CC BY
7"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific
journal of Fergana branch of TATU named after
Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252
Vol: 1 | Iss: 4 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-
Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени
Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252
Том: 1 | Выпуск: 4 | 2024 год
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU
Farg‘ona filiali “Al-Farg‘oniy avlodlari”
elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252
Tom: 1 | Son: 4 | 2024-yil
ТЕХНОЛОГИИ ROBOTIC PROCESS AUTOMATION В МЕДИЦИНЕ
Зулунов Равшанбек Маматович,
Ферганский филиал ТУИТ, и.о. профессора
Аннотация: В статье рассматривается применение технологий Robotic Process Automation (RPA) в медицине для автоматизации рутинных и повторяющихся задач. Представлены ключевые преимущества RPA, включая снижение административной нагрузки, минимизацию ошибок, экономию ресурсов и улучшение взаимодействия между различными системами. Особое внимание уделено примерам использования: автоматизация обработки данных пациентов, страховых операций и управления расписанием врачей. Внедрение RPA позволяет медицинским учреждениям повысить производительность, улучшить качество обслуживания пациентов и сократить затраты. Статья подчеркивает важность интеграции RPA как одного из ключевых инструментов цифровой трансформации медицины.
Ключевые слова: Robotic Process Automation, автоматизация в медицине, цифровая трансформация, обработка данных пациентов, управление расписанием врачей, эффективность медицинских процессов
Введение. Robotic Process Automation (RPA) — это технология, позволяющая автоматизировать рутинные и повторяющиеся задачи с использованием программных роботов. В медицине RPA помогает оптимизировать административные, финансовые и клинические процессы, снижая вероятность ошибок и увеличивая производительность.
Преимущества RPA в медицине:
1. Снижение административной нагрузки
RPA освобождает медицинский персонал от выполнения рутинных операций, таких как:
o ввод данных пациентов в системы;
o обработка страховых заявок;
o составление отчетов для
регуляторных органов.
2. Сокращение ошибок
Программные роботы строго следуют алгоритмам, исключая ошибки, возникающие из-за человеческого фактора.
3. Экономия ресурсов
Снижение затрат на административные операции позволяет направить ресурсы на улучшение качества медицинских услуг.
4. Улучшение взаимодействия систем
RPA эффективно работает с данными из различных систем (например, EMR, CRM и
страховых баз), повышая скорость принятия решений.
Область применени я Описание задачи Результат ы применен ия RPA Примеры
Обработка данных пациентов Автоматичес кий ввод и обновление данных пациентов Снижение времени обработки до 80% Регистрация новых пациентов, обновление медицински х карт
Обработка страховых полисов Проверка и одобрение страховых заявок Сокращен ие времени обработки с 3 дней до 1 дня Проверка полисов, отправка уведомлений
Управление расписание м врачей Оптимизация расписания и уведомление участников Экономия времени и снижение ошибок Перенос приемов, уведомление пациентов
Формирован ие отчетности Составление отчетов для регуляторов и управления Исключен ие ошибок и ускорение процесса Финансовые отчеты, анализ работы учреждения
Интеграция систем Объединение данных из разных медицинских систем Повышени е скорости и точности обработки информац ии Синхрониза ция EMR, CRM и страховых систем
Таблица 1. Применение и преимущества RPA в медицине
197
https://al-fargoniy.uz/
Descendants of Al-Farghani" electronic scientific
journal of Fergana branch of TATU named after
Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252
Vol: 1 | Iss: 4 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-
Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени
Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252
Том: 1 | Выпуск: 4 | 2024 год
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU
Farg‘ona filiali “Al-Farg‘oniy avlodlari”
elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252
Tom: 1 | Son: 4 | 2024-yil
Методы. Примеры применения RPA в
медицине
1. Обработка данных пациентов
Ситуация: Регистрация нового пациента включает ввод личных данных, медицинской истории и страховой информации. Это занимает в среднем 10 минут на одного пациента.
Решение с использованием RPA:
Робот автоматически:
• загружает данные из онлайн-форм;
• проверяет наличие ошибок;
• обновляет данные в медицинской базе. Экономия времени:
Экономия времени на одного пациента=Тта nual-TRPA.
Если ручной ввод данных занимает 10 минут, а RPA выполняет это за 2 минуты, экономия
составит: 8 минут на пациента.
Формула эффективности RPA:
Brpa = ГйРА . Ю0%,
manual
где:
• -ErpA — эффективность применения RPA;
• ^manual — время выполнения задачи вручную;
• Trpa — время выполнения задачи с использованием RPA.
Рисунок 1. Формула эффективности RPA.
Сравнение времени выполнения задачи
вручную и с использованием RPA
25 30 35
Количество пациентов
Ручной ввод RPA
Сравнение времени выполнения задачи вручную и с использованием RPA
500
График 1. Сравнение времени выполнения задачи вручную и с использованием RPA
График: столбчатая диаграмма, где ось X —
количество пациентов, а ось Y — время
выполнения (в минутах).
• Ручной ввод: линейное увеличение
времени.
• RPA: более низкие значения,
увеличивающиеся с меньшим наклоном.
График демонстрирует значительное снижение времени, затрачиваемого на обработку данных пациентов.
