovoljno in nekonsistentno, kar pogosto povzroča prekrivanje z drugimi dosti ožjimi, a vsebinsko sorodnimi koncepti (zdravstvena telematika, telezdravje ipd.) ter ustvarja nepotrebno zmedo na področju. Razvoj ZIS, ki je v zadnjih letih zvesto odslikaval velike premike na področju celotne zdravstvene informatike, postaja vsak dan vse bolj nepogrešljiv dejavnik uspešnega upravljanja tako kliničnih kot tudi poslovnih procesov ter pomembno gonilo prihodnjega razvoja celotnega zdravstva (ITU, 2008; Sassi in Goaied, 2013; Zhao et al., 2020; Tummers et al., 2021).

Če povzamemo različne definicije, lahko ZIS na splošno opredelimo kot skupek ljudi, postopkov in s spletom povezanih IKT orodij, ki naj bi zagotovil učinkovito zbiranje, obdelavo in prenos podatkov ter posledično omogočil boljše spremljanje, vrednotenje in nadzor tako kliničnih kot tudi finančnih vidikov poslovanja zdravstvenega sistema.

Skladno z različnimi pogledi in opredelitvami je v času razvoja in vse obsežnejše uporabe ZIS v praksi prišlo tudi do diferenciacije smeri njihovega preučevanja. Kissinger in Borchardt (1996) sta se osredotočila na preučevanje vodstvenih funkcij sistema zdravstvenega varstva ter predstavila celovit razvojni proces in težave od vizije modernega zdravstvenega sistema do zasnove ZIS in njegove implementacije ter integracije z obstoječimi IS na področju zdravstva. Wager et al. (2005) preučuje in poudarja kakovost zdravstvenih podatkov in upravljanje IKT v bolnišnicah, medtem ko se Worthley (2000) osredotoča predvsem na upravljanje in varnost informacij v zdravstvu ter preostale vidike zaščite osebnih podatkov.

Ruffin (1999) preučuje vlogo in pozicijo zdravniškega osebja in trdi, da morajo zlasti zdravniki skrbeti za učinkovito uporabo zdravstvenih podatkov in razvoj ZIS, ter slednje podkrepi s podrobnimi sociološkimi, tehničnimi in strateškimi analizami, kjer poudarja pomembnost zdravnikov na primarni ravni zdravstvenega varstva in nujnost integriranih ZIS. Saba in McCormick (2005) poudarjata, da je razmerje med zdravniki in medicinskimi sestrami v povprečju več kot 1 : 3, ter izpostavljata vlogo medicinskih sester v procesu zdravljenja in uporabe ZIS. Avtorja poudarjata pomembnost usposabljanja in ozaveščanja medicinskih sester pri uporabi sodobnih IKT in elektronskih zdravstvenih zapisov, saj so kot vmesni člen med zdravnikom in pacientom v procesu zdravstvene oskrbe izjemno pomembne. McMiller (2004) na drugi strani preučuje uvedbo in težave z elektronskimi zdravstvenimi zapisi ter njihovo povezanost in vlogo ZIS. Avtor podaja tudi smernice in načela pristojnim službam za pravilno ravnanje in upravljanje z osebnimi zdravstvenimi evidencami in ostalimi elektronskimi zapisi.

Naslednje področje, ki se ukvarja s problematiko informatiziranosti zdravstvenih sistemov in ni v prvi vrsti vezano na operativni vidik ZIS in njegove gradnike, je menedžment ZIS. Tan (2001) predstavlja celovit teoretičen pregled vloge in pomena zdravstvenega menedžmenta in učinkovitega upravljanja ZIS ter informacijskih virov v zdravstvu nasploh. Njegova raziskava preučuje vlogo zdravstvenega menedžmenta, ZIS in njun razvoj v prihodnosti v kontekstu informacijske družbe ter globalnega razvoja IKT in širokopasovnih povezav. Smith (2000) in Protti (2007) na podlagi primerjalne študije informatiziranosti nacionalnih zdravstvenih sistemov Velike Britanije, Avstralije, ZDA in drugih analizirata ter preučujeta ozadje politik in strategij na področju digitalizacije zdravstvenih sistemov in se v svojih raziskavah osredotočata predvsem na primerjalni vidik in prenos dobrih praks iz razvitih sistemov zdravstvenega varstva.

Problematika digitalizacije zdravstvenih sistemov presenetljivo sega tudi na področje politične teorije, filozofije ter morale in etike. Duncanova je leta 1994 izpostavila societalne, eksistencialne in predvsem real-politične vidike zdravstvene reforme in digitalizacije zdravstvenih sistemov in poudarila senzibilizacijo javnosti in nujnost političnega angažmaja državljanov na tem področju. V zadnjih letih se s sorodno problematiko ukvarjajo predvsem Perreault et al. (2002) ter Anderson in Aydin (2005), ki raziskujejo koncepte v zdravstvu in biomedicini, kot so zdravstveni podatki, medicinsko sklepanje in odločanje, vrednotenje zdravstvenih in IS ter izpostavljajo medicinsko etiko kot enega ključnih strokovnih in filozofskih problemov, s katerim se bo soočalo javno zdravstvo v zaostrenih javnofinančnih razmerah v prihodnosti.

SZO je že leta 1987 prepoznala ZIS kot ključni dejavnik za izboljšanje stanja na področju svetovnega zdravstva. SZO je v takratnem poročilu neposredno povezala izboljšave v zdravstvenem menedžmentu z izboljšavami ZIS in izpostavila, da je največja ovira učinkovitega zdravstvenega menedžmenta prav pomanjkanje informacijske podpore. Kot primer so v poročilu navedene izkušnje najbolj razvitih držav, kjer so izboljšave ZIS pozitivno vplivale na delovanje zdravstvenega menedžmenta. Kakovosten zdravstveni menedžment je torej predpogoj za zagotovitev uspešnega in učinkovitega izvajanja zdravstvenih storitev. Kljub nedvomno velikemu potencialu, ki ga imajo ZIS, se v praksi zbiranje, urejanje, analiza in predstavitev zdravstvenih podatkov soočajo z velikimi težavami. Poudariti je treba, da digitalizacija zdravstva zaradi obsežnosti in kompleksnosti področja predstavlja zelo zahtevno nalogo tudi za najbolj razvite zdravstvene sisteme na svetu (Evropska komisija, 2009; Murray et al., 2011; Warth in Dyb, 2019; Crawford in Serhal, 2020). ZIS se pogostokrat enačijo z izpolnjevanjem neskončnih registrov, primerjanjem in urejanjem zdravstvenih podatkov ter izvajanjem zanemarljivih podatkovnih analiz, ki se ob koncu zberejo v poročilih, ki po navadi ne nudijo nikakršnih koristnih povratnih informacij (Nyamtema, 2010; Oshni Alvandi et al., 2021; Kaihlanen et al., 2022). Poleg tega so zbrani podatki zaradi svoje nepopolnosti, netočnosti, zastarelosti in nepovezanosti s prioritetnimi nalogami in funkcijami zdravstvenih delavcev pogosto neuporabni in ne nudijo podpore za kakovostno odločanje zdravstvenega menedžmenta (Melas et al., 2011; Kumar et al., 2018; Cohen et al., 2022). Z drugimi besedami, ZIS so pogosto podatkovno namesto operativno usmerjeni (SZO, 2017; Katehakis, 2018; Jeyakumar et al., 2021). Informacije torej niso namenjene same sebi, temveč predstavljajo osnovo za ustrezno odločanje ter pravilno načrtovanje programov in procesov v okviru zdravstvenega sistema. Za delo na nivoju posameznika so potrebni individualni podatki, za aktivnosti na nivoju skupnosti pa so uporabni anonimni podatki, saj je njihov namen posredovanje ustrezne informacije politikom, načrtovalcem in skupnosti, da bi bile njihove odločitve v povezavi z razvojem in povečevanjem učinkovitosti sistema zdravstvenega varstva lažje in bolj ustrezne (Eržen, 2004) (Slika 10).

Slika 10: Podatki ZIS in njihova uporaba



Vir: Eržen (2004)



Boljša komunikacija ter koordinacija med deležniki na področju zdravstvene oskrbe in njihova pravočasna in kakovostna informiranost imajo torej temeljno vlogo pri zagotavljanju visoko kakovostnih zdravstvenih storitev (Lucas, 2008; Goldzweig et al., 2009; Cohen et al., 2020). Ena ključnih pomanjkljivosti sedanjih sistemov zdravstvenega varstva, ki prispevajo k visoki invalidnosti in umrljivosti in povečujejo stroške zdravstvenega varstva, je pomanjkanje zadostnega komuniciranja, informiranosti zdravstvenega osebja in usklajevanja storitev. Kakovost oskrbe ni odvisna le od izvajalcev zdravstvenih storitev ter njihovega znanja in sposobnosti, ampak tudi od ravni sodelovanja znotraj zdravstvene organizacije in celotnega zdravstvenega sistema (Hompes et al., 2019; Singh et al., 2020). Mehanizmi za učinkovit pretok informacij med pacienti in ustanovami zdravstvenega varstva ter ponudniki zdravstvenih storitev, ki so bistvenega pomena za reševanje sedanjih težav, v veliki meri ne delujejo zadovoljivo. V literaturi s tega področja (Noir in Walsham, 2007; Evropska komisija, 2009; Wallace, 2012; Reiners et al., 2019 ipd.) obstaja široko soglasje, da je krepitev ZIS eden temeljnih korakov za celovito reformo zdravstvenega sektorja, ki naj bi prinesla kakovostnejše zdravstvene storitve na eni strani, na drugi pa zagotovila učinkovitejše in uspešnejše poslovanje javnih zdravstvenih zavodov. Integriran ZIS bo odločevalcem in drugim strokovnjakom s tega področja ponudil možnosti za bolj celovit in poglobljen vpogled v delovanje celotnega zdravstvenega sektorja. Kljub zavedanju pa v večini držav izgradnja in implementacija ZIS potekata zelo počasi in se srečujeta z ogromnimi težavami.

Po podatkih SZO (2006, 2010 in 2017) in druge pomembne literature segajo glavni problemi sistemov zdravstvenega varstva po vsem svetu v 21. stoletju na področje kakovosti, varnosti, učinkovitosti, stroškov in dostopnosti oziroma enakopravnosti pri dostopu do zdravstvenih storitev (Chaudry et al., 2006; Mitropoulos, 2021; Chang et al., 2021) in so posredno ali neposredno povezani z digitalizacijo zdravstvenega sistema. Vsi državljani, ne glede na gospodarski in družbeni status, iščejo varne, visokokakovostne in učinkovite zdravstvene storitve po primerni ceni. Slednje predpostavke pogosto ni možno uresničiti. Najpogostejši razlogi so pomanjkanje virov, kot so omejeno število zdravnikov ali pomanjkanje finančnih sredstev, ter neučinkovito upravljanje in koordinacija znotraj zelo kompleksnih in obsežnih sistemov zdravstvenega varstva, ki morajo poleg vsega še slediti hitremu napredku medicinskega znanja in razvoju tehnologije. Učinkovitost zdravstvenih storitev je posledično nizka, sredstva pogosto niso racionalno izkoriščena, uporabniki pa z rezultati zdravljenja niso zadovoljni, saj klinični procesi zdravljenja ne temeljijo na najboljših praksah in standardih, pojavlja pa se vedno več težav tudi pri zagotavljanju kontinuitete zdravljenja. Vse to vodi v degradacijo javnega zdravja. Varnost sistema zdravstvenega varstva pa ni niti približno takšna, kot bi lahko bila. Po poročanju ameriške vladne agencije Institute of Medicine (IOM, 2000) samo v ZDA zaradi preprečljivih zdravniških napak vsako leto umre skoraj 100.000 ljudi. Te napake segajo v veliki meri na področje slabe informiranosti zdravniškega osebja, kar posledično pomeni neustrezno načrtovanje in izvedbo nadaljnjega zdravljenja pacientov.

V zadnjih letih se tudi v Sloveniji pojavlja vse večji interes po preučevanju ZIS in analizi kompleksnih implikacij zdravstvene informatike. Raziskovalci se na eni strani osredotočajo na različne vidike uporabe IKT v zdravstvu ter digitalizacijo zdravstvenega sistema in razvoj projekta eZdravje (Eržen, 2007; Meglič in Brodnik, 2010; Iljaž et al., 2005 in 2011; Stanimirović in Matetić, 2020; Stanimirović et al., 2022 idr.), na drugi strani pa se ukvarjajo s problematiko, ki je povezana z reorganizacijo, prestrukturiranjem in reformo zdravstvenega sistema (Albreht et al., 2009 in 2016; Stanimirović in Vintar, 2015; Klemenc-Ketiš et al., 2019; Rupel in Marušič, 2021 idr.), ki bo v prihodnjih letih neizbežna tudi v Sloveniji.

VPRAŠANJA IN USMERITVE ZA UTRJEVANJE ŠTUDIJSKE SNOVI



■ Kaj je spodbudilo hiter razvoj IKT in prispevalo k vse pomembnejši vlogi informatike v zdravstvu v zadnjih dveh desetletjih?

■ Kakšne poslovne spremembe je omogočil razcvet zdravstvene informatike na področju zagotavljanja podpore izvajanju zdravstvenih procesov?

■ Katere družbenopolitične spremembe in tehnološke inovacije so prispevale k hitremu razvoju in globalni širitvi IKT in pospešitvi procesov digitalizacije v zdravstvu?

■ Opredelite koncept ZIS, njegove elemente, funkcionalnosti in cilje na področju zdravstvenega sistema. Kaj so glavne naloge ZIS?

■ Kateri vidiki, funkcije in učinki ZIS se najpogosteje preučujejo v vse bolj številnih raziskavah v zadnjih letih?

■ Kako sta se spremenili vloga in uporabnost ZIS v zdravstvu in kako so se spremenila pričakovanja uporabnikov glede ZIS?

■ Kateri predpogoji (podatkovne, kadrovske, organizacijske, infrastrukturne, zakonodajne, politične narave) morajo biti izpolnjeni za uspešno in učinkovito vzpostavitev in delovanje ZIS?

■ Kako mednarodne organizacije s področja zdravstva ocenjujejo pomembnost ZIS in kje vidijo njihov največji potencial v kontekstu napovedanih nujnih zdravstvenih reform na globalni ravni?

■ S kakšnimi ovirami in težavami se pogosto srečujejo projekti vzpostavitve in uporabe ZIS v večini držav?

■ Katere in kakšne podatke morajo ZIS zagotavljati in komu, če želimo izboljšati kakovost individualnih zdravstvenih obravnav in zagotoviti učinkovitejše upravljanje celotnega zdravstvenega sistema?

■ Zakaj mehanizmi za pretok informacij med pacienti in zdravstvenimi delavci na eni strani in med samimi izvajalci zdravstvene dejavnosti na drugi strani v veliki meri ne delujejo zadovoljivo?

■ V kolikšni meri pomanjkljiva komunikacija med deležniki v zdravstvenem sistemu vpliva na kakovost, varnost in učinkovitost izvajanja zdravstvenih storitev in delovanja zdravstvenega sistema?

■ Kakšna vlogo bi lahko imeli celoviti in uporabniku prijazni ZIS pri izvajanju zdravstvenih storitev, spremljanju administrativnih podatkov in nadzoru finančnih tokov v zdravstvenem sistemu?





4 DIGITALIZACIJA SLOVENSKEGA ZDRAVSTVENEGA SISTEMA



V tem poglavju so opisane aktivnosti in ukrepi, ki so se predvsem v zadnjih dveh desetletjih izvajali na področju zdravstvene informatike v Sloveniji. V tej luči učbenik navaja tudi najpomembnejše vsebine iz nacionalnih strateških dokumentov, ki naslavljajo to problematiko in predlagajo določene ukrepe za doseganje razvojnih in strateških ciljev na področju digitalizacije slovenskega zdravstva. V drugem delu poglavja so bolj natančno predstavljeni prvotna zasnova projekta za digitalizacijo slovenskega zdravstva – eZdravje ter aktualno stanje in dogodki na področju eZdravja. To poglavje torej omogoča bralkam in bralcem sintezo teoretičnih prvin iz prejšnjih poglavij učbenika s praktičnimi dognanji iz realnega zdravstvenega okolja. Slednja kombinacija teoretičnih in praktičnih elementov omogoča objektiven vpogled v kompleksnost procesov digitalizacije ter razkriva zahtevnost vzpostavitve učinkovitih ZIS in kakovostnih podatkovnih struktur.

Slovenija ima relativno dolgo tradicijo na področju zdravstvene informatike, saj začetni projekti s ciljem digitalizacije zdravstvene dejavnosti segajo v prelom 60. in 70. let prejšnjega stoletja (MZ, 2008). Razvoj zdravstvene informatike od tedaj poteka neprekinjeno, treba pa je omeniti, da se je zdravstvena informatika v celotnem času svojega razvoja soočala z različnimi vzponi in padci. Mednarodno primerjalno gledano je slovenska zdravstvena informatika v tem obdobju občasno dohitevala in v nekaterih segmentih celo prehitevala druge države z bolj razvitimi zdravstvenimi sistemi, pa tudi zaostajala, do česar je prihajalo zaradi različnih, največkrat notranjih razlogov (MZ, 2008).

V skladu z ugotovljenimi pomanjkljivostmi na področju zdravstvene informatike v Sloveniji, javnozdravstvenimi in javnofinančnimi potrebami in trendi ter prevladujočimi smernicami na področju uporabe sodobnih IKT v zdravstvu je pristojno ministrstvo leta 2005 izdalo krovno strategijo na področju digitalizacije zdravstvenega sistema. Dokument, imenovan eZdravje 2010 – Strategija informatizacije slovenskega zdravstvenega sistema 2005–2010, je usklajen s smernicami svetovnih in evropskih mednarodnih teles in organizacij, ki delujejo na področju zdravstva (EU, SZO) in sledi zdravstvenim in finančnim izzivom, s katerimi se soočajo razviti zdravstveni sistemi v svetu. Strategija informatizacije slovenskega zdravstvenega sistema 2005–2010 napoveduje razvoj in implementacijo nacionalnega projekta eZdravje, ki bi naj po opredelitvi MZ predstavljal eno temeljnih orodij, ki bi lahko skupaj z organizacijskimi spremembami in razvojem novih veščin pripomogli k razvoju celotnega zdravstvenega sistema, boljši dostopnosti do zdravstvene oskrbe ter večanju kakovosti zdravstvenih storitev in učinkovitejšemu upravljanju zdravstvenega sistema (MZ, 2005).

Implementacija različnih in specializiranih digitalnih rešitev znotraj celovitega nacionalnega IS, imenovanega eZdravje, izhaja iz predpostavke, da vsi sodobni zdravstveni sistemi zaradi narave svoje dejavnosti postajajo vse bolj informacijsko intenzivni in s tem tudi vse bolj odvisni od IKT. Moderne IKT rešitve naj bi zagotovile bolj kakovostno in na dokazih temelječo izvedbo kliničnih procesov, preglednejše in učinkovitejše upravljanje zdravstvenega sistema ter omogočile napredek pri izvedbi medicinskih raziskav in širjenju medicinskega znanja. IKT rešitve znotraj eZdravja bodo omogočale agregacijo, analizo, shranjevanje kliničnih podatkov v vseh oblikah, dostop do zadnjih znanstvenih dosežkov in sodelovanje različnih organizacij/strokovnjakov ter aktivnejšo in odgovornejšo vlogo posameznika pri zdravljenju z dostopom do svojih zdravstvenih podatkov. MZ je izpostavilo tudi potenciale projekta eZdravje pri zagotavljanju podpore za menedžment znanja ter izkoriščanju številnih funkcionalnosti na področju diagnostike, zdravljenja na daljavo in telemedicine, upravljavskih, logističnih in administrativnih procesov, optimiziranja poslovanja ter komunikacije med deležniki v zdravstvenem sistemu. Slednje je mogoče izpeljati samo z izgradnjo digitalne infrastrukture, ki omogoča zanesljiv in hiter dostop ter prenos zdravstvenih podatkov in informacij, kar posledično zahteva vpeljavo enotnih podatkovnih in tehnoloških standardov na ravni cele države. Ključna komponenta v okviru načrtovanega projekta eZdravje je EZZ, ki bi naj v povezavi z vsemi relevantnimi digitalnimi rešitvami in upoštevajoč vse zakonske predpise predstavljal središče kliničnega procesa v prihodnje. Projekt eZdravje zajema torej zelo širok spekter specializiranih digitalnih rešitev in predvideva izgradnjo celovite digitalne infrastrukture ter obsežno uporabo sodobnih IKT v slovenskem zdravstvenem sistemu (MZ, 2005).

Na podlagi Strategije informatizacije slovenskega zdravstvenega sistema 2005–2010 (MZ, 2005) in Resolucije o nacionalnem planu zdravstvenega varstva za obdobje 2008– 2013 (MZ, 2008) so na področju digitalizacije slovenskega zdravstvenega sistema vse aktivnosti usmerjene v uresničitev naslednjih razvojnih ciljev:

1. Vzpostavitev osnovne digitalne infrastrukture, ki jo predstavljajo omrežje, prek katerega bosta potekala komuniciranje in izmenjava podatkov, definicije standardiziranih zdravstvenih in socialnih podatkov za vzpostavitev in vodenje EZZ pacientov, pa tudi vzpostavitev osnov za EZZ na nacionalni ravni.

2. Povezovanje in združitev zdravstvenih in socialnih IS v celovit sistem na nacionalni ravni z vzpostavitvijo osrednjega, enotnega zdravstvenega informacijskega portala, ki bo vsem subjektom zdravstvenega sistema omogočil varno in zanesljivo izmenjavo podatkov, izvajanje elektronskih storitev ter enotno (standardizirano) in pregledno informiranje kot tudi povezljivost s primerljivimi sistemi v EU.

3. Uveljavitev e-poslovanja kot običajnega načina dela v slovenskem zdravstvu. Struktura in urejenost celotnega ZIS zdravstvenega varstva sta bili konkretno določeni s Konceptualnim modelom elektronsko podprtega ZIS (eZIS). Temelji načrtovanja in uvajanja pa so položeni z Akcijskim načrtom za področje eZdravja do leta 2010 in Resolucijo o nacionalnem planu zdravstvenega varstva za obdobje 2008–2013 ter vsakokratnim letnim načrtom. Uresničevanje navedenih ciljev digitalizacije in razvoj zdravstvenega sistema bosta potekala na projektni način, postopno in hkrati iz dveh smeri:

a) »od spodaj navzgor« – uvajanje rešitev pri izvajalcih zdravstvene dejavnosti za reševanje njihovih potreb na podlagi njihovih iniciativ.;

b) »od zgoraj navzdol« – zagotavljanje skupne infrastrukture, ki bo omogočala medobratovanje rešitev izvajalcev zdravstvene dejavnosti in enotno funkcioniranje eZIS.

Predlagatelji in nosilci prve skupine projektov so bili izvajalci zdravstvene dejavnosti. Nove rešitve in prvi projekti posamezne vrste so bili obravnavani kot nacionalni projekti ter deležni posebne podpore na področju financiranja in vključevanja v celoviti eZIS.

SIZ pri MZ je strokovno opredelil, da se skupno jedro bodočega ZIS zgradi z naslednjimi projekti:

a) zagotovitev zasebnega omrežja zdravstva, grajenega na osnovi internetne tehnologije po konceptu Virtual Private Network (VPN) z naslonitvijo na obstoječe ponudnike povezljivosti in storitev;

b) izgradnja osrednjega portala eZIS, in sicer kot nadaljevanje in konvergenca rešitve, ki jo razvija ZZZS ob uvedbi nove kartice zdravstvenega zavarovanja in online poslovanja;

c) določitev standardov za elektronske zdravstvene zapise, najmanj za podatke, ki jih je treba standardizirati za prvi krog nacionalnih projektov;

d) za izvajanje zgoraj navedenih osrednjih funkcij eZIS je SIZ kot optimalno rešitev predlagal ustanovitev osrednjega CIZ. Ta center naj bi poleg uvajanja in izvajanja osrednjih nalog imel tudi nalogo koordiniranja in podpore nacionalnih projektov in certificiranja zalednih sistemov izvajalcev zdravstvene dejavnosti.

Načrtovanje, razvoj, nabava in uvajanje novih rešitev so potekali po standardni metodologiji, uveljavljeni v informatiki, upoštevaje izhodišča, določena s strategijo eZdravje in ureditev, določeno z arhitekturo eZIS, ter skladno z akcijskim in ustreznim letnim načrtom. Opisani postopki in navedeni projekti naj bi zagotovili sistematično in strokovno izgradnjo modernega elektronsko podprtega nacionalnega ZIS.

Projekt eZdravje (Slika 11) je torej razdeljen na tri vsebinsko ločene, a kljub temu povezane vsebinske sklope. Prvi je vzpostavitev nacionalnega eZIS, ki ga sestavljajo zdravstveno omrežje (zNET), zdravstveni portal (zVEM) in EZZ. Drugi sklop predstavlja vzpostavitev in delovanje CIZ, ki bo prevzel centralno vlogo obvladovanja in upravljanja eZIS. Ta sklop zajema tudi aktivnosti nadgradenj in vzdrževanja celotnega projekta po uradnem zaključku. Tretji sklop pa bo omogočal izboljšanje zdravstvenih procesov, dostopnost zdravstvenih storitev ter izobraževanje in usposabljanje ciljnih skupin.

Slika 11: Projekt eZdravje



Vir: Prirejeno po MZ (2009)



Upoštevajoč na eni strani nacionalne in mednarodne usmeritve, javnozdravstvene potrebe in javnofinančne omejitve ter na drugi obstoječo infrastrukturo, prednosti in pomanjkljivosti dosedanjega razvoja je bilo ob začetku izvedbe strateškega načrta digitalizacije treba opredeliti ključne zagonske naloge, naštete v nadaljevanju (MZ, 2005):

1. Inventura realiziranih izdelkov in projektov v teku ter pregled obstoječega stanja, identifikacija dobrih praks in analiza vzrokov za neuspeh posameznih projektov.

2. Ustanovitev teles in organov, ki jih je nakazal projekt Razvoj upravljanja sistema zdravstvenega varstva (RUSZV) na področju zdravstvene informatike po ustreznem predhodnem postopku revidiranja njihove vloge in funkcij ter odgovornosti, in sicer SIZ, CIZ, OZIS ter Nacionalne medresorske delovne skupine za eZdravje, ali Strateškega sveta za informatiko v zdravstvu na nivoju države.

3. Priprava okvirnega načrta za razvoj eZdravja v Sloveniji s strani MZ in SIZ, CIZ, OZIS ter Nacionalne medresorske delovne skupine za eZdravje ali Strateškega sveta za informatiko v zdravstvu na nivoju države.

4. Nadgradnja osnovne digitalne infrastrukture v zdravstvu za varno in pregledno izmenjavo informacij med pacienti, izvajalci zdravstvenih storitev in plačniki. Infrastruktura mora omogočati dostop do svetovnega spleta in zasebnega omrežja vsem izvajalcem zdravstvenega varstva in drugim udeležencem zdravstvenega sistema.

5. Vzpostavitev infrastrukture javnih ključev (IJK) s ciljem nedvoumne identifikacije, avtentifikacije in avtorizacije oseb, ki vstopajo v IS.

6. Določitev prioritet na področju razvoja aplikacij na temelju kriterijev, ki bi naj zagotavljali največje zdravstvene in stroškovne učinke v čim krajšem času:

■ opredelitev in uvedba EZZ na osnovi temeljne sheme elektronske kartoteke pacienta, definirane na nacionalni ravni in integrirane v dnevno delo zdravnika s pacientom, upoštevajoč veljavne standarde: ISO/CEN 13606 in ISO/CEN 21549, HL7 v.3, OpenEhr,

■ zasnova in implementacija eRecepta in nacionalne baze zdravil (celovita informacijska podpora za predpisovanje in izdajo zdravil),

■ nadaljnji razvoj sistema KZZ,

■ zasnova in implementacija nacionalnih čakalnih vrst,

■ zasnova ter implementacija izmenjave podatkov med različnimi izvajalci zdravstvene dejavnosti med seboj in z ZZZS za potrebe imenovanih zdravnikov in zdravstvenih komisij, vzporedno s tem pa čiščenje in standardizacija obstoječih zapisov v IS zdravstvenih zavodov ter vezava podatkov na pacienta,

■ razširitev funkcionalnosti eSPP in njegove uporabe,

■ zasnova nacionalnega zdravstvenega portala (dostop pacientov prek spleta do splošnih in osebnih informacij s področja zdravja in zdravstvenih storitev) in njegova implementacija.

7. Posodobitev Zakona o zbirkah podatkov s področja zdravstvenega varstva iz leta 2000 tudi za potrebe uvajanja eZdravja.

8. Združevanje dela sredstev za informatiko iz sedanjih cen zdravstvenih storitev za skupne projekte in sofinanciranje sistematične nadgradnje osnovne digitalne infrastrukture in razvoj aplikacij.

9. Zagotavljanje proračunskih sredstev za sistematično nadgradnjo osnovne digitalne infrastrukture. Aktivno pridobivanje dodatnih razvojnih sredstev za pospešitev digitalizacije v zdravstvu iz drugih nacionalnih in evropskih virov.

10. Pospešitev aktivnega vključevanja v evropske aktivnosti na področju razvoja projektov eZdravja. Udeležba na pomembnih evropskih dogodkih in usklajevalnih projektih na področju eZdravja: Health eEurope, Health ERA, European Health Forum, EHTEL ipd.

11. Organizacija promocijskih akcij po vzoru podobnih prizadevanj, ki se odvijajo v drugih državah EU pa trudi drugje v svetu s ciljem ozaveščanja in obveščanja zdravstvenih delavcev in državljanov o vlogi in možnostih, ki jih ponuja digitalizacija, ter pridobivanja podpore in dodatnih finančnih ter razvojnih vlaganj v projekt eZdravje.

12. Uvedba motivacijskih shem za posebne dosežke na področju zdravstvene informatike.





4.1 Cilji projekta eZdravje

Cilji projekta eZdravje sledijo izhodiščem iz strateških dokumentov in področnih strategij, ki jih je Slovenija pripravila kot podlago za usmerjanje sredstev v ključne strateške in razvojne projekte (Slika 12) (MZ, 2009).

Slika 12: Nacionalne strategije kot podlage za projekt eZdravje



Vir: Prirejeno po MZ (2009)



Skladno s Strategijo razvoja Slovenije (2005) in ključnimi razvojnimi prioritetami, ki so bile izpostavljene znotraj Državnega razvojnega programa (2008), so strateške usmeritve in cilji projekta eZdravje usmerjeni na (Slika 13) (MZ, 2009):

■ povečanje kakovosti in učinkovitosti zdravstvenega sistema, kar vključuje lažje načrtovanje in upravljanje zdravstvene organizacije oziroma zdravstvenega sistema kot celote na podlagi kakovostnih in verodostojnih ekonomskih, administrativnih in kliničnih podatkov zdravstvenega sistema;

■ mobilizacijo ustreznih materialnih in nematerialnih virov za področje informatike in celovite kakovosti v zdravstvu;

■ izboljšanje dostopnosti zdravstvenih storitev za tiste skupine državljanov, ki bi bili sicer zaradi svojih zmanjšanih zmožnosti, starosti ali drugih razlogov izključeni;

■ uveljavitev e-poslovanja kot običajnega načina dela v slovenskem zdravstvu.

Slika 13: Strateške usmeritve in cilji projekta eZdravje 2010



Vir: Prirejeno po MZ (2009)



Povzetek strateških ciljev eZdravja, ki široko zaobjemajo različne vidike poslovanja zdravstvenega sistema, od kakovosti zdravstvenih storitev in optimizacije poslovnih procesov do splošne uvedbe e-poslovanja in povečanja učinkovitosti v zdravstvu, je prikazan na Sliki 14.

Slika 14: Strateški cilji projekta eZdravje



Vir: Prirejeno po MZ (2009)



Specifični cilji so operativno usmerjeni in stremijo k realizaciji strateških ciljev ter opredeljujejo ključna področja eZdravja, ki bi naj v prihodnjem obdobju prejela več razvojnih sredstev. Specifični cilji projekta eZdravje se po opredelitvah MZ osredotočajo predvsem na (MZ, 2009):

1. Povečanje učinkovitosti zdravstvenega sistema:

■ prenova in optimizacija obstoječih zdravstvenih in sorodnih procesov,

■ prenova in nadgradnja informacijsko-komunikacijske infrastrukture,

■ vzpostavitev in vpeljava nacionalnih zdravstveno informacijskih standardov, ki bodo za izhodišče pri snovanju eZIS upoštevali načela Evropskega interoperabilnostnega okvirja (EIF) (na treh ravneh – organizacijskem, semantičnem in tehničnem),

■ vzpostavitev nacionalnega zdravstvenega informacijskega sistema (eZIS) z njegovimi komponentami:

− zdravstvenim omrežjem zNET,

− zdravstvenim portalom zVEM,

− EZZ;

■ vzpostavitev in delovanje CIZ, ki bo deloval pod okriljem MZ, strateškim vodstvom SIZ in smernicami OZIS, ter prevzel centralno vlogo obvladovanja in upravljanja eZIS ter vzdrževanja in nadaljnjega razvoja projekta eZdravje po zaključku investicije.

2. Dvig kakovosti zdravstvenih procesov z izobraževanjem in usposabljanjem različnih ciljnih skupin na področju e-storitev v zdravstvu:

■ razvoj, izvajanje in vzdrževanje programov za večanje dejavne vloge in odgovornosti državljanov v zdravstvu,

■ razvoj, izvajanje in vzdrževanje programov za večanje dejavne vloge in odgovornosti drugih akterjev v zdravstvenem sektorju,

■ razvoj in vzdrževanje programov strokovnih usposabljanj za področje eZdravja.

3. Zagotavljanje celovite kakovosti in varnosti v zdravstvenem sistemu:

■ razvoj programov za vzpostavitev in implementacijo sistemov kakovosti,

■ razvoj programov, metod in orodij za nadzor kakovosti ter zagotavljanje akreditacije sistemov kakovosti v zdravstvu,

■ izvedba izobraževanja in usposabljanja za nudenje strokovne pomoči pri uvajanju celovitih sistemov kakovosti v zdravstvene institucije.

Projekt digitalizacije slovenskega zdravstvenega sistema si prizadeva za vzpostavitev sodobnega in učinkovitega nacionalnega ZIS, ki naj bi ponujal številne koristi tako na področju kliničnih kot upravno-administrativnih procesov (Widberg et al., 2020). Digitalizacija zdravstvenega sistema je torej namenjena vsem deležnikom v zdravstvu, pričakovane koristi projekta digitalizacije zdravstvenega sistema pa so večplastne (Tabela 1). Digitalizacija naj bi pacientom zagotovila bolj kakovostno zdravstveno obravnavo, omogočila lažjo komunikacijo z zdravstvenimi delavci in dostop do ustreznih informacij v njim prilagojeni obliki, zdravstvenim delavcem bi naj olajšala delovni proces, omogočila posvetovanje z drugimi strokovnjaki in pomagala pri diagnostiki ter zagotovila pravočasen dostop do relevantnih zdravstvenih in organizacijskih informacij potrebnih za učinkovitejšo zdravstveno oskrbo pacientov, upravljavcem pa bi zagotovila pomembno podporo pri odločanju, načrtovanju in spremljanju poslovanja zdravstvenih zavodov in zdravstvenega sistema kot celote.

Tabela 1: Pričakovane koristi projekta eZdravje za različne skupine deležnikov

Institucije

Dostop do točnih informacij, pridobljenih na točki obravnave, ki so potrebne za izvajanje operativnih in vodstvenih funkcij.



Bolj optimalna uporaba razpoložljivih sredstev z implementacijo učinkovitejšega razporejanja in naročanja na zdravstvene storitve.



Učinkovitejše izvajanje delovnih nalog z različnimi sodobnimi poslovnimi tehnikami in metodami (npr. z uporabo stroškovno učinkovite nabavne verige in podobno).



Zmožnost oceniti realno stanje aktivnosti in zmogljivosti izvajalcev zdravstvene dejavnosti, s čimer bi bolje razumeli posledice novih zahtev in prednostnih nalog.



Zaposleni v zdravstvu

Z informacijami podprte ter k pacientom usmerjene storitve.



Ustrezen dostop do informacij o pacientih, zdravljenjih in diagnostike iz drugih delov obravnave pacientov, s čimer sta zagotovljeni kakovostnejša komunikacija in izmenjava podatkov med primarno in sekundarno ravnijo oskrbe.



Dostop do potrebnih in ustreznih informacij (o najboljših praksah, profilih zdravljenja, vzajemnem delovanju zdravil in podobno) predvsem za podporo izvajanju kliničnih aktivnosti.



Dostop do informacij o ravnanju in upravljanju z boleznimi, kar bo zaposlenim v zdravstvu omogočilo ravnanje v primeru kronične oskrbe.



Razvoj novih kliničnih aplikacij, ki bodo rezultirale v optimizaciji njihovega dela in kliničnih poslovnih procesov.



Pacienti



Dostop do informacij o diagnostiki, zdravljenju in najboljših praksah, s čimer bodo pacienti bolje informirani o svojem zdravstvenem stanju.



Boljša obveščenost o možnostih njihove interakcije s kliničnimi strokovnjaki, s čimer bodo pacienti bolje informirani o ustreznih korakih in ukrepih za samopomoč ter skrbi za lastno zdravje.



Interakcija z zdravstvenimi storitvami na enak način, kot so na voljo v drugih bolj potrošniško usmerjenih sektorjih.



Prebivalci



Boljša informiranost prebivalcev o preprečevanju bolezni in pristopih (strategijah) za samopomoč pri zagotavljanju življenja brez bolezni in zdravstvenih težav.



Povečevanje zaupanja v znane storitve zdravstvene oskrbe glede na model, ki je tesno povezan s potrebami in zaznavanjem prebivalcev.



Uporaba razumne ravni izbire, ki bo prebivalcem v pomoč pri čim bolj aktivni vlogi pri upravljanju lastnega zdravja.



Vir: Prirejeno po MZ (2009)



MZ je v Strategiji informatizacije slovenskega zdravstvenega sistema 2005–2010 predvidel vzpostavitev določenih mehanizmov, ki bi omogočali periodičen nadzor in spremljanje napredka na projektu eZdravje na različnih ravneh, in sicer tako na ravni posameznega izvajalca zdravstvenih storitev kot na ravni celotnega strateškega načrta. Slednji mehanizmi bodo omogočali pregled nad tekočimi razvojnimi aktivnostmi ter spremljanje, vrednotenje in primerjanje napredka na projektu eZdravje v mednarodnem kontekstu. SIZ in MZ bi naj v skladu s prizadevanji po učinkovitem spremljanju in nadzoru projekta eZdravje ter pravočasnem ukrepanju in odpravljanju ugotovljenih pomanjkljivosti zagotovila tudi analizo zadovoljstva končnih uporabnikov storitev eZ-dravja. S ciljem učinkovitega projektnega menedžmenta naj bi bili za vsa področja, ki bodo zajeta v spremljanje in nadzor, oblikovani ustrezni postopki vrednotenja in poročanja o doseženih rezultatih in primerjavah (MZ, 2005).

Strategija informatizacije slovenskega zdravstvenega sistema 2005–2010 je začrtala tudi večletni časovni načrt in finančni okvir za razvoj in implementacijo projekta eZdravje. Po letu 2005 sta bila za financiranje projekta eZdravje na nacionalni ravni predvidena združevanje sredstev iz cen zdravstvenih storitev in postopno zviševanje deleža namenskih sredstev za informatiko v zdravstvu. Manjkajoči delež sredstev naj bi se po načrtih zagotovil iz državnega proračuna, ustanovitelji zdravstvenih zavodov pa bi zagotovili sredstva za redno vzdrževanje in obnavljanje IKT opreme (MZ, 2005). Natančnejši razrez finančne konstrukcije celotnega projekta eZdravje in prikaz potrebnih finančnih sredstev po projektnih fazah in posameznih podprojektih sta bila opredeljena v Študiji izvedljivosti projekta eZdravje – predinvesticijski zasnovi in investicijskemu programu s študijo izvedbe, ki je bila s strani MZ predstavljena leta 2009.





4.2 Prvotna zasnova in funkcionalnosti rešitev eZdravja

V nadaljevanju je predstavljena prvotna zasnova določenih rešitev eZdravja, ki so bile uvedene v operativno nacionalno uporabo od leta 2014 dalje. Rešitve eZdravja so bile v tem obdobju nadgrajene na številnih področjih, dodane pa so jim bile tudi rešitve eZdravja, ki so bile razvite v kasnejšem obdobju. Vse omenjene rešitve se danes uspešno uporabljajo na nacionalni ravni in so nepogrešljiv dela poslovnih procesov v slovenskem zdravstvenem sistemu. Treba pa je poudariti, da se je tekom let določenim rešitvam eZdravja spremenil oziroma poenostavil naziv zaradi določenih strukturnih sprememb in enostavnejšega naslavljanja. Pri vsaki od spodaj opisanih rešitev eZdravja je v oklepaju dodan sedanji oziroma poenostavljeni naziv rešitve, ki se danes uporablja v vsakodnevni komunikaciji. Obstoječe infrastrukturne in aplikativne rešitve eZdravja predstavljajo temelj in okvir za vse nadaljnje procese digitalizacije v zdravstvu, saj v veliki meri določajo ključne smeri prihodnjega strateškega razvoja slovenskega zdravstvenega ekosistema tako na področju digitalizacije kot tudi na povezanih področjih, kot so organizacija, procesi, skupni podatkovni gradniki, registri, standardi ipd.





4.2.1 Interoperabilna hrbtenica (Centralni register podatkov o pacientu – CRPP)

MZ je v omenjenem obdobju v okviru projekta eZdravje vzpostavilo nacionalno digital-no infrastrukturo, ki naj bi zagotovila (MZ, 2013):

■ hiter in enostaven dostop do pacientovih kliničnih podatkov in dokumentov;

■ zmanjšanje administrativnih ovir in hitrejšo obravnavo, kar bo pacientu omogočalo hitrejši sprejem in manj čakanja;

■ učinkovit sistem za podporo odločanju s pregledom in dostopom do kliničnih podatkov o pacientu, ki se dopolnjujejo in posodabljajo;

■ učinkovito izrabo razpoložljivih virov z učinkovitejšim dostopom do pravih in strukturiranih podatkov;

■ sledenje mobilnosti posameznikov z izmenjavo zdravstvenih podatkov med izvajalci zdravstvene dejavnosti s pomočjo arhitekture, ki temelji na sodobnih zdravstveno-informacijskih standardih in pristopih: openEHR, IHE, HL7/CDA.

Interoperabilna hrbtenica (IH) kot eden temeljnih nacionalnih infrastrukturnih projektov in osnova za vse nadaljnje podprojekte eZdravja (tudi za povzetek podatkov o pacientu – Patient summary, oziroma kasnejši potencialni razvoj EZZ) je zgrajena z namenom omogočanja elektronskega poslovanja in učinkovitega obvladovanja zajetih zdravstvenih in z zdravstvom povezanih podatkov in informacij. IH bo zagotavljala podatke, ki so osnova za celostno in kontinuirano obravnavo pacienta, ko ta potuje skozi zdravstveni sistem. Glavni izziv, s katerim se srečuje IH, so zagotavljanje nemotene komunikacije in varne ter sledljive izmenjave podatkov ter elektronske dokumentacije med izvajalci zdravstvene dejavnosti. Končna rešitev je bila prevzeta 21. februarja 2013 (MZ, 2013).

IH bo omogočila premagovanje težav s semantično, tehnično in organizacijsko interoperabilnostjo ter zagotovila možnosti za izmenjevanje podatkov, informacij ter znanj med IS in poslovnimi procesi. Obseg uporabe IH je relativno širok, saj omogoča izmenjavo odpustnih pisem, ambulantnih izvidov, izjav volje pacientov, posredno tudi laboratorijskih izvidov. Uporabljajo jo lahko javni izvajalci zdravstvene dejavnosti na primarni, sekundarni in terciarni ravni, ki so vključeni v varno zNET omrežje. Z razvojem novih storitev in rešitev eZdravja bo IH omogočala tudi izmenjavo in prenos novih vrst dokumentov in vključevanje tudi drugih deležnikov zdravstvenega varstva (Slika 15). Temeljne vsebinske in uporabniške značilnosti IH so povzete spodaj.

■ Ne uvaja vsebinskih sprememb in novosti pri obdelavi zdravstvenih podatkov posameznika.

■ Vzpostavitev temelji na 54. členu ZZDej, ki določa, da so zdravstveni zavodi in zasebni zdravstveni delavci dolžni voditi zdravstveno dokumentacijo in druge evidence v skladu s posebnim zakonom in da se zdravstveni zavodi in zasebni zdravstveni delavci vključujejo v enoten in usklajen IS.

■ Zasnovana je na federativnem modelu, kjer so zdravstveni podatki in dokumentacija shranjeni na mestu nastanka (pri izvajalcih zdravstvene dejavnosti), medtem ko ima rešitev pregled nad lokacijo in ključnimi lastnostmi posameznih podatkov in dokumentov.

■ Sam dostop do zdravstvenih podatkov in dokumentacije pri izvajalcih zdravstvene dejavnosti je omogočen izključno prek njihovih obstoječih ZIS (informacijski sistemi izvajalcev zdravstvene dejavnosti), ki so v uporabi že sedaj.

■ Posredovanje in dostop do zdravstvenih podatkov ter dokumentacije sta omogočena zdravnikom pri registriranih izvajalcih zdravstvene dejavnosti, ki so vključeni v IH.

■ Vsakršno poizvedbo lahko zdravnik izvede izključno zaradi (načrtovanega) zdravljenja določenega pacienta.

Slika 15: Krovna arhitektura IH



Vir: MZ (2013)



Procesi izmenjave in prenosa dokumentov so zaradi zaupne narave podatkov izpostavljeni različnim tveganjem, zato zasnova IH posveča posebno pozornost varovanju osebnih podatkov. S ciljem zagotavljanja splošne informacijske varnosti v procesu uporabe IH pa so bili sprejeti naslednji varnostni ukrepi:

■ dostop do uporabe storitev IH je na voljo certificiranim končnim točkam na lokaciji izvajalca zdravstvene dejavnosti v okviru omrežja zNET;

■ postopek certificiranja končnih točk preverja usklajenost izvajalcev zdravstvene dejavnosti z Zakonom o varstvu osebnih podatkov (ZVOP-1, Ur. l. RS, št. 94/07, 177/20) in omrežno varnostno politiko eZdravja;

■ dostop do storitve IH je končnim uporabnikom (zdravnikom) omogočen prek njihovih obstoječih IS (vpisani v register aplikacij ponudnikov IKT rešitev) z uporabo registriranega digitalnega potrdila ter ključa programskega vmesnika (APIKey);

■ avtentikacija in avtorizacija končnih uporabnikov (zdravnikov) sta v domeni IS izvajalcev zdravstvene oskrbe prek profesionalne kartice (PK) – uporaba (dostop, iskanje, posredovanje, vpogled itd.) IH ni mogoča brez prijave v (lokalni) IS izvajalca zdravstvene dejavnosti;

■ aktivno se zagotavlja fizična in elektronska varnost strojne opreme, sistemske in aplikativne programske opreme, vključno z vhodno-izhodnimi enotami v skladu z načeli informacijske varnosti.





4.2.2 Informacijska rešitev za varno elektronsko predpisovanje in elektronsko izdajo zdravil (eRecept)

Konec leta 2013 je bila uvedena nacionalna digitalna rešitev za varno elektronsko predpisovanje in elektronsko izdajo zdravil (eRecept). Temelji na uporabi elektronskih receptnih obrazcev. eRecepti nastanejo v lokalnih IS pri izvajalcih zdravstvenih dejavnosti in se hranijo v centralni evidenci elektronskih receptov (EER) (Slika 16). EER je vir informacij za lekarne, kjer bodo na podlagi predpisanih receptov pacientom izdana zdravila.

Slika 16: Shema eRecept



Vir: Prirejeno po MZ (2013)



Splošni in operativni cilji podprojekta eRecept so boljši pregled nad pacientovimi zdravili (zdravila na recept v vseh statusih: predpisan, izdan, v izdajanju), varen in zanesljiv prenos informacij med zdravnikom in lekarno, pomoč zdravniku in farmacevtu pri odločanju (interakcije, opozorila za rizične skupine ipd.) ter enostaven prehod iz pilotskega projekta v produkcijo. eRecept bi naj po uspešni implementaciji zagotavljal (MZ, 2013):

■ povečanje varnosti pacientov z zmanjšanjem števila napak pri uporabi zdravil,

■ poenostavitev postopkov, ko se recept izda v odsotnosti pacienta,

■ podporo pri predpisovanju zdravil z generičnim imenom in izdaji zdravil z liste medsebojno zamenljivih zdravil,

■ pregled interakcij med zdravili pri predpisovanju in izdaji zdravil,

■ učinkovitejše predpisovanje in uporabo zdravil z upoštevanjem podatkov o predhodno predpisanih in izdanih zdravilih,

■ zmanjšanje administrativnih stroškov,

■ potrebne podatke za različne raziskave in analize.

Pričakovani dolgoročni učinki podprojekta eRecept, kot so preglednejše in varnejše predpisovanje zdravil, zmanjšanje možnosti napačnega predpisovanja, zmanjšanje administrativnih stroškov in možnosti zlorab ter učinkovito predpisovanje zdravil pri kronični terapiji, naj bi na eni strani omogočili kakovostnejšo zdravstveno oskrbo pacientov, na drugi pa izboljšali upravljanje in učinkovitost zdravstvenega sistema. Potreba po izdelavi sodobne digitalne rešitve za varno elektronsko predpisovanje in izdajo zdravil temelji na štirih izhodiščih, in sicer: varnosti, učinkovitosti in preglednosti, strokovnosti pred birokracijo ter novih načinih predpisovanja (MZ, 2013).

Razvoj digitalne rešitve se je pričel v začetku leta 2013, nacionalna uvedba rešitve pa se je zgodila 31. decembra 2013. Zasnova eRecepta se je v celotni fazi razvoja in kasnejše implementacije soočala z različnimi izzivi, ki so segali na različna področja, od vsebinskih izzivov, povezanih s predpisovanjem različnih vrst zdravil iz centralne baze zdravil (CBZ), do infrastrukturnih, varnostnih (ePodpis kot ključna komponenta – PK s kvalifi-ciranim digitalnim potrdilom (KDP)) in organizacijskih izzivov (koordinacija različnih deležnikov – naročnik, zbornice, pilotni izvajalci idr.).

Izhajajoč iz glavnih funkcionalnosti digitalne rešitve, ki naj bi zagotavljala elektronsko predpisovanje zelenih in belih receptov, vpogled v eRecepte pacienta, preverjanje potencialnih interakcij in konzultacije farmacevt-zdravnik, eRecept predvideva strukturiran proces predpisovanja zdravil, ki je sestavljen iz šestih korakov (Slika 17) (MZ, 2013):

■ pregled pacientovih zdravil pred predpisom,

■ izbira zdravila (stalna terapija, CBZ),

■ preverjanje ustreznosti izbire (interakcije in opozorila),

■ vnos podatkov predpisa in preverjanje ustreznosti (kontrole EER),

■ podpisovanje paketa in pošiljanje,

■ tiskanje obrazcev.

Slika 17: Proces predpisovanja zdravil



Vir: Prirejeno po MZ (2013)



Centralni del digitalne rešitve je zasnovan na moderni večnivojski servisno orientirani arhitekturi. Arhitektura eRecepta vsebuje naslednje komponente (Slika 18):

■ lokalne IS izvajalcev zdravstvene dejavnosti in lekarn,

■ integracijsko komponento (IK) za komunikacijo s centralnim delom rešitve,

■ povezavo z bazo interakcij med zdravili ter njihovo interpretacijo,

■ centralni oziroma strežniški del rešitve eRecept (EER),

■ administratorski portal – varnostna shema (VS),

■ portal za uporabnike/paciente oziroma državljane.

Slika 18: Konceptualni model eRecepta



Vir: Prirejeno po MZ (2013)



Uvedba digitalne rešitve eRecept zahteva izpolnitev nekaterih tehničnih predpogojev, in sicer dostop do zNET-a, ustrezno verzijo programske opreme za delo z eReceptom, KDP za vse podpisnike eReceptov (zdravnike/farmacevte) ter registracijo oziroma avtentikacijo uporabnika v VS aplikacije.





4.2.3 Varno zdravstveno omrežje zNET

V sklopu podprojekta varnega zdravstvenega omrežja je bilo v letu 2013 vzpostavljeno omrežje zNET. Varno zdravstveno omrežje zNET je komunikacijska infrastruktura tako za centralizirane IKT storitve nacionalnega pomena kakor tudi za storitve IKT, ki jih bodo zagotavljali posamezni akterji v zdravstvu prek certificiranih točk (Slika 19). Poglavitni cilj omrežja zNET je vključitev vseh izvajalcev zdravstvene dejavnosti v varno komunikacijsko omrežje in zagotovitev varnih in zanesljivih povezav med vstopno točko, drugimi certificiranimi točkami in ključnimi akterji v zdravstvu. Omrežje zNET ne vključuje lokalnih omrežij posameznih končnih točk ter sistemov (strežnikov in drugih naprav), ki so povezani na ta lokalna omrežja. Meja upravljanja omrežja zNET je vmesnik vstopne opreme omrežja zNET proti lokalnemu omrežju.

Slika 19: zNET omrežje



Vir: MZ (2013)



Testno omrežje zNET, ki je bilo vzpostavljeno na omrežni infrastrukturi državnih organov, je pričelo z operativnim delovanjem marca 2012, leto kasneje, marca 2013, pa je bilo vzpostavljeno tudi samostojno omrežje zNET. Do decembra 2013 so se v zNET vključili vsi večji izvajalci zdravstvenih storitev (vse bolnišnice, ZD Ljubljana, ZD Maribor, ZZZS, NIJZ, Zavod za transfuzijsko medicino – več kot 100 izvajalcev zdravstvenih dejavnosti). zNET se s ciljem večjega izkoristka uporablja tudi za izmenjavo podatkov v okviru nekaterih preventivnih zdravstvenih programov, ki niso neposredno del eZdravja (izmenjava podatkov in slikovnih datotek).

Razvoj podprojekta zNET predstavlja varno zdravstveno omrežje oziroma komunikacijsko infrastrukturo ter zagotavlja izvedbo IKT storitev med akterji znotraj zdravstvenega sistema prek varnih in zanesljivih povezav med vstopno točko in drugimi certificiranimi točkami.





4.2.4 Informacijski portal za teleradiologijo (Teleradiologija)

V letu 2013 je bil vzpostavljen tudi specializiran IS, imenovan Teleradiološke povezave slovenskih bolnišnic oziroma Nacionalni informacijski portal za teleradiologijo (Slika 20). Nacionalni informacijski portal za teleradiologijo bo zagotavljal varno izmenjavo radioloških informacij med bolnišnicami, ki imajo lastne sisteme PACS, in bolnišnicami ter drugimi zdravstvenimi ustanovami, ki teh sistemov nimajo (MZ, 2013). Rešitev je namenjena vsem izvajalcem radioloških storitev v Sloveniji.

Slika 20: Osnovni elementi informacijskega portala za teleradiologijo



Vir: Prirejeno po MZ (2013)



Do uveljavitve Nacionalnega informacijskega portala za teleradiologijo so obstoječi IS pri večini izvajalcev zdravstvene dejavnosti v Sloveniji omogočali zgolj lokalno upravljanje, branje ter shranjevanje rezultatov radioloških preiskav za posamezne paciente. Skladno s tem se je slovenski zdravstveni sistem v svojih prizadevanjih po večji učinkovitosti na področju radiološke diagnostike in s tem povezanih zdravstvenih storitev soočal z različnimi težavami (MZ, 2013):

■ število kvalificiranega osebja (zdravnik specialist, zdravnik radiolog, radioterapevt ali specialist nuklearne medicine) ne zadošča trenutnim in bodočim potrebam;

■ številne bolnišnice in zdravstveni zavodi se odločajo za uvedbo lastnih PACS sistemov, kar posledično pomeni, da imamo v slovenskem zdravstvu zelo heterogeno okolje PACS sistemov, kar zahteva ustrezen pristop pri vzpostavitvi njihove integracije in interoperabilnosti;

■ številni zdravstveni zavodi razpolagajo oziroma bodo v prihodnje razpolagali z modalitetami, ki bodo zagotavljale ustrezne radiološke informacije v digitalni obliki, pri čemer pa ne bodo razpolagali z lastnimi PACS sistemi.

Zaradi navedenih težav se je pojavila potreba po vzpostavitvi celovitega in kakovostnega teleradiološkega IS, ki bi lahko v precejšnji meri prispeval k optimizaciji izvajanja radioloških preiskav, interpretacij ter posvetov. Nacionalni informacijski portal za teleradiologijo omogoča preseganje omenjenih težav, s katerimi so se do sedaj srečevali izvajalci radioloških storitev, in sicer pomaga odpraviti ozka grla v procesu diagnosticiranja, premagati fizične razdalje med pacienti in zdravniki radiologi na različnih lokacijah ter omogoča boljše in učinkovitejše sodelovanje med izvajalci radioloških storitev, ki je bilo do sedaj pogosto zelo težavno. Temeljni cilji informacijskega portala za teleradiologijo so predstavljeni na Sliki 21.

Slika 21: Cilji nacionalnega informacijskega portala za teleradiologijo



Vir: Prirejeno po MZ (2013)



Nacionalni informacijski portal za teleradiologijo je dostopen v okviru varnega omrežja zNET.





4.2.5 Elektronski register cepljenih oseb

Sredi leta 2013 je bil v uporabo vpeljan elektronski register cepljenih oseb (eRCO). Glavni cilj eRCO je zagotoviti pravočasne in kakovostne podatke o opravljenih cepljenjih, na osnovi katerih se izračunavajo nekateri bistveni indikatorji, kot sta popolnost in pravočasnost cepljenja proti posamezni nalezljivi bolezni ter iz njiju izhajajoči kazalec precepljenosti. Ti podatki so odločilnega pomena za oceno splošnega stanja in pravočasno zagotavljanje strokovnih ukrepov (MZ, 2013). eRCO izhaja iz potreb po zbiranju podatkov o opravljenem cepljenju in ugotavljanju deleža cepljenih (precepljenosti) posameznih ciljnih skupin prebivalstva s ciljem načrtovanja in izvajanja cepljenja ter ocenjevanja učinkovitosti cepljenja pri preprečevanju pojavljanja in širjenja nalezljivih bolezni ter pravočasnega zbiranja in ustreznega strukturiranja podatkov, ki zagotavljajo dobro osnovo za sprejemanje ukrepov v primeru pojava epidemij. Uvedba eRCO je odgovor na potrebe NIJZ po vzpostavitvi centralne zbirke podatkov za evidenco dogodkov, povezanih s cepljenjem, ki bodo zagotavljali relevantne podatke o opravljenih cepljenjih, opustitvah cepljenj in pojavu neželenih dogodkov po cepljenju. Skladno s potrebami po zbiranju podatkov o cepljenju in s tem povezanih zadev so načrtovani uporabniki eRCO predvsem zdravniki cepitelji in strokovnjaki z NIJZ, primarni cilji podprojekta eRCO pa so (MZ, 2013):

■ zagotovitev ažurnega seznama obveznikov za cepljenje,

■ zagotovitev in vzdrževanje optimalnega nabora in kakovosti podatkov o cepljenjih,

■ zagotovitev in vzdrževanje odzivnosti sistema,

■ zagotovitev podatkov o vseh cepljenjih (poleg obveznih tudi prostovoljnih),

■ povezovanje podatkov o cepljenjih s podatki o neželenih učinkih in opustitvah cepljenj,

■ zagotovitev podatkov, potrebnih za sprejemanje ukrepov in poročanja v povezavi s cepljenjem,

■ racionalizacija in boljša raba vključenih virov ter nižanje stroškov upravljanja sistema,

■ vzdrževanje ter nenehno izboljševanje kakovosti storitev,

■ integracija informacijskega sistema v širše informacijsko okolje,

■ prilagoditev rešitve novim tehnološkim in vsebinskim standardom.

eRCO je nastal na podlagi obsežne nacionalne zakonodaje na področju cepljenja, neposredno zakonsko osnovo za uvedbo eRCO pa predstavlja Zakon o zbirkah podatkov s področja zdravstvenega varstva – ZZPPZ (Ur. list RS, št. 65/2000), ki opredeljuje, da je NIJZ skrbnik in upravljavec baze podatkov »Register obveznikov za cepljenje« in »Register stranskih pojavov po cepljenju«. Registra sta namenjena spremljanju izvajanja cepljenja v državi, ocenjevanju precepljenosti in zagotavljanju podatkov o cepljenju ter podatkov o neželenih učinkih po cepljenju. Zbirki sodita na področje preventivno-zdravstvene statistike in vključujeta podatke iz dejavnosti preprečevanja nalezljivih bolezni – cepljenja.

Funkcionalnosti, ki jih zagotavlja spletna rešitev eRCO (Slika 22), izhajajo iz strokovnih izhodišč, ki so opredeljena spodaj, nanašajo pa se predvsem na spremljanje precepljenosti, poročanje nacionalnim in mednarodnim institucijam ter sprejemanje pravočasnih ukrepov na naslednjih področjih:

■ ugotavljanje deleža cepljenih ciljnih skupin prebivalcev na posameznem območju v določenem časovnem obdobju,

■ načrtovanje programa cepljenja (uvedba novih cepljenj ipd.),

■ ocenjevanje učinkovitosti cepljenja ter spremljanje varnosti cepljenja in cepiv,

■ zagotavljanje kakovostnih podatkov o precepljenosti za domače in tuje institucije,

■ hitro ukrepanje (pravočasno sporočanje, zgodnje zaznavanje, obravnavanje ipd.).

Slika 22: Funkcionalnosti eRCO



Vir: Prirejeno po MZ (2013)



Uporaba vseh funkcionalnosti eRCO se lahko izvaja na osnovi različnih ravni integracije z lokalnimi IS, in sicer brez integracije z lokalnim IS, z delno integracijo z lokalnim IS in s popolno integracijo z lokalnim IS. Arhitekturna zasnova same digitalne rešitve omogoča enoten način shranjevanja dokumentov ne glede na stopnjo integracije eRCO in lokalnih IS ter možnost uporabe obstoječe infrastrukture za komunikacijo z IH (Slika 23).

Slika 23: Arhitekturna zasnova eRCO



Vir: MZ (2013)



Naslednji koraki, povezani z vzpostavitvijo eRCO, se bodo osredotočali predvsem na prilagoditev zalednih sistemov pri izvajalcih zdravstvene dejavnosti, začetek zbiranja podatkov in evalvacijo ter obvezno poročanje podatkov o precepljenosti tako domačim kot tujim pristojnim institucijam.





4.2.6 Informacijska podpora za triažni postopek (eTriaža)

V letu 2013 je bil realiziran tudi podprojekt vzpostavitve informacijske podpore za triažni postopek (eTriaža), ki bo letos predvidoma zaživel tudi na ravni celotnega zdravstvenega sistema. eTriaža je nacionalna rešitev, ki bo zagotavljala informacijsko podporo za triažni postopek v zdravstvenih domovih ter bolnišnicah in bo zmanjševala klinična tveganja za paciente v primerih, ko zaradi velikega števila pacientov zdravstveno osebje ne zmore sprotne obravnave vseh. Z uporabo eTriaže bo postopek voden z informacijsko podporo na podlagi manchestrskega triažnega postopka. Temeljni cilji nacionalne digitalne rešitve eTriaža so povečanje varnosti pacientov in zmanjšanje napak pri triažnem postopku z manjšim številom administrativnih zapletov ter zagotavljanje potrebnih podatkov za analize in izvedbo različnih raziskav. Digitalno rešitev eTriaža sestavljajo tri medsebojno povezane in soodvisne komponente:

■ aplikacija za vodenje in spremljanje manchestrskega triažnega postopka,

■ aplikacija za vodenje čakalnega seznama pacientov,

■ centralni del, ki povezuje aplikaciji in skrbi za uporabniške dostope ter izmenjavo podatkov.

eTriažni sistem zagotavlja spletno aplikacijsko podporo z uporabo grafičnega vmesnika in spletnih servisov. Izvajalci zdravstvenih storitev uporabljajo eTriažni sistem prek grafičnih vmesnikov, spletni servisi pa omogočajo integracijo sistema eTriaža z IS izvajalci zdravstvene dejavnosti. Digitalna rešitev je postavljena v zNET okolju na virtualizirani strežniški opremi MZ ter povezana z IH eZdravja, kar omogoča vključitev eTriaže v IS izvajalca zdravstvene dejavnosti (Slika 24). Uporaba eTriaže bo možna na namiznih in tabličnih računalnikih ter bo imela možnost uporabe aplikacije tudi prek spletnega servisa.

Slika 24: eTriaža



Vir: MZ (2013)





4.2.7 Informacijska podpora procesu elektronske napotitve in naročanja pacientov na zdravstvene storitve (eNaročanje)

V začetku leta 2014 je bila načrtovana uvedba nacionalne digitalne rešitve, ki naj bi zagotavljala informacijsko podporo procesu elektronske napotitve in naročanja pacientov na zdravstvene storitve (eNaročanje). V okviru eNaročanja bosta na nacionalni ravni vzpostavljena procesa elektronske napotitve in naročanja pacienta iz primarne zdravstvene ravni na sekundarno/terciarno raven ter elektronske napotitve in naročanja pacienta znotraj sekundarne/terciarne ravni na podlagi pooblastila (MZ, 2013). Podprojekt eNaročanje naj bi s pomočjo svoje arhitekturne zasnove, ki povezuje najpomembnejše deležnike in komponente znotraj procesa eNaročanja (pacienti, osebni zdravniki, zdravniki specialisti, eČakalni seznami, eNapotnica), zagotavljal številne operativne koristi vsem uporabnikom znotraj zdravstvenega sistema (Slika 25).

Slika 25: Arhitektura sistema za eNaročanje



Vir: Prirejeno po MZ (2013)



Načrtovani uporabniki eNaročanja so razdeljeni v tri skupine: izvajalci zdravstvene dejavnosti na primarnem, sekundarnem in terciarnem nivoju, ki so lahko napotovalci, ter napotni zdravniki, vsi pacienti, ki se na osnovi napotnice naročajo na zdravstveno storitev, ter ZZZS in NIJZ kot prejemnika statističnih in drugih podatkov. Skladno z ukrepi za zmanjšanje čakalnih vrst in reorganizacijo izvajanja nekaterih zdravstvenih storitev se specifični cilji podprojekta eNaročanje osredotočajo na (MZ, 2013):

■ povečanje kakovosti oskrbe pacienta:

– vzpostavitev celovitega pregleda nad možnimi izvajalci zdravstvene dejavnosti,

– povečanje popolnosti informacij za natančnejše izvajanje triaže na sekundarnem in terciarnem nivoju zdravstvene oskrbe,

■ povečanje razpoložljivosti storitev:

– hitro in učinkovito naročanje na zdravstvene storitve,

– vzpostavitev učinkovitega in zanesljivega pregleda nad uporabo napotnic s strani pacientov,

■ prispevek k opolnomočenju pacientov z olajšanjem dostopa do informacij, potrebnih za odločitev o izbiri izvajalca zdravstvene storitve glede na čakalno dobo in kraj izvedbe,

■ povečanje varnosti pacientov z zmanjšanjem števila napak pri napotovanju in obveščanju zdravnikov napotovalcev, kar je mogoče doseči z izboljšano berljivostjo napotnic ter zmanjšanjem možnosti za nastanek administrativnih napak,

■ povečanje učinkovitosti zaradi prenosa informacij o že prej izvedenih preiskavah,

■ zmanjšanje administrativnih stroškov z odpravo uporabe papirnih obrazcev,

■ zagotovitev potrebnih podatkov za različne raziskave in analize.

Proces eNaročanja je na splošno sestavljen iz treh korakov, in sicer napotovanja (izdelava eNapotnice s pomočjo IS napotovalcev ali prek spletnega portala), naročanja (izbira izvajalca glede na zdravstveno storitev, čakalno dobo in kraj) ter izvedbe storitve (obveščanje, poročanje o opravljeni storitvi). Pilotna uporaba eNaročanja, ki se je pričela decembra 2013, je vključevala vzpostavitev rešitve pri pilotnih izvajalcih, testiranje, predloge za dopolnitev in popravke pilotne rešitve. Priprava na uvedbo digitalne rešitve se je pričela januarja 2014 in je obsegala izobraževanje, izpolnitev določenih predpogojev za vključitev ter integracijo z zalednimi sistemi izvajalcev zdravstvenih storitev. Končna uvedba rešitve na nacionalni ravni je bila načrtovana za februar 2014 (MZ, 2013).





4.3 Aktualno stanje in dogodki na področju eZdravja

Kljub določenim izzivom, ki so bili bolj natančno opisani v prejšnjih poglavjih, je v zadnjih letih viden velik napredek pri razvoju in uporabi rešitev eZdravja. Glede na doseženi napredek od prvih strateških dokumentov na področju digitalizacije slovenskega zdravstva iz leta 2005 predstavlja implementacija rešitev eZdravja v zadnjih letih pomembno prelomnico. Ob tem upamo, da zadnji dogodki na področju eZdravja potrjujejo vse večje zavedanje odločevalcev in predvsem uporabnikov, da imajo sodobne digitalne rešitve velik vpliv na upravljanje javnega zdravja ter zagotavljajo nujno podporo pri vseh procesih odločanja, načrtovanja in upravljanja v zdravstvenem sistemu. Slednje potrjujejo statistični podatki in različne evalvacije, ki jih izvajajo nacionalne in mednarodne inštitucije.

Odstotek eReceptov med vsemi recepti v letu 2021 je bil nad 96 (izračunano kot mesečno povprečje). V absolutnih številkah to pomeni več kot 1.171.000 eReceptov na mesec. Podobno je bil delež eNapotnic v sklopu eNaročanja v letu 2021 v povprečju na mesečni ravni skoraj 96-odstoten (več kot 322.000 eNapotnic na mesec). Število zdravstvenih dokumentov, ki jih izvajalci zdravstvene dejavnosti pošiljajo v CRPP, nenehno narašča. Portal zVEM je imel v letu 2019 nekaj več kot 768.000 obiskov v primerjavi z 1.883.854 obiski v letu 2020 in 23.975.212 obiski v letu 2021. Tabela 2 prikazuje kumulativno rast uporabe rešitev eZdravja v Sloveniji na letni ravni od njihove uvedbe v zdravstveni sistem leta 2016 do konca leta 2021. Z leti je mogoče opaziti stalno rast uporabe rešitev eZ-dravja in verjetno je, da bo ta še bolj intenzivna od pričakovane v naslednjem obdobju, sploh če se bodo težavne in nepredvidljive epidemiološke razmere še nadaljevale.

Tabela 2: Letna rast uporabe rešitev eZdravja v Sloveniji, 2016–2021



Vir: Lasten (2022)



Evalvacija Ministrstva za javno upravo za obdobje 2016–2018 kaže, da je uporaba rešitev eZdravja (eRecept in eNaročanje) sprožila znatne prihranke v zdravstvenem sistemu; Ministrstvo za javno upravo ocenjuje, da je skupnih prihrankov približno 40 milijonov EUR (MJU, 2019). Poleg finančnih prihrankov evalvacija izpostavlja tudi druge sistemske koristi eRecepta in eNaročanja, kot so poenostavljene in učinkovitejše obravnave pacientov, poenostavitev postopkov za paciente, večja standardizacija, kakovost in varnost zbranih zdravstvenih podatkov, posvetovanja med splošnimi zdravniki in specialisti, nižji administrativni stroški, dostopnost podatkov za analize in raziskave itd. Letna dinamika prihrankov iz evalvacije Ministrstva za javno upravo je prikazana na Grafu 1.

Graf 1: Ocenjeni prihranki zaradi uvedbe eRecepta in eNaročanja, 2016–2018



Vir: Lasten (2022)



Indeks digitalnega gospodarstva in družbe (DESI) Evropske komisije je sestavljeni indeks, ki zajema relevantne kazalnike o uspešnosti digitalnega izvajanja storitev in spremlja razvoj digitalne konkurenčnosti držav članic EU. Poročilo DESI 2019 označuje velik preboj v razvoju in uporabi storitev eZdravja v Sloveniji, kar Slovenijo uvršča na 6. mesto v EU (Evropska komisija, 2019) (Graf 2). Položaj Slovenije (označen s črno) je precej nad povprečjem EU28 (označeno z belo), prav tako pa je boljši od mnogo držav s primerljivim BDP (ali celo višjim) in s primerljivim prebivalstvom.

Graf 2: Uporaba storitev eZdravja v državah članicah EU (Poročilo DESI 2019)



Vir: Lasten (2022)



Tudi digitalne rešitve za spremljanje kakovosti in varnosti v bolnišnicah se razvijajo. Leta 2002 je Ministrstvo za zdravje vzpostavilo sistem za spremljanje opozorilnih dogodkov in poročanje izvajalcev zdravstvene dejavnosti. Bolnišnice so v skladu z zahtevami uvedle interne digitalne rešitve v obliki spletnih vprašalnikov za samoocenjevanje, ki omogočajo spremljanje kazalnikov kakovosti in varnosti ter ustrezne ukrepe v primeru ugotovljenih odstopanj. V teku je tudi razvoj nacionalnega spletnega portala, ki bo pacientom omogočil poročanje o zaznanih odstopanjih v kakovosti ali varnosti lastnega zdravljenja. Zaradi epidemije covida-19 je bil projekt aprila 2020 žal ustavljen.

Na posameznih področjih se uporabljajo specializirani spletni ekspertni sistemi, ki omogočajo napredno podporo pri odločanju in napovedno analitiko s pomočjo umetne inteligence. Vendar ta pristop v Sloveniji ni razširjen in ga izvajalci zdravstvene dejavnosti ne uporabljajo rutinsko. Ekspertni sistemi, ki se običajno uporabljajo v kombinaciji z algoritmi za podporo odločanju in pametnimi napravami, so večinoma v uporabi za spremljanje in interpretacijo hkratnih analiz velikega števila podatkov na določenih področjih, kjer je to vsebinsko in tehnološko izvedljivo (pacienti s covidom-19, kronični pacienti, spremljanje pacientov z rakom, klinična kemija itd.). Kljub temu je treba poudariti, da je ta veja digitalnih rešitev v Sloveniji šele v povojih in da glavne pobude za razvoj tovrstnih pristopov prihajajo iz nacionalnih in mednarodnih raziskovalnih projektov v zadnjih letih.

Kot lahko vidimo, večstranska analiza razvitosti, uporabe in učinkovitosti rešitev eZ-dravja postavlja Slovenijo visoko na lestvici najuspešnejših držav na področju eZdravja. Čeprav je bilo v preteklosti opravljenih več analiz in ocen eZdravja, ni bilo izvedenega opazovanja ali vrednotenja možnih koristi rešitev eZdravja v kontekstu epidemije. Zanimivo je, da so bili doslej preučevani številni vidiki razvoja in uporabe digitalnih rešitev v zdravstvu, tudi tisti periferne narave, ki pogosto kažejo komaj zadosten pomen za legitimen raziskovalni interes. Kljub temu je možno odkriti pomanjkanje raziskovalnega zanimanja za tako vitalno področje, kot je vloga digitalnih rešitev v zaostrenih epidemioloških razmerah. V skladu s temi izhodišči je v nadaljevanju podana analiza vloge in uporabnosti rešitev eZdravja za zdravstvene delavce in paciente v času epidemije covida-19 v Sloveniji.

Vsakodnevno delovanje zdravstvenega sistema se je med epidemijo ustavilo, izjema so bili nujni postopki in zdravljenje onkoloških pacientov. Delo zdravstvenih delavcev je bilo zaradi novih protokolov obravnave in nevarnosti okužbe izjemno težko. Na drugi strani so pacienti zaradi strahu pred okužbo, pa tudi zaradi spremenjene prakse zdravstvene obravnave in različnih omejitev, ki so jih postavile zdravstvene ustanove, poskušali čim bolj omejiti število obiskov zdravstvenih ustanov. Različne rešitve v sklopu eZdravja (eRecept, eNaročanje, Portal zVEM, CRPP) so nenadoma postale edini način za zagotavljanje hitrih, učinkovitih in varnih zdravstvenih storitev ter so omogočale ustrezno komunikacijo tako med zdravstvenimi delavci kot med zdravstvenimi delavci in pacienti (Kruse et al., 2018; Van den Bulck et al., 2018). Po začetnem šoku zaradi epidemije se je zanimanje zdravstvenih delavcev in pacientov za uporabo rešitev eZdravja čez noč povečalo, učna krivulja pa se je presenetljivo zravnala. Zdravstveni delavci so zaradi izrednih okoliščin in drugih inherentnih dejavnikov, pa tudi zaradi pritiska pacientov, intenzivneje začeli uporabljati rešitve eZdravja (Ammenwerth, 2018). Po drugi strani pa so pacienti izkazali največji interes za spremljanje svojega zdravja in počutja prek zdravstvenih dokumentov, ki so dostopni na Portalu zVEM in CRPP.

Statistični podatki podpirajo zgoraj omenjene kvalitativne ugotovitve. Zlasti Portal zVEM in CRPP sta v obdobju zaprtja družbe in takoj zatem doživela znatno povečanje uporabe (Graf 3 in 4). Druge rešitve eZdravja pa so kljub zelo restriktivnemu delovanju zdravstvenega sistema na večini področij in omejenemu sprejemu pacientov ohranile razmeroma stabilno raven uporabe ali celo rast, kar potrjuje tudi njihov kritičen pomen za zdravstveno obravnavo pacientov in splošno delovanje celotnega zdravstvenega sistema (Rani et al., 2021; Stanimirović in Tepej Jočić, 2022).

Graf 3: Naraščanje števila registriranih uporabnikov Portala zVEM po letih



Vir: lasten (2022)



Graf 4: Kumulativna rast števila mikrobioloških izvidov v CRPP, november 2019 – december 2021



Vir: Lasten (2022)



Izkušnje iz epidemije covida-19 so pokazale, da imajo rešitve eZdravja v takšnih situacijah zelo pomembno vlogo. Statistični podatki o uporabi so jasno pokazali, da zdravstveni delavci in pacienti vse bolj prepoznavajo številne koristi eZdravja, sploh v nepričakovanih in kriznih okoliščinah, ki vplivajo na zdravstveni sistem in njegovo delovanje. Poleg tega se je izkazalo, da imajo rešitve eZdravja za zdravstvene delavce in paciente v takšnih razmerah še večjo uporabno vrednost kot v »normalnih« okoliščinah. Še posebej veliko zanimanje so uporabniki (tako zdravstveni delavci kot pacienti) v tem obdobju pokazali za vpogled in pridobivanje mikrobioloških izvidov, potrdil o cepljenju, testiranju ali prebolelosti in seveda EU digitalnih covid-19 potrdil, kar potrjujejo tudi raziskave v drugih državah (Chen et al., 2021; Mbunge et al., 2021).





4.3.1. Informacijska varnost in Splošna uredba o varstvu podatkov na področju eZdravja

Obdelava osebnih podatkov v okviru informacijskega sistema eZdravje je opredeljena v zakonodaji, predvsem v ZZPPZ. Skladno z ZZPPZ je eZdravje na nacionalni ravni usklajen zdravstveni informacijski sistem, ki z delovanjem na enotni informacijsko-komunikacijski infrastrukturi omogoča:

■ obdelavo zdravstvenih in drugih podatkov, podrobneje določenih v 14.b členu ZZPPZ in v Prilogi 2 istega zakona;

■ izvajanje storitev eZdravja, ki z elektronskimi sredstvi omogočajo obdelavo podatkov iz prejšnje alineje za namene, določene pri posamezni zbirki eZdravja.

eZdravje sestavljajo različne digitalne rešitve, ki se bodo skozi čas razvijale in dopolnjevale. Del teh rešitev ima hkrati vlogo zbirk osebnih podatkov, kot jih opredeljujeta ZVOP-1 in Splošna uredba o varstvu podatkov (GDPR), posebej so navedene v Prilogi 2 ZZPPZ. Del rešitev pa predstavlja zgolj vozlišče oziroma informacijski pladenj, ki omogoča priklic in prikaz podatkov iz posameznih zbirk. ZZPPZ določa namen in obseg obdelave podatkov. Morebitno širjenje ali krčenje tako namena kot obsega obdelave podatkov bi bilo mogoče le ob predhodni spremembi zakona. Ukrepi, ki bi ob predpostavki, da zakonodaja ostane enaka, omogočili doseganje istih namenov z manjšim naborom podatkov, za zdaj niso predvideni. Skladno s krovno in področnimi politikami varovanja informacij NIJZ so zagotovljeni vsi ključni organizacijski, tehnični in logično tehnični ukrepi za preprečevanje nepooblaščene obdelave osebnih podatkov, skladno z zahtevami 24. in 25. člena ZVOP-1 ter 32. člena GDPR. Zagotavlja se omejen dostop do podatkov na podlagi uporabniških pravic, vsi dostopi in druge oblike obdelave podatkov se beležijo s pomočjo revizijskih sledi, zagotovljeno je ustrezno filtriranje mrežnega prometa in zavarovanje podatkov s centralno vodeno protivirusno zaščito. Varnostni ukrepi so podrobneje opredeljeni v dokumentu »Krovna in področne politike varovanja informacij«, ki je objavljen na intranetu NIJZ. Osebni podatki v okviru zbirk informacijskega sistema eZdravje se obdelujejo na podlagi zakona (ZZPPZ, Priloga 2), ki določa namen in obseg obdelave, vrsto obdelovalnih podatkov ter rok hrambe. Na spletni strani NIJZ so dostopne dodatne informacije o obdelavi osebnih podatkov, posamezniki pa lahko pravice, ki izhajajo iz GDPR v zvezi z obdelavo osebnih podatkov, uveljavljajo prek javno dostopnega e-poštnega naslova vop@nijz.si. NIJZ je imenoval pooblaščeno osebo za varstvo podatkov (DPO) in njenega namestnika, ki rešujeta morebitne zahtevke v zvezi z osebnimi podatki in pravicami, ki izhajajo iz GDPR. NIJZ obvešča posameznike (bodisi ob točki zajema podatkov, ko je to mogoče, bodisi prek spletne strani) o tem, kako in za kakšne namene se podatki obdelujejo, prav tako omogoča uresničevanje pravic v povezavi z varstvom podatkov po GDPR.

Kakovost podatkov je odvisna od njihovega vnosa na strani izvajalcev zdravstvene dejavnosti. Ti predstavljajo primarni vir podatkov, saj jih pridobivajo neposredno od pacientov in jih nato obdelujejo kot samostojni upravljavci. Vnos drugih podatkov s strani zunanjih institucij, predvsem Zavoda za zdravstveno zavarovanje Slovenije in Ministrstva za notranje zadeve, je odvisen od njih. NIJZ skrbi, da se tehnični proces prenosa podatkov izvaja tekoče in brez zapletov ter da so morebitni izredni popravki podatkov izvedeni pravočasno, kar vključuje tudi tekoče reševanje zahtevkov glede spremembe podatkov po GDPR.

Skladnost obdelave osebnih podatkov se zagotavlja s tekočim delom pravne službe, DPO, strokovnjaki za informacijsko varnost in skrbnikov procesov. Zagotavlja se, da se osebni podatki obdelujejo zakonito, da so posamezniki, kadar je mogoče oz. ko se to zahteva, seznanjeni z obdelavo podatkov, da imajo možnost uveljavljati pravice v povezavi z varstvom podatkov, ki izhajajo iz GDPR, ter da so podatki z uporabo organizacijskih, tehničnih in logično-tehničnih ukrepov ustrezno zavarovani pred nepooblaščeno obdelavo (Zhang et al., 2018). NIJZ izvaja revizije procesov zbiranja in obdelave z namenom izboljšanja varovanja osebnih podatkov. Del tega prizadevanja je izvedba ocene učinka v zvezi z varstvom podatkov za informacijski sistem eZdravje (DPIA).

Namen izvedbe DPIA je zagotoviti skladnost obdelave osebnih podatkov z zahtevami GDPR, določiti in prepoznati tveganja za varstvo in za varnost osebnih podatkov, določiti ukrepe za zmanjšanje teh tveganj na sprejemljivo raven in s tem doseči upoštevanje temeljnih načel GDPR pri obdelavi osebnih podatkov. GDPR v 35. členu določa, kaj je DPIA, kdaj jo je treba izvesti in katere elemente mora vsebovati:

1. Kadar je možno, da bi lahko vrsta obdelave, zlasti z uporabo novih tehnologij, ob upoštevanju narave, obsega, okoliščin in namenov obdelave povzročila veliko tveganje za pravice in svoboščine posameznikov, upravljavec pred obdelavo opravi oceno učinka predvidenih dejanj obdelave na varstvo osebnih podatkov. V eni oceni je lahko obravnavan niz podobnih dejanj obdelave, ki predstavljajo podobna velika tveganja.

2. Upravljavec pri izvedbi ocene učinka v zvezi z varstvom podatkov za mnenje zaprosi za varstvo podatkov imenovano pooblaščeno osebo.

3. Ocena učinka v zvezi z varstvom podatkov iz odstavka 1 se zahteva zlasti v primeru:

a. sistematičnega in obsežnega vrednotenja osebnih vidikov v povezavi s posamezniki, ki temelji na avtomatizirani obdelavi, vključno z oblikovanjem profilov, in je osnova za odločitve, ki imajo pravne učinke v zvezi s posameznikom ali nanj na podoben način znatno vplivajo;

b. obsežne obdelave posebnih vrst podatkov iz člena 9(1) ali osebnih podatkov v zvezi s kazenskimi obsodbami in prekrški iz člena 10, ali

c. obsežnega sistematičnega spremljanja javno dostopnega območja.

Iz navedb 35. člena GDPR tako izhaja, da se DPIA izvede, »kadar je možno, da bi lahko vrsta obdelave, zlasti z uporabo novih tehnologij, ob upoštevanju narave, obsega, okoliščin in namenov obdelave povzročila veliko tveganje za pravice in svoboščine posameznikov«, še posebej pa, ko gre za »obsežno obdelavo posebnih vrst podatkov«, kamor sodijo tudi zdravstveni podatki. Obdelava osebnih podatkov v okviru informacijskega sistema eZdravje izpolnjuje oba kriterija, zato je izvedba DPIA nujna. GDPR, ki določa, kaj naj vsebuje DPIA in kdaj jo je treba izvesti, je stopil v veljavo leta 2016, neposredno pa se ga je začelo izvajati maja 2018. Zato je vprašanje izvedbe DPIA postalo aktualno šele po tem datumu. Ker eZdravje predstavlja največji (centralni) zdravstveni informacijski sistem v Republiki Sloveniji in ker se v okviru tega izvaja obsežna ter sistematična obdelava zdravstvenih osebnih podatkov, je izvedba DPIA nujna ne le zaradi formalnih zahtev 35. člena GDPR, pač pa zaradi realnih varnostnih tveganj v zvezi z nepooblaščeno obdelavo osebnih podatkov.

V okviru informacijskega sistema eZdravje se obdelujejo osebni in posebne vrste osebni podatki, kot jih določa GDPR. Obdelujejo se podatki vseh pacientov s stalnim ali začasnim prebivališčem v Republiki Sloveniji in drugih pacientov, ki v Republiki Sloveniji prejemajo zdravstveno oskrbo. Osebne in druge podatke v posamezne zbirke osebnih podatkov v skladu z zakonodajo in v okviru svojih pristojnosti vnašajo posamezni izvajalci zdravstvene dejavnosti, ki nastopajo kot samostojni upravljavci osebnih podatkov. Vnos podatkov iz lokalnih informacijskih sistemov v eZdravje in pridobivanje podatkov iz eZdravja se izvaja s pomočjo namenskih programskih aplikacij, ki so nameščene v lokalnem informacijskem okolju posameznih izvajalcev zdravstvene dejavnosti (ki so tudi odgovorni za varovanje podatkov v okviru lokalnega informacijskega okolja), v omejenem obsegu pa tudi prek spletnega portala zVEM, ki je namenjen končnim uporabnikom (pacientom), ter spletnega portala zVEMplus, ki je namenjen izvajalcem zdravstvene dejavnosti. Oba spletna portala sta ustrezno zavarovana z avtentikacijskimi mehanizmi, prav tako je šifrirana tudi povezava. Prenos podatkov med aplikacijami izvajalcev zdravstvene dejavnosti in sistemom eZdravje, še zlasti CRPP, se izvaja s pomočjo varnega omrežja zNET, ki prav tako zagotavlja šifriran prenos.

Upravljavec oz. NIJZ je k fazi načrtovanja, razvoja in vzdrževanja eZdravja pristopal odgovorno in z zavedanjem o varnostnih ter drugih tveganjih, ki izhajajo iz tako obsežne obdelave posebne vrste podatkov. Skozi celoten proces je skrbel za implementacijo različnih varnostnih ukrepov, v sklopu teh prizadevanj je bila pripravljena tudi DPIA kot del projektne dokumentacije, ki je primarno namenjena ustreznemu zavarovanju osebnih podatkov, in predstavlja pomembno komponento v širši mreži informacijske varnosti (McWay, 2020). Pri razvoju informacijskega sistema eZdravje se NIJZ kot upravljavec glede bistvenih vidikov obdelave osebnih podatkov redno posvetuje z notranjimi in zunanjimi deležniki, kar pomembno prispeva k stalnemu zagotavljanju ustreznega nivoja varnosti osebnih podatkov in zanesljivosti delovanja celotnega sistema eZdravja. Skladno s tem se v okviru posvetov z deležniki izvajajo naslednje aktivnosti:

■ redni delovni sestanki skupine za varstvo osebnih podatkov;

■ delovni sestanki, ki vključujejo skupino za varstvo osebnih podatkov, pravno službo, informatike ter skrbnike posameznih procesov obdelave osebnih podatkov;

■ posvetovanja NIJZ in pogodbenih obdelovalcev glede ključnih vidikov obdelave osebnih podatkov;

■ redni sestanki delovnih skupin NIJZ in Ministrstva za zdravje v zvezi s konkretnimi vprašanji obdelave osebnih podatkov;

■ izredni sestanki delovnih skupin NIJZ in drugih ključnih deležnikov;

■ posvetovanja s predstavniki zdravstvene stroke;

■ posvetovanja z Informacijskim pooblaščencem;

■ posvetovanja s SI-CERT in z Upravo Republike Slovenije za informacijsko varnost;

■ izredni delovni sestanki med NIJZ in posameznimi izvajalci zdravstvene dejavnosti.

VPRAŠANJA IN USMERITVE ZA UTRJEVANJE ŠTUDIJSKE SNOVI



■ Opredelite in analizirajte glavne ugotovitve in cilje, ki jih je predstavil krovni strateški dokument: eZdravje 2010 – Strategija informatizacije slovenskega zdravstvenega sistema 2005–2010.

■ Naštejte glavne deležnike in njihove funkcije pri izvedbi digitalizacije slovenskega zdravstvenega sistema.

■ Opredelite strukturo ter opišite namen in cilje glavnih vsebinskih sklopov znotraj slovenskega projekta eZdravje.

■ Opredelite strateške usmeritve ter strateške in specifične cilje projekta eZdravje.

■ Naštejte in analizirajte pričakovane koristi projekta eZdravje za različne skupine deležnikov.

■ Naštejte rešitve eZdravja in opredelite njihove ključne funkcionalnosti in cilje.

■ Kakšno je aktualno stanje na področju razvoja in uporabe rešitev eZdravja in kaj kažejo podatki iz zadnjih let?

■ Zakaj je prišlo do povečanja uporabe in pospešenega razvoja rešitev eZdravja v zadnjem obdobju?

■ Kakšne so ugotovitve nacionalnih in mednarodnih raziskav in evalvacij slovenskega eZdravja?

■ Kakšna je bila vloga rešitev eZdravja v času epidemije covida-19 v Sloveniji?

■ Kakšne prednosti oziroma koristi so ponujale rešitve eZdravja pacientom, zdravstvenim delavcem in drugim deležnikom v času epidemije covida-19 v Sloveniji?

■ Kako se giblje število uporabnikov rešitev eZdravja v zadnjem obdobju in čemu je mogoče pripisati takšen trend rasti uporabe?

■ Kakšno vlogo imajo lahko rešitve eZdravja v kriznih zdravstvenih razmerah in kako lahko vplivajo na zdravstveni sistem in njegovo delovanje?

■ Kje je opredeljena obdelava osebnih podatkov v okviru informacijskega sistema eZdravje? Kaj določa ZZPPZ?

■ Kateri nacionalni in mednarodni pravni akti predpisujejo ravnanje z osebnimi podatki v okviru informacijskega sistema eZdravje?

■ Kaj določa Splošna uredba o varstvu podatkov (GDPR) in katere pravice posameznikov izhajajo iz nje?

■ Kako se zagotavlja skladnost obdelave osebnih podatkov na področju eZdravja z veljavno zakonodajo?

■ Kaj je ocena učinka v zvezi z varstvom podatkov (DPIA) in kaj je njen namen oziroma za kaj se uporablja?

■ Opredelite pristope, ki omogočajo stalno zagotavljanje ustreznega nivoja varnosti in zanesljivosti delovanja celotnega sistema eZdravja.

■ Katere aktivnosti v sodelovanju z vsemi deležniki prispevajo k zagotavljanju višjega nivoja varnosti in zanesljivosti delovanja rešitev eZdravja?





5 ZDRAVSTVENI PODATKI IN INFORMACIJE



V petem poglavju so podane opredelitve pojmov podatek in informacija, predstavljena sta njihov namen in uporaba, potencialni viri njihovega zbiranja ter vloga zdravstvenih podatkov in informacij oziroma zdravstvenih kazalnikov v zdravstvenem sistemu. V poglavju so nadalje predstavljeni tudi širša analiza informacijskih potreb v zdravstvenem sistemu, metode zbiranja podatkov glede na kategorijo kazalnikov, tipične pomanjkljivosti zdravstvenih podatkov, značilnosti neinformacijskega načina odločanja v zdravstvu ter funkcija zdravstvenih kazalnikov pri spremljanju delovanja zdravstvenih sistemov.

Čeprav se pojmovne opredelitve podatka in informacije razlikujejo glede na kontekst, je podatek splošno mogoče opredeliti kot zapis nekega dejstva v formalizirani obliki, informacijo pa kot smisel oziroma ovrednoten pomen podatka v določeni situaciji. Hierarhična nadgradnja podatkov in informacij je znanje, ki predstavlja skupek obdelanih, interpretiranih in sistemiziranih informacij (Konno in Schillaci, 2021). Ustrezni podatki in informacije ter na njih temelječe znanje so osnovne predpostavke, ki morajo biti izpolnjene pri vsakem kakovostnem obravnavanju negotovosti oziroma odločanju ter upravljanju poslovnih sistemov (Dong et al., 2021). Preudarno zbiranje, analiza, uporaba in posredovanje podatkov in informacij, povezanih z zdravjem in delovanjem zdravstvenega sistema, je predpogoj za izvedbo vseh aktivnosti v zdravstvenem sistemu (Ibrahim et al., 2022).

Relevantni zdravstveni podatki in informacije so nujno potrebni za oblikovanje ustreznih zdravstvenih kazalnikov, izmerjene vrednosti le-teh pa v nadaljevanju predstavljajo temeljna izhodišča pri vseh poskusih vrednotenja in izboljševanja učinkovitosti, uspešnosti in kakovosti delovanja zdravstvenih sistemov (Kilpeläinen et al., 2012). OECD (2007) je v svojih smernicah za vsestransko spremljanje in vrednotenje učinkovitosti, uspešnosti in kakovosti delovanja zdravstvenega sistema na nacionalni ravni poudaril pomembnost pravočasnih, strukturiranih in zanesljivih zdravstvenih podatkov in informacij ter navedel pet najuporabnejših virov njihovega zbiranja (MZ, 2010):

■ statistične baze o rojstvih in smrti (v Sloveniji CRP),

■ registri posameznih zdravstvenih stanj ali skupine stanj,

■ administrativne baze (zlasti podatki, ki jih bolnišnice posredujejo plačnikom ali NIJZ),

■ elektronske zdravstvene kartoteke pacientov,

■ ankete, ki se izvajajo na vzorcu populacije ali pacientov.

V luči celovitega spremljanja ter vrednotenja učinkovitosti, uspešnosti in kakovosti sistemov zdravstvenega varstva smernice OECD (2007 in 2009) izpostavljajo IKT oziroma ustrezne ZIS kot eno ključnih orodij, ki lahko zagotovijo zbiranje relevantnih zdravstvenih podatkov, njihovo preoblikovanje v zdravstvene kazalnike in kasnejše strokovne analize. Tukaj je treba pojasniti vsebinsko povezanost ter razmerja med zdravstvenimi podatki in informacijami na eni ter zdravstvenimi kazalniki na drugi strani. Zdravstveni podatki in informacije kot del informacijskega procesa so potrebni za samo operativno izvedbo temeljnega in upravljavskega procesa v zdravstvenem sistemu. Zdravstveni kazalniki, ki predstavljajo vsebinsko in strukturno nadgradnjo zdravstvenih podatkov in informacij, pa so namenjeni vrednotenju učinkovitosti, uspešnosti in kakovosti, ki se lahko izvaja na ravni temeljnega in/ali upravljavskega procesa, posameznih zdravstvenih zavodov oziroma na ravni celotnega zdravstvenega sistema ali nacionalne zdravstvene politike (Slika 26).

Slika 26: Vloga zdravstvenih podatkov in informacij oziroma zdravstvenih kazalnikov v zdravstvenem sistemu



Vir: Lasten (2022)



V procesu izgradnje funkcionalnega in prilagodljivega ZIS je treba izhajati iz potreb po podatkih, informacijah ter kazalnikih, ki jih imajo deležniki v sistemu zdravstvenega varstva (Eržen, 2006; Thapa in Camtepe, 2021). Informacijske potrebe so v tako obsežnih in delovno intenzivnih okoljih, kot je zdravstveni sistem, zelo vsebinsko raznolike in večplastne (Bowles et al., 2020; Kemp et al., 2021), zato jih lahko celovito opredelijo samo dobri poznavalci tako poslovnega kot strokovnega področja (Hege et al., 2020; Aapro et al., 2020). Rambo (2000) je na podlagi svoje raziskave iz leta 2000 informacijske potrebe v zdravstvenem sistemu razvrstil v sedem skupin, ki so z določenimi prilagoditvami predstavljene v Tabeli 3.

Tabela 3: Informacijske potrebe v zdravstvenem sistemu

INFORMACIJSKE POTREBE V ZDRAVSTVENEM SISTEMU





1) Boljša informacijska orodja in viri za medsebojno povezanost in komuniciranje med vsemi deležniki v zdravstvenem sistemu



2) Ažurno obveščanje o ustreznih zakonodajnih, tehnoloških, strokovnih ter organizacijskih spremembah in novostih



3) Dostop do strukturiranih podatkov, vključujoč metapodatke, ki opredeljujejo vsebinske atribute podatkovnih nizov



4) Popolno in pravočasno obveščanje o zastavljenih strateških ciljih, rezultatih že sprejetih ukrepov, načrtovanih ukrepih in posledicah, prenosu dobrih praks ipd.



5) Programska oprema za podporo odločanju ter boljše načrtovanje in spremljanje izvedbe zdravstvenih aktivnosti



6) Standardizirane digitalne rešitve in protokoli za najpogosteje izvajane procese, aktivnosti in opravila



7) Dostop do integriranih in na znanju temelječih podatkov in informacije iz zunanjih podatkovnih zbirk



Vir: Prirejeno po Rambo (2000)

Izhajajoč iz ugotovljenih informacijskih potreb, v nadaljevanju izgradnje ustreznega ZIS sledita določitev ter opredelitev potrebnih podatkov in informacij. V skladu z izredno kompleksno in razvejano mrežo deležnikov v zdravstvenem sistemu, ki glede na svojo funkcijo, dejavnost, področje delovanja pa tudi interese potrebujejo različne podatke in informacije, je razmislek o tem, kateri podatki in informacije so potrebni, izjemno pomemben (Merrill-Matzner, 2006; West et al., 2009; Jimenez et al., 2020). SZO (2008, 2010 in 2017) je na temelju navedenih predpostavk izpostavila pet skupin oziroma vrst podatkov in informacij, ki naj bi jih integrirani ZIS zagotavljali s ciljem zadovoljevanja potreb vseh deležnikov:

■ determinante zdravja (socialno-ekonomski, okoljski, vedenjski, genetski dejavniki) in značilnosti kontekstualnega okolja, v katerem zdravstveni sistem deluje;

■ vložki v zdravstveni sistem in z njimi povezani procesi, vključno s politikami, organizacijo, zdravstveno infrastrukturo, objekti in opremo, odhodki, dohodki, človeškimi in finančnimi viri, ZIS ipd.;

■ uspešnost oziroma izložki zdravstvenega sistema, kot so storitve in izdelki, razpoložljivost, dostopnost, kakovost, uporaba zdravstvenih podatkov in informacij, odzivnost sistema na potrebe uporabnikov, zaščita finančnih tveganj;

■ zdravstveni izidi (klinični procesi, umrljivost, obolevnost, izbruhi bolezni, zdravstveno stanje, invalidnost, dobro počutje);

■ neenakosti na področju zdravja, upoštevajoč različne dejavnike (pokritost in uporaba posameznih storitev ter povezani zdravstveni izidi ipd.), ključne ločnice na področju dostopnosti in uporabe zdravstvenih storitev (socialno-ekonomski status, starost, spol, etnična skupina, geografska lokacija itd.).

V naslednji fazi izgradnje ZIS sledita iskanje in opredelitev najbolj primernega načina za zbiranje zdravstvenih podatkov in informacij ter njihovo kasnejšo analizo oziroma potencialno integracijo v zdravstvene kazalnike. Splošno je mogoče na področju zbiranja podatkov in informacij izpostaviti dva tipična pristopa, ki se razlikujeta glede uporabnosti pri oblikovanju določenih vrst zdravstvenih kazalnikov. Govorimo o metodi rutinskega zbiranja podatkov in metodi pridobivanja potrebnih podatkov na osnovi posebnih raziskav (Eržen, 2006; Karahanna et al., 2019) (Tabela 4).

Tabela 4: Primernost metod zbiranja podatkov glede na kategorijo kazalnikov

Kategorija kazalnikov

Rutinsko zbiranje podatkov

Posebne raziskave



Organizacija zdravstvene dejavnosti

+++

+



Zdravstvene storitve

+++

+



Zdravstveno stanje – obolevnost

+

+++



Zdravstveno stanje – umrljivost

+

+++



Vir: Eržen (2006)



Oba pristopa vsebujeta določene prednosti in slabosti, v praksi pa se priporoča kombinacija obeh, kjer je to mogoče, saj se pristopa vsebinsko dopolnjujeta (Eržen, 2004). Kljub določenim slabostim na področju pridobivanja zdravstvenih podatkov in informacij tradicionalno prevladujejo ZIS, ki podpirajo rutinsko zbiranje podatkov. Očitki o neustreznosti tovrstnega zbiranja zdravstvenih podatkov in informacij se nanašajo predvsem na zanesljivost ter naraščajoče potrebe po bolj raznovrstnih in specifičnih zdravstvenih podatkih in informacijah, ki bi omogočali podporo odločanju na vseh ravneh zdravstvenega sistema (Pisani in AbouZahr, 2010; Pastorino et al., 2019). Zaradi takšnih in podobnih očitkov se v zadnjih letih vse bolj uveljavljajo ZIS, ki omogočajo pridobivanje podatkov na osnovi posebnih iskalnih oziroma raziskovalnih zahtev. Rutinski podatki, ki jih zagotavljajo ZIS, so tesno povezani in odvisni od organizacijske strukture zdravstvenega sistema, zato so najbolj primerni za spremljanje zdravstvenih aktivnosti in stanja na področju zdravstvene oskrbe prebivalstva. Po dosedanjih izkušnjah so najpomembnejše pomanjkljivosti rutinsko zbranih zdravstvenih podatkov (Eržen, 2006; Bowles et al., 2020):

■ neuporabnost in nizka kakovost zbranih podatkov (pogoste sistemske napake zaradi uporabe napačnih metodoloških pristopov, neustrezna opredelitev posameznih podatkov in njihovih atributov, razdrobljenost in ozka usmerjenost ZIS, podvajanje podatkov in velike količine neuporabnih podatkov);

■ preveč centralizirano upravljanje informacijskih virov (pomanjkanje povratnih informacij izvajalcem zdravstvene dejavnosti in posledičen upad zanimanja za sodelovanje in kakovost posredovanih podatkov);

■ neustrezna in nezadostna uporaba zdravstvene digitalne infrastrukture in potencialov ZIS (vloga zdravstvenih podatkov in informacij ter tudi kasneje oblikovanih kazalnikov je na vseh ravneh v zdravstvenem sistemu pogosto podcenjena, posledično prihaja do njihove nezadovoljive in pomanjkljive uporabe);

■ omejena veljavnost zdravstvenih podatkov (zdravstveni podatki se nanašajo samo na osebe, ki so stopile v stik z zdravstvenim sistemom, kar onemogoča oceno in vpogled v dejansko razširjenost bolezni in drugih pojavov ter zmanjšuje pomen in zanesljivost številnih podatkovnih zbirk).

Naštete pomanjkljivosti rutinskega zbiranja podatkov znatno vplivajo na primarne funkcije ZIS, ki naj omogočale spremljanje javnega zdravja ter podpirale izvajanje in vrednotenje kliničnih in upravljavskih procesov v zdravstvenem sistemu (Kilpeläinen et al., 2012). Slednje pomanjkljivosti je mogoče delno odpraviti s kombinirano uporabo metod za pridobivanje posebnih podatkov o določenih boleznih, kliničnih ali upravljavskih procesih ali drugih pojavih, vendar pa je kombinirana uporaba smiselna samo v določenih, prej izrecno opredeljenih primerih. Namreč, kadar gre za redke bolezni, kronične bolezni ali bolezni, ki so zaradi svoje narave posebnega pomena (rakave bolezni, nekatere nalezljive bolezni ipd.), je metodologija zbiranja zdravstvenih podatkov bistveno drugačna kot v primeru zbiranja rutinskih zdravstvenih podatkov (Fenton et al., 2017; Voigt et al., 2021).

Uporaba zdravstvenih podatkov in informacij je ena bistvenih strukturnih zmogljivosti zdravstvenih inštitucij oziroma zdravstvenega sistema, ki posega tako na področje temeljnega kot tudi upravljavskega procesa (Kilpeläinen et al., 2012; Pastorino et al., 2019; Jones et al., 2020). Informacijski proces znotraj zdravstvenega sistema na eni strani določa, kako se informacije pretakajo med oddelki in posamezniki, na drugi strani pa vpliva na kakovost in ustreznost poslovnih odločitev ter ukrepov (Jandoo, 2020; Sülz et al., 2021). Sistematično upravljanje informacijskih virov in učinkoviti informacijski tokovi so ključni za izvajanje in nadaljnji razvoj zdravstvenih storitev ter uspešnost in dolgoročno doseganje strateških ciljev zdravstvenega sistema (Lumpkin, 2002; Ibrahim et al., 2022). Pretok podatkov in informacij ima kritično vlogo pri učenju in prilagajanju, način njihovega širjenja namreč določa hitrost zdravstvenega sistema pri načrtovanju in izvajanju aktivnosti ter njihovemu vrednotenju (Pisani in AbouZahr, 2010; Moss et al., 2019). Pomembno vlogo pri pretoku podatkov in informacij ima njihova oblika, ki mora ustrezati protokolom prenosa in potrebam različnih uporabnikov v zdravstvenem sistemu (oblikovalci politik, upravljavci, izvajalci zdravstvene dejavnosti, uporabniki), zato je sposobnost prenosa podatkov in informacij v ustrezni obliki bistveni atribut uspešne komunikacije in odraža splošno funkcionalnost ZIS. Kljub pomembnosti zdravstvenih podatkov in informacij za javno zdravje in delovanje zdravstvenega sistema se ZIS v večini držav soočajo z velikimi izzivi pri zagotavljanju potrebne informacijske podpore kliničnim in upravljavskim procesom, ki se izvajajo na različnih ravneh zdravstvenega sistema (Kemp et al., 2021; Keesara et al., 2020).

V skladu z nacionalnimi strateškimi smernicami ter priporočili s strani OECD (2007 in 2009) in drugih mednarodnih organizacij (SZO, EU) naj bi digitalizacija slovenskega zdravstvenega sistema poleg neposredne podpore izvajanju kliničnega in upravljavskega procesa zagotavljala tudi vzporedno zbiranje zdravstvenih podatkov in informacij, oblikovanje zdravstvenih kazalnikov ter njihovo analizo. Navedene aktivnosti bi se izvajale upoštevajoč temeljna načela, ki veljajo na tako občutljivem področju, in sicer: anonimnost, zaupnost, sledljivost, ažurnost, verodostojnost, natančnost, uporabnost, strukturiranost, primerljivost ipd. Ustrezno zasnovani ZIS bi lahko poleg podpore kliničnim in upravljavskim procesom pripomogli tudi k zmanjševanju delovnih obremenitev zdravstvenih delavcev. Le-te so pogosto eden najpomembnejših razlogov, da se določeni podatki ne zbirajo, saj bi bili izvajalci zdravstvene dejavnosti, ki so že sedaj večinoma kadrovsko podhranjeni, še dodatno obremenjeni. Kljub ambicioznim načrtom slovenskega projekta digitalizacije zdravstvenega sistema in strateškim dokumentom na področju zdravstvenim kazalnikov, ki izpostavljajo potrebo po čim večji digitalizaciji in avtomatizaciji procesov spremljanja kazalnikov (MZ, 2010), predstavlja razvoj tovrstnih ZIS, ki bi omogočali zbiranje ustreznih zdravstvenih podatkov in informacij ter njihovo integracijo v uporabne zdravstvene kazalnike, zelo dolgotrajen in zapleten proces (Dolezel in McLeod, 2019). Dodatne težave se pogosto pojavljajo tudi pri končni implementaciji ZIS, upravljanju povzročenih procesnih in organizacijskih sprememb, pa tudi pri ustreznosti in učinkovitosti uporabe ZIS s strani vseh deležnikov.

S precejšnjimi težavami pri razvoju in zapleti pri implementaciji integriranega nacionalnega ZIS se sooča tudi slovenski zdravstveni sistem, kjer se trenutno uporablja relativno veliko število različnih ožje usmerjenih in fragmentiranih ZIS (po ocenah je v slovenskem zdravstvu prisotnih več kot 40 različnih ponudnikov digitalnih rešitev).

Ob pomanjkanju ustreznih podatkov in informacij ter posledični odsotnosti uporabnih zdravstvenih kazalnikov je razumljivo, da v Sloveniji prevladuje neinformacijski način sprejemanja odločitev oziroma upravljanja sistema zdravstvenega varstva in večine njegovih podsistemov (Eržen, 2004; Hossain et al., 2021) (Slika 27). Slednji način upravljanja, ki ne temelji na objektivnih rezultatih informacijskega procesa oziroma relevantnih podatkih in informacijah ter iz njih izpeljanih kazalnikov, ampak predvsem na intuiciji in vplivih različnih dejavnikov iz zdravstvenega okolja, je strokovno in moralno-etično sporen. Na dokazih temelječe upravljanje, kjer bi sprejete odločitve sledile dejanskim zdravstvenim potrebam državljanov in potrebam zdravstvenega sistema, bi moralo v procesih odločanja uporabljati tako ključne zdravstvene podatke, informacije in kazalnike kot tudi uravnoteženo upoštevati vplive in legitimne interese objektivnih dejavnikov oziroma družbenih skupin iz zdravstvenega okolja. Neinformacijski način upravljanja s pogostim favoriziranjem partikularnih interesov nekaterih posameznikov oziroma skupin ter podvrženostjo pritiskom medijev in javnosti še dodatno spodkopava finančno vzdržnost in dolgoročni razvoj zdravstvenega sistema ter neizogibno vodi k zniževanju kakovosti zdravstvenih storitev in podaljševanju čakalnih vrst (Zelmer, 2019; Marsch, 2021).

Slika 27: Neinformacijski način odločanja v zdravstvu



Vir: Prirejeno po Eržen (2004)

Zavedajoč se naraščajoče pomembnosti zdravstvenih podatkov in informacij za operativno poslovanje zdravstvenega sistema ter nujnosti tehtne uporabe kazalnikov za vrednotenje javnega zdravja in delovanja zdravstvenega sistema postajajo zbiranje, analiza, uporaba ter posredovanje podatkov, informacij in zdravstvenih kazalnikov ena osrednjih nalog zdravstvenih zavodov in upravljavcev zdravstvenega sistema v Sloveniji. Ključna institucija na področju zbiranja in spremljanja zdravstvenih kazalnikov v Sloveniji je NIJZ, ki v skladu s svojimi pristojnostmi skrbi tudi za pošiljanje zdravstvenih podatkov in poročanje drugim organizacijam znotraj sistema zdravstvenega varstva, SURS-u ter mednarodnim organizacijam. NIJZ zbira podatke na podlagi rednih poročil izvajalcev zdravstvene dejavnosti in rednih letnih poročil o značilnostih zdravstvenih služb, ki jih izvaja posamezni izvajalec zdravstvene dejavnosti. Podatki o zaposlenih in opravljenih urah v zunajbolnišničnem zdravstvenem varstvu so do leta 2000 izhajali iz Poročil o delu službe, od leta 2001 pa iz računalniško podprtih poročil o zunajbolnišnični zdravstveni statistiki (ZUBSTAT), ki vsebujejo tudi podatke o preventivnih in kurativnih obiskih v zunajbolnišničnem zdravstvenem varstvu, ter iz poročil o opravljenih sistematičnih pregledih šolskih otrok in mladine (SURS, 2012).

NIJZ kot glavni zbiralec zdravstvenih podatkov in upravljalec zbirk s področja spremljanja bolnišničnih obravnav (SBO) od 1. januarja 2013 dalje omogoča poročanje o bolnišničnih obravnavah prek enotnega IS za spremljanje bolnišničnih obravnav, ki se imenuje e-SBO. Nov sistem spremljanja bolnišničnih obravnav e-SBO je nadomestil ukinjeni IS bolnišničnih obravnav za posamezne bolnišnične epizode (BOLOB) in Podatkovno zbirko bolnišničnih obravnav istega tipa (SPP). Po združitvi IS BOLOB in e-SPP v enoten sistem e-SBO naj bi le-ta po pričakovanjih zagotavljal zmanjšanje administrativnih bremen izvajalcev bolnišnične zdravstvene dejavnosti ter omogočal bolj zanesljivo in pregledno poročanje in spremljanje bolnišničnih obravnav ter drugih zdravstvenih podatkov.





5.1 Zdravstveni kazalniki in spremljanje delovanja zdravstvenih sistemov

Zaradi naraščajočih izdatkov za zdravstvo in posledične želje po bolj racionalni in učinkoviti porabi javnofinančnih sredstev se v zadnjem desetletju pojavlja vse večja potreba po razvoju uporabne in celovite metrike tako za merjenje uspešnosti doseganja strateških oziroma dolgoročnih (finančnih) ciljev zdravstvenega sistema kot za spremljanje konkretnih bolezni in zdravstvenih stanj oziroma zdravstvenega statusa prebivalcev, zdravstvenih in nezdravstvenih determinant zdravja ter ocenjevanje kakovosti delovanja zdravstvenega sistema. Aktivnosti na področju spremljanja in izboljševanja kakovosti zdravstvene oskrbe ter zagotavljanja dostopnosti do zdravstvenih storitev in finančne vzdržnosti zdravstvenega sistema postajajo glavna prioriteta vseh razvitih držav.

Opredelitev kakovosti v zdravstvu je izjemno težavna, saj zajema izredno zapleteno in zahtevno področje, ki se podobno kot celoten sistem zdravstvenega varstva prepleta z vrsto drugih socialno-gospodarskih področij ter življenjskim okoljem. Pri preučevanju in ocenjevanju kakovosti v zdravstvu je treba upoštevati vse dejavnike, ki imajo vpliv na javno zdravje in delovanje zdravstvenega sistema, vključujoč navade, informiranost, možnosti, sposobnosti ter pripravljenost posameznika, določenih skupin ljudi in države za krepitev, ohranitev in povrnitev zdravja oziroma odnos do zdravja nasploh (Aggarwal et al., 2019; MacGillivray, 2020). Spremljanje in ocenjevanje kakovosti delovanja posameznih zdravstvenih ustanov ter sistema zdravstvenega varstva nasploh zahteva oblikovanje kazalnikov kakovosti, ki omogočajo ocenjevanje z vseh pomembnih vidikov in predstavljajo celovito mero kakovosti zdravstvenega varstva (MZ, 2010; Ramalho et al., 2019). Splošno gledano, kazalniki kakovosti predstavljajo vrednosti, s katerimi izkazujemo doseženo stopnjo kakovosti v okviru posameznega področja. Kazalniki kakovosti v zdravstvu pa so vrednosti, izračunane na podlagi zbranih podatkov o posamezni zdravstveni storitvi ali o določenem vidiku zdravstvenega sistema. Meritev je objektivna kategorija, ki ne vključuje vrednostne presoje. Vrednotenje posameznega rezultata kazalnika je ključno, saj šele ustrezna analiza/presoja dosežene vrednosti nakaže morebitne nadaljnje aktivnosti, zlasti v smislu oblikovanja prioritet za ukrepe in izboljšave (Carey et al., 2021; Phillips et al., 2021).

Uporaba zdravstvenih kazalnikov za merjenje kakovosti sistema zdravstvenega varstva je namenjena različnim skupinam uporabnikov (Haut et al., 2019; Chen in Sivey, 2021). Izvajalci zdravstvenih storitev uporabljajo rezultate merjenja za spremljanje in izboljšanje kakovosti storitev v zdravstvenih ustanovah, plačniki potrebujejo informacije za presojo učinkovitosti porabe sredstev, pacienti želijo informacije, ki jim lahko pomagajo pri izbiri kakovostnega izvajalca in varne zdravstvene oskrbe (Cribb et al., 2020; Boland, 2020), državljani zahtevajo zagotovila o ustreznosti delovanja zdravstvenega sistema, MZ spremlja zdravstveni status prebivalcev ter določa dolgoročne cilje in prioritete za ukrepanje. Zaradi različnega namena zbiranja tovrstnih podatkov pa informacije o javnem zdravju in kakovosti delovanja sistema zdravstvenega varstva uporabljajo tudi številne druge službe in institucije (Mattiuzzi et al., 2021; Tolonen et al., 2021). Dodana vrednost izmerjenih kazalnikov kakovosti v zdravstvu se skriva tako v njihovi absolutni vrednosti kot v primerjavi kazalnikov kakovosti v časovni vrsti, oziroma med zdravstvenimi organizacijami in državami (Gianella et al., 2020; Albert-Ballestar in García-Altés, 2021). V luči omenjenih potencialov, ki jih vsebujejo kazalniki kakovosti v zdravstvu, morajo biti ti zasnovani tako, da ustrezajo določenim zahtevam, saj mora biti njihov izračun v veliki meri mogoč na osnovi podatkov, ki že obstajajo v zdravstvenem sistemu in za katere so že predpisani postopki zbiranja in poročanja. Izpolnjevanje slednjih zahtev pri oblikovanju kazalnikov kakovosti v povezavi z zbiranjem podatkov za njihov izračun sledi smernicam o celovitem spremljanju različnih parametrov delovanja zdravstvenega sistema brez dodatnega obremenjevanja zdravstvenih delavcev.

Trendi na področju celovitega spremljanja delovanja zdravstvenega sistema potrjujejo, da se bo prihodnji razvoj zdravstvenih kazalnikov, ki naj bi pripomogli k izboljšanju sistemov zdravstvenega varstva, soočal z različnimi izzivi (Kim et al., 2019; Irvin et al., 2020), ki bodo zahtevali nova znanja, natančno opredelitev, preglednost in kakovost zbranih zdravstvenih dodatkov ter pomembne prilagoditve in posodobitve ZIS. Ustrezna umeščenost kazalnikov kakovosti je še ena od pomembnih lastnosti, ki naj bi pripomogli k celovitemu ocenjevanju delovanja zdravstvenega sistema (Sarafidis et al., 2020; Sokoya et al., 2022), saj naj bi premišljeno zastavljeni kazalniki na pomembnih točkah oziroma vozliščih procesa zdravstvene obravnave omogočali spremljanje pacientove klinične poti, od sprejema oziroma preventivnih dejavnosti pa vse do odpusta iz bolnišnice oziroma zunajbolnišničnega zdravljenja ali rehabilitacije (Gesicho in Babic, 2019; Newby et al., 2021). Ustrezno umeščeni in vsebinsko domišljeni kazalniki, ki omogočajo spremljanje celotne pacientove klinične poti, bi lahko ponujali znatno podporo pri odločanju in načrtovanju različnih reform v zdravstvenem sistemu, tako na strani organizacijskih, strukturnih in finančnih ukrepov kot tudi na strani postopkov same zdravstvene obravnave ter preventive in rehabilitacije (Otokiti, 2019; Eriksson, 2019).

Države in mednarodne organizacije s področja zdravstva se osredotočajo na primerjave delovanja in kakovosti sistemov zdravstvenega varstva, prenos dobrih praks in učenje ter iskanje ustreznih ukrepov za reševanje perečih zdravstvenih in finančnih problemov, s katerimi se soočajo sistemi zdravstvenega varstva po svetu (Unger et al., 2020; Kooli, 2021). V luči slednjih trendov se v mednarodnem prostoru pojavlja tudi vedno večja želja po razvoju ustreznih kazalnikov (Petrosyan et al., 2018; Minton et al., 2021), ki bi omogočali vrednotenje kakovosti sistema zdravstvenega varstva, in sicer z različnih vidikov, kot sta javnozdravstveni in javnofinančni vidik, ter na različnih ravneh, kot so raven posameznega zdravnika, zdravstvene ustanove, posamezne skupine zavarovancev, regij in celo na nacionalni ravni (Perehudoff, 2020; Heidari et al., 2022).

Kazalniki kakovosti v zdravstvu torej zajemajo podatke o zdravstvenem statusu, zdravstvenih in nezdravstvenih determinantah javnega zdravja in sistemu zdravstvenega varstva v posamezni državi. Ustrezna analiza izmerjenih kazalnikov kakovosti omogoča spremljanje in primerjavo razmer na področju zdravstvenega varstva ter nudi podporo odločanju, dolgoročnemu načrtovanju v zdravstvu in oblikovanju zdravstvenih politik. Pri vrednotenju delovanja zdravstvenih sistemov in posledično oblikovanju zdravstvenih politik, pa tudi bolj kratkoročnih zdravstvenih ukrepov, si države pomagajo z različnimi instrumenti, ki ponujajo podporo tovrstnemu odločanju. V ta namen najbolj pogosto oblikujejo multiparametrske okvirje za vrednotenje delovanja zdravstvenega sistema, ki so na eni strani posebej prilagojeni ciljem in okoliščinam ocenjevanja, na drugi pa v največji možni meri upoštevajo nacionalne specifike in druge značilnosti sistemov zdravstvenega varstva.

VPRAŠANJA IN USMERITVE ZA UTRJEVANJE ŠTUDIJSKE SNOVI



■ Opredelite pojma podatek in informacija in razlike med njima.

■ Kakšen je namen zbiranja zdravstvenih podatkov in informacij in zakaj jih uporabljamo?

■ Naštejte nekaj značilnih virov zbiranja zdravstvenih podatkov in informacij.

■ Kakšna je vloga zdravstvenih podatkov in informacij oziroma zdravstvenih kazalnikov v zdravstvenem sistemu?

■ Opredelite informacijske potrebe v zdravstvenem sistemu in razloge zanje.

■ Kakšen pomen imajo informacijske potrebe deležnikov v zdravstvenem sistemu pri snovanju ZIS?

■ Opredelite značilne skupine zdravstvenih podatkov in informacij, ki naj bi jih različni ZIS zagotavljali deležnikom v zdravstvenem sistemu.

■ Imenujte in opišite pristopa na področju zbiranja zdravstvenih podatkov in informacij glede na njuno uporabnost pri oblikovanju zdravstvenih kazalnikov. Opišite njune prednosti in slabosti. Zakaj se v praksi pogosto priporoča kombinacija obeh pristopov?

■ Naštejte najpomembnejše pomanjkljivosti rutinsko zbranih zdravstvenih podatkov in informacij.

■ Kako te pomanjkljivosti vplivajo na učinkovitost ZIS, ki naj bi omogočali spremljanje javnega zdravja ter podpirali izvajanje in vrednotenje kliničnih in upravljavskih procesov v zdravstvenem sistemu?

■ V kateri ključni proces zdravstvenega (poslovnega) sistema bi lahko umestili zbiranje in uporabo zdravstvenih podatkov in informacij?

■ Kakšne posledice imata lahko pomanjkanje kakovostnih in pravočasnih zdravstvenih podatkov in informacij ter odsotnost relevantnih zdravstvenih kazalnikov?

■ Opišite značilnosti in posledice neinformacijskega načina sprejemanja odločitev oziroma upravljanja v slovenskem zdravstvenem sistemu.

■ Naštejte sistemske razloge za zbiranje kakovostnih zdravstvenih podatkov in informacij ter oblikovanje relevantnih zdravstvenih kazalnikov.

■ Katera institucija je ključna na področju zbiranja in spremljanja zdravstvenih kazalnikov v Sloveniji?

■ Zakaj se v zadnjem desetletju pojavlja vse večja potreba po razvoju uporabnih in celovitih kazalnikov za spremljanje vseh ključnih vidikov delovanja zdravstvenega sistema?

■ Katere parametre delovanja zdravstvenega sistema je mogoče meriti s kakovostnim sistemom kazalnikov?

■ Katere aktivnosti postajajo vse bolj pomembne na področju upravljanja zdravstvenih sistemov in zahtevajo ažurno ter celovito spremljanje stanja z zdravstvenimi kazalniki?

■ Kaj morajo upoštevati zdravstveni kazalniki, ki naslavljajo kakovost v zdravstvu, in zakaj je to področje vedno bolj pomembno?

■ Za kaj se lahko uporabijo rezultati vrednotenja določenih zdravstvenih področij oziroma storitev s sistemom zdravstvenih kazalnikov?

■ Komu je namenjena uporaba zdravstvenih kazalnikov za merjenje kakovosti delovanja zdravstvenega sistema in katere informacije običajno pričakujejo deležniki v zdravstvenem sistemu?

■ Kakšni morajo biti kakovostni kazalniki in kakšna je njihova dodana vrednost v širšem smislu?

■ S kakšnimi izzivi se srečujemo pri zbiranju relevantnih podatkov in informacij ter oblikovanju kakovostnih zdravstvenih kazalnikov in zakaj?

■ Kakšno pomembnost imajo kazalniki v mednarodno primerjalnem kontekstu ter spremljanju globalnih trendov predvsem na javnozdravstvenem in javnofinančnem področju?

■ Kakšno vlogo imajo zdravstveni kazalniki pri izvajanju kratkoročnih sistemskih ukrepov in oblikovanju dolgoročnejših zdravstvenih politik?

■ Pojasnite pomen, uporabnost in značilnosti multiparametrskih okvirjev oziroma modelov, ki se vse bolj pogosto uporabljajo za vrednotenje delovanja zdravstvenih sistemov.





6 KRITIČNA OCENA DOSEDANJEGA NAPREDKA NA PODROČJU DIGITALIZACIJE ZDRAVSTVA IN SKLEPNE MISLI



V zaključnem poglavju so podane kritična ocena izvedenih projektov in napredka na področju digitalizacije slovenskega zdravstva ter sklepne misli, ki hkrati povzemajo dosedanje ugotovitve in ponujajo usmeritve za nadaljnji razvoj.

Izčrpen pregled razmer na področju slovenskega zdravstva je razkril, da težave, s katerimi se srečuje projekt digitalizacije, na eni strani izhajajo iz tehnično-tehnoloških značilnosti obstoječih ter povečini fragmentiranih ZIS, ki so posledica neusklajenega razvoja na področju zdravstvene informatike v zadnjih desetletjih. Na drugi strani pa se težave pojavljajo zaradi neustreznega upravljanja digitalizacije na nacionalni ravni, ki je razvoj zdravstvene informatike v tem obdobju prepustilo lastnim pobudam, potrebam in interesom posameznikov na ravni zdravstvenih zavodov. Poleg tega pristojni v zadnjih letih niso uspeli spodbuditi razvoja in uresničitve projekta digitalizacije z močnejšo politično (finančno, kadrovsko, organizacijsko) podporo ter oblikovanjem moderne in konsistentne strategije na področju.

Objektivna in celovita ocena trenutnega stanja na področju zdravstvene informatike v Sloveniji je zaradi različnih razlogov precej težavna, saj je celotno področje izredno heterogeno, tako v smislu različne stopnje digitaliziranosti posameznih zdravstvenih dejavnosti (pa tudi različnih zdravstvenih ustanov in ravni) kot tudi številnih različnih (pogosto neusklajenih in nepovezljivih) digitalnih rešitev, ki se ta trenutek uporabljajo v zdravstvenem sistemu. Splošno je mogoče reči, da se v slovenskem zdravstvenem sistemu trenutno uporablja veliko digitalnih rešitev, ki partikularno gledano s svojimi aplikacijami relativno dobro podpirajo posamezne segmente poslovanja zdravstvenih subjektov. Končni izkoristek oziroma sinergijski učinki tovrstnih digitalnih rešitev pa so zaradi različnih razlogov marsikje še nezadovoljivi, tako na ravni zdravstvene oskrbe posameznega pacienta kot na ravni upravljanja zdravstvenih zavodov in celotnega zdravstvenega sistema.

Čeprav obstoječi ZIS sorazmerno dobro pokrivajo določene vidike poslovanja zdravstvenih zavodov, predvsem administrativne, pa je njihov prispevek na področju zagotavljanja uporabnih kliničnih ter upravljavskih podatkov in informacij, ki bi omogočali potencialno oblikovanje ustreznih zdravstvenih kazalnikov, še vedno manjši od zaželenega. Slednje je pogosto povezano z neupoštevanjem navodil in zakonskih obveznosti, ki nalagajo vsem izvajalcem zdravstvene dejavnosti pošiljanje zdravstvene dokumentacije v podatkovne zbirke eZdravja. S tem so mišljeni tako vsebinsko zaključeni zdravstveni dokumenti, ki nastanejo po izvedeni zdravstveni storitvi, kot tudi zdravstveni podatki in informacije, ki jih izvajalci zdravstvene dejavnosti pošiljajo glede čakalnih dob, števila čakajočih ipd. Na drugi strani je treba opozoriti, da obstoječi ZIS na različnih področjih ponujajo številne uporabne funkcionalnosti in podatke (kazalnike), ki s strani odločevalskih struktur pogosto ostajajo neizkoriščeni. Slednje je posledica različnih dejavnikov, neposredne razloge pa je možno najti tako na strani vodstev posameznih zdravstvenih zavodov kot na strani zdravstvene politike.

Uspešna mobilizacija deležnikov ter uskladitev njihovih različnih interesov predstavljata v trenutnih razmerah, ki vladajo v slovenskem zdravstvu, izredno zahtevno nalogo. Slovensko zdravstvo se namreč v zadnjih letih sooča z velikimi finančnimi bremeni ter drugimi resnimi težavami, ki segajo na področje kadrovske podhranjenosti, upravljanja, organizacije, javnih naročil ter korupcije in klientelizma. Odraz vsesplošnih sistemskih težav se močno pozna tudi na področjih, ki so povezana z digitalizacijo slovenskega zdravstvenega sistema. Poleg posameznih operativnih težav obstoječih ZIS je trenutno največja težava pomanjkanje ustreznih strateških in izvedbenih dokumentov, ki bi celovito urejali področje nadaljnjega razvoja eZdravja. Obstoječi, vsebinsko večinoma zastareli in formalno neveljavni strateški dokumenti, nikakor ne ponujajo več ustreznih podlag za prihodnji razvoj digitalnih rešitev na področju zdravstva. Tudi maloštevilni operativni ukrepi, ki so bili dejansko navedeni znotraj strategij in pripadajočih izvedbenih dokumentov, so pomanjkljivi in v mnogo ozirih zaradi hitrega razvoja na področju tudi neuporabni. Nesporno je treba potrditi, da je vodenje tako obsežnega projekta, kot je eZdravje, brez ustreznih strateških usmeritev močno podvrženo različnim tveganjem. Projekt eZdravje je v preteklosti že utrpel resne posledice zaradi kadrovskih in političnih pretresov, pomanjkanje ustreznih strateških usmeritev pa bi lahko privedlo do razvojnih stranpoti in različnih zlorab. Obstaja tudi nevarnost potencialne neusklajenosti storitev eZdravja z drugimi sistemskimi dejavniki (zakonski, organizacijski, kadrovski), ki se po navadi razkrije šele v fazi implementacije, kar lahko močno podaljša čas izvedbe in poveča ceno projekta. Treba se je namreč zavedati, da je implementacija tako obsežnih sistemskih sprememb, kot jih uvaja eZdravje, v prvi vrsti socio-tehnični projekt.

Kljub posameznim tehnološkim, zakonskim, organizacijskim, procesnim, kadrovskim in drugim težavam ter pomanjkanju enotnih strateških dokumentov se je v zadnjih treh letih zgodil velik napredek pri razvoju in uporabi rešitev eZdravja. Glede na dinamiko dogodkov od objave prvega strateškega dokumenta na področju digitalizacije zdravstva iz leta 2005 predstavljata implementacija rešitev eZdravja in skokovita rast njihove uporabe zgodovinski mejnik v razvoju slovenskega zdravstva. Ta je zelo pomenljiv vsaj zaradi treh razlogov. Prvič, zadnji dogodki na področju eZdravja potrjujejo vse večje zavedanje političnih odločevalcev, da ima IKT v zdravstvu velik razvojni potencial, ter predstavljajo nesporen dokaz večjega angažmaja in zavezanosti zdravstvene politike, ki je projektu eZdravje v dosedanjem obdobju namenjala relativno malo pozornosti. Drugič, uspešna implementacija rešitev eZdravja dokazuje, da je NIJZ uspel v zadostni meri uskladiti želje in interese večine pomembnih akterjev znotraj zdravstvenega sistema ter doseči relativen konsenz okrog funkcionalnosti digitalnih rešitev, kar je bilo v dosedanjih poskusih praktično nemogoče. In tretjič, uspešna uvedba in uporaba digitalnih rešitev potrjujeta vse boljše sodelovanje in koordinacijo med zdravstvenimi ustanovami, NIJZ in ponudniki IKT rešitev ter predstavlja uspešen primer preseganja številnih tehnično-organizacijskih težav, ki so bile plod dosedanjega neusklajenega in stihijskega razvoja na področju digitalizacije zdravstva.

VPRAŠANJA IN USMERITVE ZA UTRJEVANJE ŠTUDIJSKE SNOVI



■ Naštejte in analizirajte glavne izzive oziroma težave, s katerimi se srečuje projekt digitalizacije slovenskega zdravstva.

■ Kako bi ocenili (tudi na podlagi lastnih izkušenj) uporabnost in koristi, ki jih ponujajo rešitve eZdravja uporabnikom v Sloveniji?

■ Zakaj je težko podati objektivno in celovito oceno trenutnega stanja na področju zdravstvene informatike v Sloveniji?

■ Kje so največje pomanjkljivosti slovenskih ZIS in zakaj? Na katerih področjih je še vedno relativno veliko možnosti za izboljšave delovanja in uporabe ZIS?

■ Opredelite in analizirajte razmere v slovenskem zdravstvu in poskusite izluščiti razloge za nastanek težav.

■ Kako se izzivi v slovenskem zdravstvenem sistemu zrcalijo na področje digitalizacije in kakšne so posledice zaostrenih razmer v zdravstvu na razvoj in vzpostavitev novih rešitev eZdravja?

■ S kakšnimi ovirami se srečujejo projekti na področju digitalizacije in kako pomembno je pomanjkanje aktualnih strateških dokumentov za nadaljnji razvoj eZ-dravja v Sloveniji?

■ Opredelite pojem socio-tehnični projekt. Kakšne so značilnosti tovrstnih projektov in zakaj jih je težko uresničiti?

■ Kako ocenjujete napredek na področju digitalizacije v zadnjih letih, ne glede na številne težave in ovire, s katerimi so se srečevale rešitve eZdravja v Sloveniji?

■ Zakaj je doseženi napredek na področju digitalizacije slovenskega zdravstva v zadnjem obdobju tako pomemben in kaj je razkril?





LITERATURA IN VIRI





Literatura

1. Aapro, M., Bossi, P., Dasari, A., Fallowfield, L., Gascón, P., Geller, M., Jordan, K., Kim, J., Martin, K., Porzig, S. (2020). Digital health for optimal supportive care in oncology: benefits, limits, and future perspectives. Supportive care in cancer: official journal of the Multinational Association of Supportive Care in Cancer. Let. 28, št. 10, str. 4589–4612.

2. Ackoff, R. L. (1981). Creating the corporate future. John Wiley & Sons, New York.

3. Adams, K., Hester, P. T., Bradley, J. M., Meyers, T. J., Keating, C. B. (2013). Systems Theory as the Foundation for Understanding Systems. Systems Engineering. Let. 17, št. 1, str. 112–123.

4. Aggarwal, A., Aeran, H., Rathee, M. (2019). Quality management in healthcare: The pivotal desideratum. Journal of oral biology and craniofacial research. Let. 9, št. 2, 180–182.

5. Albert-Ballestar, S., García-Altés, A. (2021). Measuring health inequalities: a systematic review of widely used indicators and topics. International journal for equity in health. Let. 20, št. 1, 73.

6. Alonso, S. G., Arambarri, J., López-Coronado, M., de la Torre Díez, I. (2019). Proposing New Blockchain Challenges in eHealth. Journal of medical systems. Let. 43, št. 3, 64.

7. Alter, S. (2006). The Work System Method: Connecting People, Processes, and IT for Business Results. Works System Press, CA.

8. Ammenwerth, E. (2018). From eHealth to ePatient: the role of patient portals in fostering patient empowerment. European Journal of Biomedical Informatics. Let. 14, št. 2, str. 20–23.

9. Anderson, G. F., Frogner, B. K., Johns, R. A., Reinhardt, U. E. (2006). Health Care Spending and Use of Information Technology in OECD Countries. Health Affairs. Let. 25, št. 3, str. 819–831.

10. Anderson, J. G., Aydin, C. E. (2005). Evaluating the organizational impact of health care information systems (2nd ed.). Springer, New York.

11. Anwar, F., Shamim, A., Khan, S. (2011). Barriers in adoption of health information technology in developing societies. Int. J Adv. Comput. Sci. Appl. Let. 2, št. 8, str. 40–45.

12. Asemi, A., Safari, A., Zavareh, A. A. (2011). The role of management information system (MIS) and Decision support system (DSS) for manager’s decision making process. International Journal of Business and Management. Let. 6, št. 7, str. 164–173.

13. Bhaskar, L. H. (2018). Business process reengineering: A process based management tool. Serbian journal of management. Let. 13, št. 1, str. 63–87.

14. Bhyat, R., Hagens, S., Bryski, K., Kohlmaier, J. F. (2021). Digital Health Value Realization Through Active Change Efforts. Frontiers in public health. Let. 9, 741424.

15. Böhmann, T., Leimeister, J. M., Möslein, K. (2018). The new fontiers of service systems engineering. Business & Information Systems Engineering. Let. 60, št. 5, str. 373–375.

16. Boland, B. (2020). Quality improvement in mental health services. BJPsych bulletin. Let. 44, št. 1, str. 30–35.

17. Boulding, K. E. (1956). General systems theory – the skeleton of science. Management Science. Let. 2, str. 197–208.

18. Bowles, J., Mendoza-Santana, J., Vermeulen, A. F., Webber, T., Blackledge, E. (2020). Integrating Healthcare Data for Enhanced Citizen-Centred Care and Analytics. Studies in health technology and informatics. Št. 275, str. 17–21.

19. Brooks, E., Guy, M. (2021). EU health law and policy: shaping a future research agenda. Health economics, policy, and law. Let. 16, št. 1, str. 1–7.

20. Bullock, A., Stallybrass, O. (Eds.) (1977). The fontana dictionary of modern thought. Fontana/Collins, London.

21. Carey, K., Luo, Q., Dor, A. (2021). Quality and Cost in Community Health Centers. Medical care. Let. 59, št. 9, str. 824–828.

22. Casey, J. D., Courtright, K. R., Rice, T. W., Semler, M. W. (2021). What can a learning healthcare system teach us about improving outcomes?. Current opinion in critical care. Let. 27, št. 5, str. 527–536.

23. Chang, S. J., Jang, S. J., Lee, H., Kim, H. (2021). Building on Evidence to Improve eHealth Literacy in Older Adults: A Systematic Review. Computers, informatics, nursing. Let. 39, št. 5, str. 241–247.

24. Chaudry, B., Wang, J., Wu, S., Maglione, M., Mojica, W., Roth, E., Morton, S. C., Shekelle, P. G. (2006). Systematic Review: Impact of Health Information Technology on Quality, Efficiency, and Costs of Medical Care. Annals of Internal Medicine. Let. 144, št. 10, str. 742–752.

25. Chen, L. H., Petersen, E., Blumberg, L., Piyaphanee, W., Steffen, R. (2021). COVID-19 health passes: Current status and prospects for a global approach. J Travel Med. Let. 3, taab118.

26. Chen, Y., Sivey, P. (2021). Hospital report cards: Quality competition and patient selection. Journal of health economics. Št. 78, 102484.

27. Chirumalla, K. (2021). Building digitally-enabled process innovation in the process industries: A dynamic capabilities approach. Technovation. Let. 105, 102256.

28. Cohen, A. B., Mathews, S. C., Dorsey, E. R., Bates, D. W., Safavi, K. (2020). Direct-to-consumer digital health. The Lancet. Digital health. Let. 2, št. 4, e163-e165.

29. Cohen, A. B., Stump, L., Krumholz, H. M., Cartiera, M., Jain, S., Scott Sussman, L., Hsiao, A., Lindop, W., Ying, A. K., Kaul, R. L., Balcezak, T. J., Tereffe, W., Comerford, M., Jacoby, D., Navai, N. (2022). Aligning mission to digital health strategy in academic medical centers. NPJ digital medicine. Let. 5, št. 1, 67.

30. Crawford, A., Serhal, E. (2020). Digital Health Equity and COVID-19: The Innovation Curve Cannot Reinforce the Social Gradient of Health. Journal of medical Internet research. Let. 22, št. 6, e19361.

31. Cribb, A., Entwistle, V., Mitchell, P. (2020). What does ‚quality‘ add? Towards an ethics of healthcare improvement. Journal of medical ethics. Let. 46, št. 2, str. 118– 122.

32. Della Mea, V. (2001). What is e-health: The death of telemedicine?. Journal of medical Internet research. Let. 3, št. 2, E22.

33. Der-Martirosian, C., Chu, K., Steers, W. N., Wyte-Lake, T., Balut, M. D., Dobalian, A., Heyworth, L., Paige, N. M., Leung, L. (2022). Examining telehealth use among primary care patients, providers, and clinics during the COVID-19 pandemic. BMC primary care. Let. 23, št. 1, 155.

34. Dolezel, D., McLeod, A. (2019). Big Data Analytics in Healthcare: Investigating the Diffusion of Innovation. Perspectives in health information management. Št. 16, 1a.

35. Dong, J. Q., Karhade, P. P., Rai, A., Xu, S. X. (2021). How firms make information technology investment decisions: Toward a behavioral agency theory. Journal of Management Information Systems. Let. 38, št. 1, str. 29–58.

36. Drack, M., Schwarz, G. (2010). Recent developments in general system theory. Systems Research and Behavioral Science. Let. 27, št. 6, str. 601–610.

37. Du Plooy, N. F. (2002). The Social responsibility of information Systems Developers. V: Steve Clarke et al. (ur.): Socio-technical and human cognition elements of information systems. Information Science Publishing, London.

38. El Benny, M., Kabakian-Khasholian, T., El-Jardali, F., Bardus, M. (2021). Application of the eHealth Literacy Model in Digital Health Interventions: Scoping Review. Journal of medical Internet research. Let. 23, št. 6, e23473.

39. Eriksson, B. (2019). Costs of Quality in Clinical Development. Therapeutic innovation & regulatory science. Let. 53, št. 5, str. 706–713.

40. Eržen, I. (2004). Zdravstveno informacijski sistem v Sloveniji na razpotju – potrebe in praksa. Informatica Medica Slovenica. Let. 9, št. 1–2, str. 3–8.

41. Eržen, I. (2006). Podatki in informacije v zdravstvu: sodobne potrebe in trendi. Bilten: ekonomika, organizacija in informatika v zdravstvu. Let. 22, št. 1, str. 18–21.

42. Eysenbach, G. (2001). What is e-health?. Journal of medical Internet research. Let. 3, št. 2, E20.

43. Fatehi, F., Samadbeik, M., Kazemi, A. (2020). What is Digital Health? Review of Definitions. Studies in health technology and informatics. Št. 275, 67–71.

44. Feinglass, J., Salmon, J. W. (2021). The use of medical management information systems to increase the clinical productivity of physicians. In The Corporate Transformation Of Health Care 2 (str. 139–161). Routledge.

45. Fenton, S. H., Low, S., Abrams, K. J., Butler-Henderson, K. (2017). Health Information Management: Changing with Time. Yearbook of medical informatics. Let. 26, št. 1, str. 72–77.

46. Fernandez-Luque, L., Al Herbish, A., Al Shammari, R., Argente, J., Bin-Abbas, B., Deeb, A., Dixon, D., Zary, N., Koledova, E., Savage, M. O. (2021). Digital Health for Supporting Precision Medicine in Pediatric Endocrine Disorders: Opportunities for Improved Patient Care. Frontiers in pediatrics. Let. 9, 715705.

47. Galliers, R. D., Markus, M. L., Newell, S. (Eds.) (2006). Exploring Information Systems Research Approaches. Routledge, New York.

48. Gesicho, M. B., Babic, A. (2019). Analysis of Usage of Indicators by Leveraging Health Data Warehouses: A Literature Review. Studies in health technology and informatics. Št. 262, str. 184–187.

49. Gianella, C., Iguiñiz-Romero, R., Romero, M. J., Gideon, J. (2020). Good Health Indicators are Not Enough: Lessons from COVID-19 in Peru. Health and human rights. Let. 22, št. 2, str. 317–319.

50. Goldzweig, C. L., Towfigh, A., Maglione, M., Shekelle, P. G. (2009). Costs and benefits of health information technology: new trends from the literature. Health Affairs. Let. 28, št. 2, str. 282–293.

51. Green, D. G., Leishman, T. (2011). Computing and Complexity – Networks, Nature and Virtual World. V: Hooker, C. (ur.): Philosophy of Complex Sytems. Elsevier B.V., Oxford.

52. Griffin, R. W. (2021). Management. Cengage Learning, Boston.

53. Hammer, M., Champy, J. (1993). Reengineering the Corporation: A Manifesto for Business Revolution. Harper Business.

54. Haut, C., Carpenter, A., Mericle, J. (2019). Pediatric Quality Metrics Related to Quality and Cost. Critical care nursing clinics of North America. Let. 31, št. 2, str. 195–210.

55. Haux, R. (2018). Health Information Systems–from Present to Future?. Methods of information in medicine. Let. 57, št. 1, e43-e45.

56. Hege, I., Tolks, D., Kuhn, S., Shiozawa, T. (2020). Digital skills in healthcare. GMS journal for medical education. Let. 37, št. 6, 63.

57. Heidari, E., Brown, C., Johnsrud, M., Mastrangelo, V., Spears, A., Parikh, M., Campbell, P. J. (2022). Procurement and use of social determinants of health data among key health care stakeholders. Journal of managed care & specialty pharmacy. Let. 28, št. 5, str. 538–543.

58. Heinsch, M., Wyllie, J., Carlson, J., Wells, H., Tickner, C., Kay-Lambkin, F. (2021). Theories Informing eHealth Implementation: Systematic Review and Typology Classification. Journal of medical Internet research. Let. 23, št. 5, e18500.

59. Hicks, J. (1993). Management information systems: a user perspective. 3rd ed. West Publishing, St. Paul.

60. Hirdes, J. P., Ljunggren, G., Morris, J. N., Frijters, D. H., Soveri, H. F., Gray, L., Björkgren, M., Gilgen, R. (2008). Reliability of the interRAI suite of assessment instruments: a 12-country study of an integrated health information system. BMC Health Services Research. Let. 8, št. 1, str. 269–277.

61. Hofkirchner, W., Schafranek, M. (2011). General System Theory. V: Cliff Hooker (ur): Philosophy of Complex Sytems. Elsevier B.V., Oxford.

62. Hompes, B., Dixit, P., Buijs, J. (2019). Using process analytics to improve healthcare processes. In Data Science for Healthcare (str. 305–325). Springer, Cham.

63. Hooker, C. (2011). Conceptualising Reduction, Emergence and Self-organization in Complex Dynamical Systems. V: Cliff Hooker (ur.): Philosophy of Complex Sytems. Elsevier B.V., Oxford.

64. Hossain, M. E., Khan, A., Moni, M. A., Uddin, S. (2021). Use of Electronic Health Data for Disease Prediction: A Comprehensive Literature Review. IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics. Let. 18, št. 2, str. 745–758.

65. Ibrahim, M. S., Mohamed Yusoff, H., Abu Bakar, Y. I., Thwe Aung, M. M., Abas, M. I., Ramli, R. A. (2022). Digital health for quality healthcare: A systematic mapping of review studies. Digital health. Let. 8, 20552076221085810.

66. Ibrahim, R., Ayazi E., Nasrmalek, S., Nakhat, S. (2013). An Investigation of Critical Failure Factors In Information Technology Projects. Journal of Business and Management. Let. 10, št. 3, str. 87–92.

67. Iljaž, R. J., Meglič, M., Švab, I. (2011). Building consensus about eHealth in Slovene primary health care: Delphi study. BMC Medical Informatics and Decision Making. Let. 11, št. 25, str. 1–17.

68. Iljaž, R., Kersnik, J., Rozenberger, M. (2005). Use of computer technology among Slovene PC physicians - a pilot study. Zdrav Var. Št. 44, str. 206–214.

69. Irvin, J. A., Kondrich, A. A., Ko, M., Rajpurkar, P., Haghgoo, B., Landon, B. E., Basu, S. (2020). Incorporating machine learning and social determinants of health indicators into prospective risk adjustment for health plan payments. BMC Public Health. Let. 20, št. 1, str. 1–10.

70. Jandoo, T. (2020). WHO guidance for digital health: What it means for researchers. Digital health. Let. 6, 2055207619898984.

71. Jarvis, T., Scott, F., El-Jardali, F., Alvarez, E. (2020). Defining and classifying public health systems: a critical interpretive synthesis. Health research policy and systems. Let. 18, št. 1, 68.

72. Jensen, T. B. (2013). Design principles for achieving integrated healthcare information systems. Health Informatics J. Let. 19, št. 1, str. 29–45.

73. Jessup, L., Valacich, J. (2008). Information Systems Today. Managing in the Digital World (3rd ed.). Prentice Hall, Upper Saddle River, New Jersey.

74. Jeyakumar, T., McClure, S., Lowe, M., Hodges, B., Fur, K., Javier-Brozo, M., Tassone, M., Anderson, M., Tripp, T., Wiljer, D. (2021). An Education Framework for Effective Implementation of a Health Information System: Scoping Review. Journal of medical Internet research. Let. 23, št. 2, e24691.

75. Jimenez, G., Spinazze, P., Matchar, D., Koh Choon Huat, G., van der Kleij, R., Chavannes, N. H., Car, J. (2020). Digital health competencies for primary healthcare professionals: A scoping review. International journal of medical informatics. Let. 143, 104260.

76. Jones, M., DeRuyter, F., Morris, J. (2020). The Digital Health Revolution and People with Disabilities: Perspective from the United States. International journal of environmental research and public health. Let. 17, št. 2, 381.

77. Kaihlanen, A. M., Virtanen, L., Buchert, U., Safarov, N., Valkonen, P., Hietapakka, L., Hörhammer, I., Kujala, S., Kouvonen, A., Heponiemi, T. (2022). Towards digital health equity - a qualitative study of the challenges experienced by vulnerable groups in using digital health services in the COVID-19 era. BMC health services research. Let. 22, št. 1, 188.

78. Karahanna, E., Chen, A., Liu, Q. B., Serrano, C. (2019). Capitalizing on health information technology to enable digital advantage in US hospitals. MIS Quarterly. Let. 43, št. 1, str. 113–140.

79. Katehakis, D. G. (2018). Electronic medical record implementation challenges for the national health system in Greece. International Journal of Reliable and Quality E-Healthcare. Let. 7, št. 1, str. 16–30.

80. Keesara, S., Jonas, A., Schulman, K. (2020). Covid-19 and Health Care‘s Digital Revolution. The New England journal of medicine. Let. 382, št. 23, e82.

81. Kemp, T., Butler-Henderson, K., Allen, P., Ayton, J. (2021). The impact of health information management professionals on patient safety: A systematic review. Health information and libraries journal. Let. 38, št. 4, str. 248–258.

82. Kilpeläinen, K., Tuomi-Nikula, A., Thelen, J., Gissler, M., Sihvonen, A. P., Kramers, P., Aromaa, A. (2012). Health indicators in Europe: availability and data needs. The European Journal of Public Health. Let. 22, št. 5, str. 716–721.

83. Kim, H. S., Kim, D. J., Yoon, K. H. (2019). Medical Big Data Is Not Yet Available: Why We Need Realism Rather than Exaggeration. Endocrinology and metabolism. Let. 34, št. 4, str. 349–354.

84. Kissinger, K., Borchardt, S. (1996). Information technology for integrated health systems: Positioning for the future. John Wiley & Sons, New York.

85. Klemenc-Ketiš, Z., Benkovič, R., Poplas-Susič, A. (2019). A Slovenian Model of Comprehensive Care for Patients with Difficulties Accessing Healthcare: A Step Towards Health Equity. Journal of Community Health Nursing. Let. 36, št. 3, str. 139–146.

86. Konno, N., Schillaci, C. E. (2021). Intellectual capital in Society 5.0 by the lens of the knowledge creation theory. Journal of Intellectual Capital. Let. 22, št. 3, str. 478– 505.

87. Kooli, C. (2021). COVID-19: Public health issues and ethical dilemmas. Ethics, medicine, and public health. Št. 17, 100635.

88. Koumamba, A. P., Bisvigou, U. J., Ngoungou, E. B., Diallo, G. (2021). Health information systems in developing countries: case of African countries. BMC medical informatics and decision making. Let. 21, št. 1, 232.

89. Krisper, M. (2006). Informacijski sistemi. Univerza v Ljubljani, Fakulteta za računalništvo in informatiko, Ljubljana.

90. Kroenke, D. M. (2008). Experiencing MIS. Prentice-Hall, Upper Saddle River, NJ.

91. Kruse, C. S., Beane, A. (2018). Health information technology continues to show positive effect on medical outcomes: systematic review. Journal of medical Internet research. Let. 20, št. 2, e8793.

92. Kruse, C. S., Stein, A., Thomas, H., Kaur, H. (2018). The use of electronic health records to support population health: a systematic review of the literature. Journal of medical systems. Let. 42, št. 11, str. 1–16.

93. Kumar, M., Gotz, D., Nutley, T., Smith, J. B. (2018). Research gaps in routine health information system design barriers to data quality and use in low‐and middle‐income countries: A literature review. The International journal of health planning and management. Let. 33, št. 1, e1–e9.

94. Langefors, B. (1973). Theoretical Analysis of Information Systems. Auerbach.

95. Lapointe, L., Mignerat, M., Vedel, I. (2011). The IT productivity paradox in health: A stakeholder‘s perspective. International Journal of Medical Informatics. Let. 80, št. 2, str. 102–115.

96. Laszlo, A., Krippner, S. (1998). Systems Theories: Their Origins, Foundations, and Development. V: Jordan, J. S. (ed.): Systems Theories and A Priori Aspects of Perception. Amsterdam: Elsevier Science, poglavje 3, str. 47–74.

97. Laudon, K. Laudon, J. (2006). Management Information Systems: Managing the Digital Firm, 9th ed. Prentice Hall.

98. Leeson, P. T., Thompson, H. A. (2021). Public choice and public health. Public choice. Let. 7, str. 1–37.

99. Li, L., Ge, R. L., Zhou, S. M., Valerdi, R. (2012). Integrated healthcare information systems. IEEE Trans Inf Technol Biomed. Let. 16, št. 4, str. 515–527.

100. Lilienfeld, R. (1978). The rise of systems theory: An ideological analysis. Wiley, New York.

101. Lindberg, D. (1979). The growth of medical information systems in the United States. Lexington Books, Lexington, MA.

102. Lowery, C. (2020). What Is Digital Health and What Do I Need to Know About It?. Obstetrics and gynecology clinics of North America. Let. 47, št. 2, 215–225.

103. Lucas, H. (2008). Information and communications technology for future health systems in developing countries. Social Science & Medicine. Let. 66, št. 10, str. 2122– 2132.

104.Lumpkin, J. R. (2002). History and significance of information systems and public health. V: P. W. O‘Carroll, W. A. Yasnoff, M. E. Ward, L. H. Ripp, E. L. Martin (Eds.): Public health informatics and information systems. Springer, New York.

105. Luo, G., Tang, C., Thomas, S. B. (2012). Intelligent personal health record: experience and open issues. Journal of medical systems. Let. 36, št. 4, str. 2111–2128.

106. MacGillivray, T. E. (2020). Advancing the Culture of Patient Safety and Quality Improvement. Methodist DeBakey cardiovascular journal. Let. 16, št. 3, str. 192–198.

107. Macy, J. (1991). Mutual causality in Buddhism & general system theory. SUNY Press, USA.

108. Mandrola, J. (2020). Digital Health: Should We Be Concerned?. Methodist DeBakey cardiovascular journal. Let. 16, št. 4, str. 309–313.

109. Mansour, O., Ghazawneh, A. (2009). Research in Information Systems: Implications of the constant changing nature of IT capabilities in the social computing era. V: Molka-Danielsen, J. (Ed.): Proceedings of the 32nd Information Systems Research Seminar in Scandinavia, IRIS 32, Inclusive Design. Molde University College, Molde, Norway.

110. Marsch, L. A. (2021). Digital health data-driven approaches to understand human behavior. Neuropsychopharmacology: official publication of the American College of Neuropsychopharmacology. Let. 46, št. 1, str. 191–196.

111. Mattiuzzi, C., Lippi, G., Henry, B. M. (2021). Healthcare indicators associated with COVID-19 death rates in the European Union. Public health. Št. 193, str. 41–42.

112. Mbunge, E., Dzinamarira, T., Fashoto, S. G., Batani, J. (2021). Emerging technologies and COVID-19 digital vaccination certificates and passports. Public Health Pract. Let. 2, 100136.

113. McMiller, K. (2004). Being a medical records/health information clerk (3rd ed.). Prentice Hall, Upper Saddle Creek, NJ.

114. McWay, D. C. (2020). Legal and ethical aspects of health information management. Cengage Learning, Boston.

115. Meglič, M., Brodnik, A. (2010). Electronic Environments for Integrated Care Management: Case of Depression Treatment. V: Sabah Mohammed in Jinan Fiaidhi (ur.): Ubiquitous Health and Medical Informatics: The Ubiquity 2.0 Trend and Beyond. Poglavje 19, str. 390–411.

116. Melas, C. D., Zampetakis, L. A., Dimopoulou, A., Moustakis, V. (2011). Modeling the acceptance of clinical information systems among hospital medical staff: An extended TAM model. Journal of biomedical informatics. Let. 44, št. 4, str. 553–564.

117.Mele, C., Pels, J., Polese, F. (2010). A brief review of systems theories and their managerial applications. Service Science. Let. 2, št. 1-2, str. 126–135.

118. Melville, N. P. (2010). Information systems innovation for environmental sustainability. MIS Quarterly. Let. 34, št. 1, str. 1–21.

119. Merrill-Matzner, J. C. (2006). A Network Analysis of Information Use in a Public Health Organization. Columbia University.

120. Minton, O., Ede, C., Bass, S., Tavabie, S., Bourne, A., Hiresche, A. (2021). Hospital deaths dashboard: care indicators. BMJ supportive & palliative care. Let. 11, št. 2, str. 230–232.

121. Mitropoulos, P. (2021). Production and quality performance of healthcare services in EU countries during the economic crisis. Operational Research. Let. 21, št. 2, str. 857–873.

122. Morcillo Serra, C., González Romero, J. L. (2020). New digital healthcare technologies. Nuevas tecnologías digitales en la práctica médica. Medicina clinica. Let. 154, št. 7, str. 257–259.

123. Moss, R. J., Süle, A., Kohl, S. (2019). eHealth and mHealth. European journal of hospital pharmacy: science and practice. Let. 26, št. 1, str. 57–58.

124. Murray, E., Burns, J., May, C., Finch, T., O‘Donnell, C., Wallace, P., Mair, F. (2011). Why is it difficult to implement e-health initiatives? A qualitative study. Implementation Science. Let. 6, št. 6, str. 1–11.

125. Ndlovu, K., Mars, M., Scott, R. E. (2021). Interoperability frameworks linking mHealth applications to electronic record systems. BMC health services research. Let. 21, št. 1, 459.

126. Newby, H., Marsh, A. D., Moller, A. B., Adebayo, E., Azzopardi, P. S., Carvajal, L., Guthold, R. (2021). A scoping review of adolescent health indicators. Journal of Adolescent Health. Let. 69, št. 3, str. 365–374.

127. Noale, M., Limongi, F., Maggi, S. (2020). Epidemiology of Cardiovascular Diseases in the Elderly. Advances in experimental medicine and biology. Št. 1216, str. 29–38.

128. Noir, C., Walsham, G. (2007). The Great Legitimizer - ICT as Myth and Ceremony in the Indian Healthcare Sector. Information Technology & People. Let. 20, št. 4, str. 123–333.

129. Nyamtema, A. S. (2010). Bridging the Gaps in the Health Management Information System in the Context of a Changing Health Sector. BMC Medical Informatics and Decision Making. Let. 10, št. 36, str. 1–6.

130. O’Brien, J. (2002). Management Information Systems: managing information technology in the e-business enterprise. 5th ed. McGraw Hill.

131.Opitz, J., Parsia, B., Sattler, U. (2010). Information System Analysis. In International Workshop on Evaluation of Semantic Technologies (IWEST 2010). CEUR Workshop Proceedings. CEUR-WS.org.

132. Oshni Alvandi, A., Bain, C., Burstein, F. (2021). Understanding digital health ecosystem from Australian citizens‘ perspective: A scoping review. PloS one. Let. 16, št. 11, e0260058.

133. Otokiti, A. (2019). Using informatics to improve healthcare quality. International journal of health care quality assurance. Let. 32, št. 2, str. 425–430.

134. Oz, E. (2006). Management information systems. 5th ed. Thomson Course Technology, Boston.

135. Pastorino, R., De Vito, C., Migliara, G., Glocker, K., Binenbaum, I., Ricciardi, W., Boccia, S. (2019). Benefits and challenges of Big Data in healthcare: an overview of the European initiatives. European journal of public health. Let. 29, št. 3, str. 23–27.

136. Perehudoff, K. (2020). Universal access to essential medicines as part of the right to health: a cross-national comparison of national laws, medicines policies, and health system indicators. Global health action. Let. 13, št. 1, 1699342.

137. Perreault, L. E., Shortliffe, E. H., Wiederhold, G. (2002). Medical informatics: Computer applications in health care and biomedicine (2nd ed.). Springer-Verlag Telos, New York.

138. Petrosyan, Y., Barnsley, J. M., Kuluski, K., Liu, B., Wodchis, W. P. (2018). Quality indicators for ambulatory care for older adults with diabetes and comorbid conditions: A Delphi study. PloS one. Let. 13, št. 12, e0208888.

139. Phillips, R. L., Peterson, L., Palen, T. E., Fields, S. A., Parchman, M. L., Johannides, J. (2021). Clinical Quality Measure Exchange is Not Easy. Annals of family medicine. Let. 19, št. 3, str. 207–211.

140. Pisani, E., AbouZahr, C. (2010). Sharing health data: good intentions are not enough. Bulletin of the World Health Organization. Let. 88, št. 6, str. 462–466.

141. Pomare, C., Churruca, K., Ellis, L. A., Long, J. C., Braithwaite, J. (2019). A revised model of uncertainty in complex healthcare settings: A scoping review. Journal of evaluation in clinical practice. Let. 25. št. 2, str. 176–182.

142. Porter, M. E. (1985). Competitive Advantage: Creating and Sustaining Superior Performance. Simon and Schuster, New York.

143. Protti, D. J. (1995). The synergism of health/medical informatics revisited. Methods of Information in Medicine. Let. 34, št. 5, str. 441–445.

144.Protti, D. J. (2007). A Comparison of Information Technology in General Practice in Ten Countries. Electronic Healthcare in Healthcare Quarterly. Let. 10, št. 2, str. 107–116.

145. Qureshi, S. (2013). Information and Communication Technologies in the Midst of Global Change: How do we Know When Development Takes Place? Information Technology for Development. Let. 19, št. 3, str. 189–192.

146. Ralston, A. (1976). Encyclopedia of Computer Science. Petrocelli, New York.

147. Ramalho, A., Castro, P., Gonçalves-Pinho, M., Teixeira, J., Santos, J. V., Viana, J., Lobo, M., Santos, P., Freitas, A. (2019). Primary health care quality indicators: An umbrella review. PloS one. Let. 14, št. 8, e0220888.

148. Rambo, N. (2000). Information needs and uses of the public health workforce – Washington, 1997–1998. Morbidity and Mortality Weekly Review. Let. 49, št. 6, str. 118–120.

149. Rani, R., Kumar, R., Mishra, R., Sharma, S. K. (2021). Digital health: A panacea in COVID-19 crisis. Journal of family medicine and primary care. Let. 10, št. 1, str. 62–65.

150. Rant, Ž., Stanimirović, D. (2019). Analysis of eHealth solutions in Slovenia: A usage perspective. Uporabna informatika. Let. 27, št. 4.

151. Rant, Ž., Stanimirović, D., Janet, J. (2022). Funkcionalnosti in uporaba portala za paciente zVEM in Centralnega registra podatkov o pacientu. Uporabna informatika. Let. 30, št. 1.

152. Rapoport, A. (1968). General system theory. V: David L. Sills (ed.): The international encyclopedia of social sciences. Macmillan & The Free Press, New York, 15, str. 452–458.

153. Reiners, F., Sturm, J., Bouw, L., Wouters, E. (2019). Sociodemographic Factors Influencing the Use of eHealth in People with Chronic Diseases. International journal of environmental research and public health. Let. 16, št. 4, 645.

154. Roder-DeWan, S. (2020). Health system quality in the time of COVID-19. The Lancet Global Health. Let. 8, št. 6, e738–e739.

155. Rosenberg, S., Salvador-Carulla, L., Meadows, G., Hickie, I. (2022). Fit for Purpose—Re-Designing Australia’s Mental Health Information System. International Journal of Environmental Research and Public Health. Let. 19, št. 8, 4808.

156. Rosenthal, A., Mork, P., Li, M. H., Stanford, J., Koester, D., Reynolds, P. (2010). Cloud computing: a new business paradigm for biomedical information sharing. J Biomed Inform. Let. 43, št. 2, str. 342–353.

157.Ruffin, M. d. G. J. (1999). Digital doctors. American College of Health Executives, Tampa, FL.

158. Rupel, V. P., Marušič, D. (2021). Structure, Processes and Results in Healthcare System in Slovenia. In Healthcare Access. IntechOpen, London.

159. Ryu, S., Kim, B. I., Lim, J. S., Tan, C. S., Chun, B. C. (2017). One health perspectives on emerging public health threats. Journal of preventive medicine and public health. Let. 50, št. 6, 411.

160. Saba, V. K., McCormick, K. A. (2005). Essentials of nursing informatics (4th ed.). McGraw-Hill, New York.

161. Sapirie, S. (2000). Assessing health information systems. V: Lippeveld, T., Sauerborn R., Bodart, C. (ur.): Design and implementation of health information system. World Health Organisation, Geneva, str. 73–87.

162. Sarafidis, M., Tarousi, M., Anastasiou, A., Pitoglou, S., Lampoukas, E., Spetsarias, A., Matsopoulos, G., Koutsouris, D. (2020). Data Quality Challenges in a Learning Health System. Studies in health technology and informatics. Št. 270, str. 143–147.

163. Sassi, S., Goaied, M. (2013). Financial development, ICT diffusion and economic growth: Lessons from MENA region. Telecommunications Policy. Let. 37, št. 4–5, str. 252–261.

164. Scott, B. K., Miller, G. T., Fonda, S. J., Yeaw, R. E., Gaudaen, J. C., Pavliscsak, H. H., Quinn, M. T., Pamplin, J. C. (2020). Advanced Digital Health Technologies for COVID-19 and Future Emergencies. Telemedicine journal and e-health: the official journal of the American Telemedicine Association. Let. 26, št. 10, 1226–1233.

165. Shaw, T., McGregor, D., Brunner, M., Keep, M., Janssen, A., Barnet, S. (2017). What is eHealth? Development of a Conceptual Model for eHealth: Qualitative Study with Key Informants. Journal of medical Internet research. Let. 19, št. 10, e324.

166. Shepheard, J., Groom, A. (2020). The role of health classifications in health information management. Health information management: Journal of the Health Information Management Association of Australia. Let. 49, št. (2–3), str. 83–87.

167. Singh, R. P., Javaid, M., Haleem, A., Vaishya, R., Bahl, S. (2020). Significance of Health Information Technology (HIT) in context to COVID-19 pandemic: Potential roles and challenges. Journal of Industrial Integration and Management. Let. 5, št. 4, str. 427–440.

168. Smith, H., Fingar, P. (2006). Business Process Management: The Third Wave. Meghan Kiffer Pr.

169. Smith, J. (2000). Health management information systems: A handbook for decision-makers. Open University Press, Buckingham, UK.

170.Sokoya, T., Zhou, Y., Diaz, S., Law, T., Himawan, L., Lekey, F., Shi, L., Gimbel, R. W., Jing, X. (2022). Health Indicators as Measures of Individual Health Status and Their Public Perspectives: Cross-sectional Survey Study. Journal of medical Internet research. Let. 24, št. 6, e38099.

171. Sprague, R. H. (1980). A Framework for the Development of Decision Support Systems. MIS Quarterly. Let. 4, št. 4, str. 1–26

172. Stanfill, M. H., Marc, D. T. (2019). Health Information Management: Implications of Artificial Intelligence on Healthcare Data and Information Management. Yearbook of medical informatics. Let. 28, št. 1, 56–64.

173. Stanimirović, D. (2021). eHealth Patient Portal - Becoming an Indispensable Public Health Tool in the Time of Covid-19. Studies in health technology and informatics. Št. 281, str. 880–884.

174. Stanimirović, D., Tepej Jočić, L. (2022). Introduction of the EU Digital COVID Certificate in Slovenia: Technological and Process Aspects. Studies in health technology and informatics. Št. 289, str. 118–122.

175. Stanimirović, D., Drev, M., Rant, Ž. (2022). Digital transformation as one of the instruments for overcoming the public health crisis: the role and use of ehealth solutions during the covid-19 pandemic in Slovenia. Medicine, law & society. Let. 15, št. 1, str. 169–192.

176. Stanimirović, D., Matetić, V. (2020). Can the COVID-19 pandemic boost the global adoption and usage of eHealth solutions?. Journal of global health. Let. 10, št. 2, str. 1–5.

177. Stanimirović, D., Vintar, M. (2015). The role of information and communication technology in the transformation of the healthcare business model: a case study of Slovenia. Health Information Management Journal. Let. 44, št. 2, str. 20–32.

178. Strasberg, H. R., Rhodes, B., Del Fiol, G., Jenders, R. A., Haug, P. J., Kawamoto, K. (2021). Contemporary clinical decision support standards using Health Level Seven International Fast Healthcare Interoperability Resources. Journal of the American Medical Informatics Association. Let. 28, št. 8, str. 1796–1806.

179. Sülz, S., van Elten, H. J., Askari, M., Weggelaar-Jansen, A. M., Huijsman, R. (2021). eHealth Applications to Support Independent Living of Older Persons: Scoping Review of Costs and Benefits Identified in Economic Evaluations. Journal of medical Internet research. Let. 23, št. 3, e24363.

180. Sunyaev, A., Pflug, J. (2012). Risk evaluation and security analysis of the clinical area within the German electronic health information system. Health and Technology. Let. 2, št. 2, str. 123–135.

181.Svendsen, M. T., Tiedemann, S. N., Andersen, K. E. (2021). Pros and cons of eHealth: A systematic review of the literature and observations in Denmark. SAGE open medicine. Let. 9, 20503121211016179.

182. Tan, J. (2001). Health management information systems: Methods and practical applications (2nd ed.). Jones & Bartlett Publishers, Sudbury, MA.

183. Thapa, C., Camtepe, S. (2021). Precision health data: Requirements, challenges and existing techniques for data security and privacy. Computers in biology and medicine. Št. 129, 104130.

184. Tian, H., Chen, J. (2022). A bibliometric analysis on global eHealth. Digital health. Let. 8, 20552076221091352.

185. Tolonen, H., Reinikainen, J., Koponen, P., Elonheimo, H., Palmieri, L., Tijhuis, M. J., Joint Action on Health Information (InfAct) (2021). Cross-national comparisons of health indicators require standardized definitions and common data sources. Archives of public health. Let. 79, št. 1, 208.

186. Tossaint-Schoenmakers, R., Versluis, A., Chavannes, N., Talboom-Kamp, E., Kasteleyn, M. (2021). The Challenge of Integrating eHealth Into Health Care: Systematic Literature Review of the Donabedian Model of Structure, Process, and Outcome. Journal of medical Internet research. Let. 23, št. 5, e27180.

187. Tummers, J., Tekinerdogan, B., Tobi, H., Catal, C., Schalk, B. (2021). Obstacles and features of health information systems: A systematic literature review. Computers in biology and medicine. Št. 137, 104785.

188. Unger, J. P., Morales, I., De Paepe, P. (2020). Objectives, methods, and results in critical health systems and policy research: evaluating the healthcare market. BMC health services research. Let. 20, št. 2, 1072.

189. Uribe-Toril, J., Ruiz-Real, J. L., Nievas-Soriano, B. J. (2021). A Study of eHealth from the Perspective of Social Sciences. Healthcare. Let. 9, št. 2, 108.

190. Van den Bulck, S. A., Hermens, R., Slegers, K., Vandenberghe, B., Goderis, G., Vankrunkelsven, P. (2018). Designing a Patient Portal for Patient-Centered Care: Cross-Sectional Survey. J Med Internet Res. Let. 20, št. 10, e269.

191. Venkatesh, V., Sykes, T. A., Aljafari, R., Poole, M. S. (2021). The future is now: calling for a focus on temporal issues in information system research. Industrial Management & Data Systems. Let. 121, št. 1, str. 30–47.

192. Vintar, M. (2006). Informatika. 3. dopolnjena izdaja. Univerza v Ljubljani, Fakulteta za upravo, Ljubljana.

193. Voigt, I., Inojosa, H., Dillenseger, A., Haase, R., Akgün, K., Ziemssen, T. (2021). Digital Twins for Multiple Sclerosis. Frontiers in immunology. Let. 12, 669811.

194.von Bertalanffy, L. (1968). General System theory: Foundations, Development, Applications. George Braziller, New York.

195. Wager, K., Lee, F., Glaser, J. (2005). Managing health care information systems: A practical approach for health care executives. Jossey-Bass, San Francisco.

196. Wallace, C. (2012). Can Information and Communications Technology Enhance Social Quality? International Journal of Social Quality. Let. 2, št. 2, str. 98–117.

197. Warner, H. (1979). Computer-assisted medical decision-making. Academic Press, New York.

198. Warth, L. L., Dyb, K. (2019). eHealth initiatives; the relationship between project work and institutional practice. BMC Health Services Research. Let. 19, št. 1, str. 1–12.

199. West, S. L., Blake, C., Liu, Z., McKoy, J.N., Oertel, M. D., Carey, T. S. (2009). Reflections on the use of electronic health record data for clinical research. Health informatics journal. Let. 15, št. 2, str. 108–121.

200. Widberg, C., Wiklund, B., Klarare, A. (2020). Patients’ experiences of eHealth in palliative care: an integrative review. BMC palliative care. Let. 19, št. 1, 158.

201. Wiig, S., Aase, K., Bal, R. (2021). Reflexive Spaces: Leveraging Resilience Into Healthcare Regulation and Management. Journal of patient safety. Let. 17, št. 8, e1681– e1684.

202. Wilson, R. (2000). Using computers in health information systems. V: Lippeveld, T., Sauerborn, R., Bodart, C. (ur.): Design and implementation of health information System. World Health Organization, Geneva, str. 198–212.

203. Wilson, T. D. (2000). Human information behavior. Informing science. Let. 3, št. 2, str. 49–56.

204. Wolff, J., Pauling, J., Keck, A., Baumbach, J. (2020). The Economic Impact of Artificial Intelligence in Health Care: Systematic Review. Journal of Medical Internet Research. Let. 22, št. 2, e16866.

205. Worthley, J. (2000). Managing information in healthcare: Concepts and cases. Health Administration Press of College of Healthcare Executives, Chicago.

206. Yen, P. Y., Bakken, S. (2012). Review of health information technology usability study methodologies. Journal of the American Medical Informatics Association. Let. 19, št. 3, str. 413–422.

207. Yusof, M., Sahroni, M. N. (2018). Investigating health information systems-induced errors. International journal of health care quality assurance. Let. 31, št. 8, str. 1014-1029.

208.Zazzara, M. B., Vetrano, D. L., Carfì, A., Onder, G. (2019). Frailty and chronic disease. Panminerva medica. Let. 61, št. 4, str. 486–492.

209. Zelmer, J. (2019). Health Data: Desert, Deluge, or Discovery?. Healthcare policy Let. 14, št. 3, str. 6–9.

210. Zhang, X., Liu, S., Chen, X., Wang, L., Gao, B., Zhu, Q. (2018). Health information privacy concerns, antecedents, and information disclosure intention in online health communities. Information & Management. Let. 55, št. 4, str. 482–493.

211. Zhao, Y., Liu, L., Qi, Y., Lou, F., Zhang, J., Ma, W. (2020). Evaluation and design of public health information management system for primary health care units based on medical and health information. Journal of infection and public health. Let. 13, št. 4, str. 491–496.





Viri

1. (1992). Zakon o zdravstvenem varstvu in zdravstvenem zavarovanju/ZZVZZ /, Ur. l. RS, št. 9/1992, št. 72/2006.

2. (1992). Zakon o zdravstveni dejavnosti /ZZDej/, Ur. l. RS, št. 9/1992, št. 23/2005.

3. (2000). Zakon o zbirkah podatkov s področja zdravstvenega varstva /ZZPPZ/. Ur. l. RS, št. 65/2000, 47/2015, 31/2018.

4. (2007). Zakon o varstvu osebnih podatkov /ZVOP-1/ Ur. l. RS, št. 94/2007, 177/2020.

5. Albreht, T., Pribaković Brinovec, R., Jošar, D. et al. (2016). Slovenia: health system review. World Health Organization. Regional Office for Europe, Copenhagen.

6. Albreht, T., Turk, E., Toth, M., Ceglar, J., Marn, S., Pribaković Brinovec, R., Schäfer, M. (2009). Slovenia: health system review. V: Avdeeva, O., Ginneken, E. van (ur.): Health systems in transition. Let. 11, št. 3. World Health Organization, Copenhagen.

7. Eržen, I. (2007). Informatizacija sistema zdravstvenega varstva – sodobni izzivi in priložnosti. Ljubljana. Dosegljivo na: http://miha.ef.uni.lj.si/_dokumenti3plus2/192346/ZdravstvenoinformacijskisistemvSloveniji.pdf, 15. 4. 2021.

8. Evropska komisija (2009). ICT for better Healthcare in Europe. eHealth – Better Healthcare for Europe. European Commission. Information society and media, Brussels.

9. Evropska komisija (2018). Communication from the Commission to the European Parliament, the Council, the European Economic and Social Committee and the Committee of the Regions on enabling the digital transformation of health and care in the Digital Single Market; empowering citizens and building a healthier society SWD (2018) 126 final, COM (2018) 233 final. Brussels.

10. Evropska komisija (2019). Digital Public Services. Digital Economy and Society Index Report 2019. Dosegljivo na: https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/desi, 15. 10. 2021.

11. Hamalainen, P., Reponen, J., Winblad, I. (2009). E-health of Finland. Check Point 2008. FinnTelemedicum and National Institute for Health and Welfare.

12. Healthcare Information and Management Systems Society – HIMSS (2003). E-Health Defined. White Paper. E-Health Special Interest Group (SIG), Chicago. Dosegljivo na: http://www.himss.org/content/files/ehealth_whitepaper.pdf, 27. 3. 2021.

13. Institute of Medicine – IOM (2000). To Err is Human: Building a Safer Health System. Committee on Quality of Health Care in America. National Academy Press, Washington D. C.

14. International Telecommunication Union – ITU (2008). Implementing e-Health in Developing Countries: Guidance and Principles. Telecommunication Development Sector, Geneva.

15. Joint Healthcare Information Alliance – JHIA (2004). e-Health. Dosegljivo na: http://jhita.org.ehealth.htm, 11. 9. 2021

16. Keber, D. et al. (2003). Bela knjiga: Zdravstvena reforma. Vlada Republike Slovenije, Ministrstvo za zdravje, Ljubljana.

17. Marconi, J. (2002). E-Health: Navigating the Internet for Health Information Healthcare. Advocacy White Paper. Healthcare Information and Management Systems Society, Chicago.

18. Ministrstvo za gospodarski razvoj in tehnologijo – MGRT (2012). Informacija o programih Finančnega mehanizma Evropskega gospodarskega prostora in Norveškega finančnega mehanizma. Generalni sekretariat vlade Republike Slovenije, Ljubljana.

19. Ministrstvo za javno upravo – MJU (2019). Vrednotenje učinkov implementacije projekta eZdravje: eRecept in eNaročanje. Ministrstvo za javno upravo, Ljubljana, 2019.

20. Ministrstvo za zdravje – MZ (2005). eZdravje 2010. Strategija informatizacije slovenskega zdravstvenega sistema 2005-2010. Ministrstvo za zdravje Republike Slovenije, Ljubljana.

21. Ministrstvo za zdravje – MZ (2008). Konceptualni model nacionalnega zdravstveno-informacijskega sistema (eZIS). Ministrstvo za zdravje Republike Slovenije, Ljubljana.

22. Ministrstvo za zdravje – MZ (2008). Resolucija o nacionalnem planu zdravstvenega varstva 2008–2013. NPZV 08-13. Zadovoljni uporabniki in izvajalci zdravstvenih storitev. Ministrstvo za zdravje Republike Slovenije, Ljubljana.

23. Ministrstvo za zdravje – MZ (2009). Študija izvedljivosti projekta eZdravje. Predinvesticijska zasnova in investicijski program s študijo izvedbe. Ministrstvo za zdravje Republike Slovenije, Ipmit, Ljubljana.

24. Ministrstvo za zdravje – MZ (2009). Študija izvedljivosti projekta eZdravje. Predinvesticijska zasnova in investicijski program s študijo izvedbe. »Akcijski Načrt«. Ministrstvo za zdravje Republike Slovenije, Ipmit, Ljubljana.

25. Ministrstvo za zdravje – MZ (2010). Nacionalna strategija kakovosti in varnosti v zdravstvu 2010 – 2015. Ministrstvo za zdravje Republike Slovenije, Ljubljana.

26. Ministrstvo za zdravje – MZ (2010). Priročnik o kazalnikih kakovosti. Ministrstvo za zdravje Republike Slovenije, Ljubljana.

27. Ministrstvo za zdravje – MZ (2013). Projekt eZdravje v praksi. Ministrstvo za zdravje Republike Slovenije, Sektor za eZdravje, Ljubljana.

28. Ministrstvo za zdravje – MZ (2016). Resolucija o nacionalnem planu zdravstvenega varstva 2016–2025 »Skupaj za družbo zdravja« (ReNPZV16–25), (Ur. l. RS, št. 25/16).

29. Ministrstvo za zdravje – MZ (2020). Poročilo o poslovanju javnih zdravstvenih zavodov in JAZMP v letu 2019. Ministrstvo za zdravje Republike Slovenije, Ljubljana.

30. Nacionalni inštitut za javno zdravje Republike Slovenije – NIJZ (2010). Letni program nalog na področju javnega zdravja v letu 2010. NIJZ, Ljubljana.

31. Organisation for Economic Co-operation and Development – OECD (2007). Health at a Glance 2007. OECD Publishing.

32. Organisation for Economic Co-operation and Development – OECD (2009). Health at a Glance 2009. OECD Publishing.

33. Statistični urad Republike Slovenije – SURS (2012). Statistični letopis Republike Slovenije 2012. Zdravstvo. SURS, Ljubljana.

34. Strategic Health Innovations – SHI (2005). E-Health. Dosegljivo na: http://www.shi.ca/ourcompany/faqs.html, 8. 10. 2021.

35. Svetovna zdravstvena organizacija – SZO (2006). The world health report 2006 – working together for help. Svetovna zdravstvena organizacija, Geneva.

36. Svetovna zdravstvena organizacija – SZO (2008). Framework and Standards for Country Health Information Systems. 2nd edition. Svetovna zdravstvena organizacija. Health Metrics Network, Geneva.

37. Svetovna zdravstvena organizacija – SZO (2008). Toolkit on monitoring health systems strengthening. Health information systems. Svetovna zdravstvena organizacija, Geneva.

38. Svetovna zdravstvena organizacija – SZO (2010). Zdravstvena poročila za 2010. Dosegljivo na: http://www.who.int/whr/previous/en (WHO health reports), 11. 11. 2021.

39. Svetovna zdravstvena organizacija – SZO (2017). Health information systems and rehabilitation. Svetovna zdravstvena organizacija, Geneva.

40. Uredba (EU) 2016/679 Evropskega parlamenta in Sveta z dne 27. aprila 2016 o varstvu posameznikov pri obdelavi osebnih podatkov in o prostem pretoku takih podatkov ter o razveljavitvi Direktive 95/46/ES (Splošna uredba o varstvu podatkov (GDPR)).

41. Zavod za zdravstveno zavarovanje Slovenije – ZZZS (2013). Splošni dogovor za pogodbeno leto 2013. ZZZS, Ljubljana.





STVARNO KAZALO



A

Abstrakcija 11

Administrativni podatki 4

Administrativno-tehnična opravila 2

Aktivnost 3

Ambulantni izvid 51

Analiza 5

Anonimni podatki 37

Aplikacija 6

Arhitektura 42

Arhitekturna zasnova 61

Avtentikacija 44

Avtomatizacija 79

Avtorizacija 44

B

Bismarckov model 15

Blaginja 1

Bolezni 1

Bolnišnica 6

Bolnišnična obravnava 34

C

CBZ, centralna baza zdravil 54

Centralna zbirka podatkov 59

Cepitelj 59

Cepivo 60

Cepljene osebe 59

Cepljenje 59

Covid-19 7

CRPP, centralni register podatkov o pacientu 7

Č

Čakalna doba 7

Čakalna vrsta 3

Človeški viri 18

D

Deležnik 3

Diagnostika 41

Digitalizacija 1

Digitalna orodja 1

Digitalne rešitve 2

Distribucija 19

Dolgoročni cilji 1

Družbeni interes 18

Država 1

Državljani 1

E

Ekosistem 2

Elektronska napotitev 62

Elektronski zdravstveni karton 7

Elektronsko poslovanje 51

Element 2

eNapotnica 63

Entiteta 11

Entropija 14

Epidemija 7

eRCO, elektronski register cepljenih oseb 59

eRecept 6

eTriaža 61

Evalvacija 4

eZdravje 1

EZZ, elektronski zdravstveni zapis 34

F

Finančna podpora 6

Finančni podatki 4

Funkcija 2

Funkcionalnosti 23

G

Gospodarstvo 1

Gradnik 36

Gradnja 10

I

Identifikacija 3

IH, interoperabilna hrbtenica 50

IKT, informacijsko-komunikacijska tehnologija 3

Implementacija 6

Implikacije 1

Individualni podatki 37

Informacije 1

Informacijska družba 1

Informacijska podpora 5

Informacijska varnost 52

Informacijski proces 22

Informacijski sistem 2

Informatika 2

Infrastruktura 1

Integracija 9

Interakcija 11

Interes 3

Internet 33

Interoperabilnost 2

Investicije 1

Izdelek 18

Izgradnja 5

Izložek 26

Izobraževanje 9

Izvajalci zdravstvene dejavnosti 6

J

Javnofinančna sredstva 81

Javni izvajalci zdravstvene dejavnosti 51

Javni zavodi 16

Javno naročilo 86

Javno zdravje 33

Javno zdravstvo 1

Javnost 15

K

Kadrovska podpora 6

Kakovost 2

Kartica 3

Kazalniki 3

Kibernetika 9

Klinična pot 82

Klinične preiskave 34

Klinični podatki 4

Klinika 16

Komponenta 11

Komunikacija 3

Koncept 7

Konceptualni model 41

Kontekst 12

Koordinacija 5

Korist 24

Kritična točka 3

Kritično vrednotenje 5

L

Laboratorijski izvidi 34

Lekarna 53

Lekarniška zbornica 15

Lokalni informacijski sistem 3

M

Medicina 32

Mehanizem 18

Mejnik 6

Menedžment 2

Mikrobiološki izvidi 68

Ministrstvo za zdravje 2

Množica 1

Model 9

Model vrednostne verige 25

Modeliranje 10

Modifikacija 28

N

Nacionalne rešitve 2

Nadgradnja 43

Napotnica 63

Napredek 6

Naročanje 4

NIJZ, Nacionalni inštitut za javno zdravje 3

Nivo 2

O

Obdelava 19

Objekt 12

Odločanje 3

Odločevalci 6

Odločitve 20

Odpustno pismo 51

Okolje 4

Omrežje 41

Optimizacija 4

Organizacija 1

Organizacijska interoperabilnost 51

Organizacijska podpora 6

Organizacijska struktura 15

Organizacijske spremembe 7

Organizacijski sistem 2

Osebni podatki 35

Ovire 2

P

Pacient 1

Podatki 2

Podatkovne analize 36

Podatkovne baze 3

Podatkovne strukture 40

Podatkovne zbirke 7

Podjetje 13

Podporne aktivnosti 26

Podsistem 2

Politična podpora 5

Politika 1

Ponudniki 16

Portal 41

Poslovanje 1

Poslovna funkcija 13

Poslovni proces 6

Poslovni rezultati 4

Poslovni sistem 21

Poslovni subjekt 25

Poškodba 18

Potencial 5

Potrebe 1

Povprečje 2

Povratna zveza 14

Prihranki 65

Primarni nivo 2

Proces 1

Procesne spremembe 7

Procesni pristop 21

Projekt 1

Projektna dokumentacija 71

Projektna faza 50

Projektni menedžment 49

Promocija 44

Proračunska sredstva 44

Protokol 7

R

Radiologija 3

Raven 3

Razvoj 1

Razvojni cilji 6

Razvojni potencial 7

Razvojni proces 35

Razvojni projekt 3

Recept 53

Reforma 1

Register 7

Repozitorij 34

Resolucija 3

Revizijska sled 69

S

Segment 5

Sekundarni nivo 2

Semantična interoperabilnost 51

Sestavine 12

Shema 12

Sistem 1

Sistemska analiza 10

Sistemska vloga 7

Sistemski pristop 10

Sistemski ukrepi 7

Slovenski zdravstveni sistem 1

Socio-tehnični sistem 20

Splet 35

Splošna uredba o varstvu podatkov 69

Spodbujevalec 4

Standard 38

Statistika 60

Storitev 2

Strategija 2

Strateška raven 20

Strateški dokument 6

Strežnik 56

Stroka 46

Strokovna združenja 15

Strokovnjaki 4

Stroški 2

Struktura 1

Strukturirani podatki 50

Strukturne reforme 1

STS, splošna teorija sistemov 9

SZO, Svetovna zdravstvena organizacija 1

T

Taktična raven 20

Tehnična interoperabilnost 51

Telemedicina 4

Teleradiologija 57

Temeljne aktivnosti 26

Temeljni proces 22

Teoretična izhodišča 10

Teoretična spoznanja 8

Teorija 9

Terapija 34

Terciarni nivo 63

Transakcijska raven 20

Transparentnost 4

Tveganja 3

U

Učinki 4

Učinkovitost 4

Ukrep 1

Uporabniki 5

Upravljanje 4

Upravljavec 60

Upravljavski proces 22

Usklajenost 25

Usmeritev 6

Uspešnost 27

Usposabljanje 27

V

Varnost 1

Viri 18

Vizija 4

Vlaganje 2

Vloga 1

Vložek 14

Vodstvo 2

Vrednost 18

Vrednostna veriga 25

Vrednotenje 2

Vzdrževanje 7

Z

Zakon 14

Zakonodaja 60

Zakonske podlage 45

Zasnova 40

Zavarovanci 18

Zdravila 33

Zdravje 1

Zdravnik 2

Zdravnik specialist 58

Zdravniška zbornica 15

Zdravstvena informatika 32

Zdravstvene obravnave 3

Zdravstveni delavci 34

Zdravstveni dom 6

Zdravstveni informacijski sistem 2

Zdravstveni inšpektorat 16

Zdravstveni kazalnik 74

Zdravstveni sistem 1

Zdravstveni strokovnjaki 4

Zdravstveno varstvo 18

Zdravstveno zavarovanje 15

Zdravstvo 1

Značilnosti 5

Znanost 9

zVEM, Zdravje – vse na enem mestu 42

ZVOP-1, Zakon o varstvu osebnih podatkov 52

ZZDej, Zakon o zdravstveni dejavnosti 16

ZZPPZ, Zakon o zbirkah podatkov s področja zdravstvenega varstva 60

ZZVZZ, Zakon o zdravstvenem varstvu in zdravstvenem zavarovanju 15

ZZZS, Zavod za zdravstveno zavarovanje Slovenije 3





VSEBINA



KAZALO PONAZORITEV

Kazalo slik

Kazalo tabel

Kazalo grafov

KRATICE, OKRAJŠAVE IN PREVODI TUJIH IZRAZOV

PREDGOVOR

1 OZADJE POBUD ZA DIGITALIZACIJO ZDRAVSTVA IN RAZVOJ ZDRAVSTVENIH INFORMACIJSKIH SISTEMOV

1.1 Dosedanje ugotovitve na globalni in nacionalni ravni

2 SPLOŠNO O SISTEMIH

2.1 Splošna teorija sistemov

2.2 Sistem

2.3 Slovenski zdravstveni sistem

2.4 Informacijski sistem

2.5 Vloga informacijskega sistema v poslovnem sistemu

2.5.1 Temeljni proces

2.5.2 Upravljavski proces

2.5.3 Informacijski proces

2.5.4 Informacijski sistem in ustvarjanje vrednosti v poslovnem sistemu

3 ZDRAVSTVENI INFORMACIJSKI SISTEMI

4 DIGITALIZACIJA SLOVENSKEGA ZDRAVSTVENEGA SISTEMA

4.1 Cilji projekta eZdravje

4.2 Prvotna zasnova in funkcionalnosti rešitev eZdravja

4.2.1 Interoperabilna hrbtenica (Centralni register podatkov o pacientu – CRPP) 67

4.2.2 Informacijska rešitev za varno elektronsko predpisovanje in elektronsko izdajo zdravil (eRecept)

4.2.3 Varno zdravstveno omrežje zNET

4.2.4 Informacijski portal za teleradiologijo (Teleradiologija)

4.2.5 Elektronski register cepljenih oseb

4.2.6 Informacijska podpora za triažni postopek (eTriaža)

4.2.7 Informacijska podpora procesu elektronske napotitve in naročanja pacientov na zdravstvene storitve (eNaročanje)

4.3 Aktualno stanje in dogodki na področju eZdravja

4.3.1. Informacijska varnost in Splošna uredba o varstvu podatkov na področju eZdravja

5 ZDRAVSTVENI PODATKI IN INFORMACIJE

5.1 Zdravstveni kazalniki in spremljanje delovanja zdravstvenih sistemov

6 KRITIČNA OCENA DOSEDANJEGA NAPREDKA NA PODROČJU DIGITALIZACIJE ZDRAVSTVA IN SKLEPNE MISLI

LITERATURA IN VIRI

Literatura

Viri

STVARNO KAZALO





KAZALO PONAZORITEV





Kazalo slik

Slika 1:

Shema sistema in njegove notranje zgradbe



Slika 2:

Struktura slovenskega zdravstvenega sistema



Slika 3:

Razvoj informacijske podpore po ravneh odločanja



Slika 4:

Sestavine informacijskega sistema



Slika 5:

Značilni procesi znotraj poslovnega sistema in njihove medsebojne povezave



Slika 6:

Razmerje med organizacijo in IS



Slika 7:

Porterjeva generična vrednostna veriga



Slika 8:

Vrednostna veriga v zdravstvenem sistemu



Slika 9:

Generični model ZIS



Slika 10:

Podatki ZIS in njihova uporaba



Slika 11:

Projekt eZdravje



Slika 12:

Nacionalne strategije kot podlage za projekt eZdravje



Slika 13:

Strateške usmeritve in cilji projekta eZdravje 2010



Slika 14:

Strateški cilji projekta eZdravje



Slika 15:

Krovna arhitektura IH



Slika 16:

Shema eRecept



Slika 17:

Proces predpisovanja zdravil



Slika 18:

Konceptualni model eRecepta



Slika 19:

zNET omrežje



Slika 20:

Osnovni elementi informacijskega portala za teleradiologijo



Slika 21:

Cilji nacionalnega informacijskega portala za teleradiologijo



Slika 22:

Funkcionalnosti eRCO



Slika 23:

Arhitekturna zasnova eRCO



Slika 24:

eTriaža 80



Slika 25:

Arhitektura sistema za eNaročanje



Slika 26:

Vloga zdravstvenih podatkov in informacij oziroma zdravstvenih kazalnikov v zdravstvenem sistemu



Slika 27:

Neinformacijski način odločanja v zdravstvu





Kazalo tabel

Tabela 1:

Pričakovane koristi projekta eZdravje za različne skupine deležnikov



Tabela 2:

Letna rast uporabe rešitev eZdravja v Sloveniji, 2016–2021



Tabela 3:

Informacijske potrebe v zdravstvenem sistemu



Tabela 4:

Primernost metod zbiranja podatkov glede na kategorijo kazalnikov





Kazalo grafov

Graf 1:

Ocenjeni prihranki zaradi uvedbe eRecepta in eNaročanja, 2016–2018



Graf 2:

Uporaba storitev eZdravja v državah članicah EU (Poročilo DESI 2019)



Graf 3:

Naraščanje števila registriranih uporabnikov Portala zVEM po letih



Graf 4:

Kumulativna rast števila mikrobioloških izvidov v CRPP, november 2019 – december 2021 86





KRATICE, OKRAJŠAVE IN PREVODI TUJIH IZRAZOV



EU

Evropska unija



IS

Informacijski sistem



ZIS

Zdravstveni informacijski sistem



CIZ

Center za informatiko v zdravstvu



SIZ

Svet za informatiko v zdravstvu



zNET

Varno zdravstveno omrežje



IVZ

Inštitut za varovanje zdravja (od 1. 1. 2014 dalje Nacionalni inštitut za javno zdravje – NIJZ)



ZZZS

Zavod za zdravstveno zavarovanje Slovenije



ZZV

Zavod za zdravstveno varstvo (od 1. 1. 2014 dalje Območna enota NIJZ)



MZ

Ministrstvo za zdravje



SZO

Svetovna zdravstvena organizacija



EIF

Evropski interoperabilnostni okvir (European Interoperability Framework)



EZZ

Elektronski zdravstveni zapis



OZIS

Odbor za zdravstveno-informacijske standarde



VPN

Navidezno zasebno omrežje (Virtual Private Network)



HL7

Standard za izmenjavo, povezovanje, souporabo in dostop do elektronskih zdravstvenih informacij



PACS

Sistem za arhiviranje slik in komunikacijo (Picture Archiving and Communication System)



KDP

Kvalificirano digitalno potrdilo



VS

Varnostna shema



IH

Interoperabilna hrbtenica



CRP

Centralni register prebivalstva



CBZ

Centralna baza zdravil



EER

Evidenca elektronskih receptov



PK

Profesionalna kartica



KZZ

Kartica zdravstvenega zavarovanja



eRCO

Elektronski register cepljenih oseb





© Univerza v Ljubljani, Fakulteta za upravo, 2023. Vse pravice pridržane. Brez pisnega dovoljenja založnika je prepovedano reproduciranje, distribuiranje, javna priobčitev, predelava ali druga uporaba tega avtorskega dela ali njegovih delov v kakršnem koli obsegu ali postopku, vključno s fotokopiranjem, tiskanjem ali shranitvijo v elektronski obliki. Tako ravnanje je, razen v primerih iz 46. do 57. člena Zakona o avtorski in sorodnih pravicah, kršitev avtorske pravice.


Kataložni zapis o publikaciji (CIP) pripravili v Narodni in univerzitetni knjižnici v Ljubljani

COBISS.SI-ID 147100675

ISBN 978-961-262-136-0 (ePUB)





Avtor

Dalibor Stanimirović



NASLOV

Procesi digitalizacije, informacijski sistemi in podatki v zdravstvu: vloga, značilnosti in funkcije



Izdala in založila:

Univerza v Ljubljani, Fakulteta za upravo, Gosarjeva ulica 5, Ljubljana



Za založbo:

doc. dr. Tadeja Rozman



Recenzenta:

prof. dr. Ivan Eržen

prof. dr. Mirko Vintar



Oblikovanje naslovnice:

Branka Smodiš



Priprava za izdajo:

Dean Zagorac



Vrsta gradiva:

e-gradivo, ePub



Tipologija:

Univerzitetni učbenik



Izdaja:

Elektronska izdaja, Ljubljana, 2023



Dostop:

https://www.biblos.si/



Cena:

19,99€