2. Автоматизация страховых операций
Ситуация:
Проверка страховых полисов и одобрение заявки занимают в среднем 3-5 дней.
Решение с RPA:
Робот может выполнять:
1. Загрузку данных из формы.
2. Проверку полиса через API страховой компании.
3. Автоматическое уведомление пациента.
Преимущество:
Сокращение времени обработки до 1 дня или менее.
Результаты. Диаграмма процесса:
graph LR
A[Получение заявки] --> B[Проверка данных полиса]
B --> ^Полис действителен?}
C -->|Да| D[Создание уведомления]
C -->|Нет| E[Заnрос уточнений]
D --> F[Отправка результата пациенту]
E --> F
3. Управление расписанием врачей
Ситуация: Медицинские администраторы часто сталкиваются с изменениями в расписании, что вызывает путаницу и задержки.
Решение с RPA:
Робот автоматически:
• обновляет расписание при изменениях;
• уведомляет пациентов и врачей;
• предоставляет альтернативные временные слоты.
Формула экономии:
T
экономия
N’(Tmanual TRPA^
198
https://al-fargoniy.uz/
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific
journal of Fergana branch of TATU named after
Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252
Vol: 1 | Iss: 4 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-
Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени
Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252
Том: 1 | Выпуск: 4 | 2024 год
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU
Farg‘ona filiali “Al-Farg‘oniy avlodlari”
elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252
Tom: 1 | Son: 4 | 2024-yil
где N — количество обновлений расписания.
Пример расчета:
Если ручное обновление занимает 30 минут, RPA выполняет это за 5 минут, и в день происходит 10 изменений:
Тэ_ия=10-(30-5)=250 минут или 4 часа 10 минут.
Экономия времени и ресурсов
Создадим круговую диаграмму, демонстрирующую распределение времени:
• Ручные операции: 60%
• Автоматизация с RPA: 40%
Распределение времени между ручными операциями и RPA
График 2. Распределение времени между ручными операциями и RPA
График показывает, что автоматизация позволяет сократить долю ручных операций до 40%.
Уменьшение ошибок с использованием RPA
Уменьшение ошибок с использованием RPA
График 3. Уменьшение ошибок с использованием RPA
Здесь ось X — тип задач (ввод данных, страховые операции, расписание), ось Y — количество ошибок.
• Ручные процессы: высокий уровень ошибок.
• RPA: минимальные значения.
График наглядно иллюстрирует, как RPA минимизирует количество ошибок в задачах, требующих точности.
Заключение:
Robotic Process Automation (RPA) представляет собой мощный инструмент, который трансформирует процессы в медицинской отрасли. В условиях растущей нагрузки на системы здравоохранения и необходимости оптимизации ресурсов RPA предоставляет решения, способные повысить эффективность и точность выполнения задач.
Автоматизация рутинных операций, таких как ввод данных, обработка страховых полисов и управление расписанием, позволяет существенно сократить затраты времени и человеческих ресурсов. Программные роботы обеспечивают стабильность выполнения процессов,
минимизируя ошибки, вызванные человеческим фактором.
Особенно важно отметить, что внедрение RPA способствует созданию более гибких и устойчивых систем управления. Автоматизация позволяет медицинским учреждениям быстрее адаптироваться к изменениям, таким как
199
https://al-fargoniy.uz/
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific
journal of Fergana branch of TATU named after
Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252
Vol: 1 | Iss: 4 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-
Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени
Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252
Том: 1 | Выпуск: 4 | 2024 год
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU
Farg‘ona filiali “Al-Farg‘oniy avlodlari”
elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252
Tom: 1 | Son: 4 | 2024-yil
увеличение числа пациентов, внедрение новых технологий или требований регуляторов.
Помимо экономии ресурсов, RPA играет ключевую роль в улучшении качества обслуживания пациентов. Снижение времени ожидания, повышение точности диагностики и сокращение административных барьеров создают условия для более комфортного взаимодействия пациентов с медицинскими учреждениями.
Тем не менее, внедрение RPA требует грамотного подхода, включая:
• предварительный анализ процессов для определения областей, где автоматизация даст наибольшую выгоду;
• обучение персонала и его интеграцию в новую экосистему;
• обеспечение безопасности данных, особенно в сфере медицинских услуг, где конфиденциальность имеет критически важное значение.
В долгосрочной перспективе RPA не только снижает издержки, но и создает основу для дальнейшей цифровой трансформации медицины. Интеграция с искусственным интеллектом и системами больших данных (Big Data) открывает дополнительные возможности для анализа, прогнозирования и персонализации медицинских услуг.
Таким образом, RPA в медицине — это не просто инструмент оптимизации, а стратегический ресурс, который способствует развитию более эффективной, доступной и качественной системы здравоохранения.
ЛИТЕРАТУРА:
1. R.Zulunov, M.Sattarov. Sog'liqni saqlashni avtomatlashtirish: bemor tajribasini yaxshilash yo'li. Потомки Аль-Фаргани, 2024, 1(2), 189-195.
2. R.Zulunov, U.Akhundjanov, B.Soliyev, A.Kayumov, M.Asraev, Kh.Musayev. Building and predicting a neural network in PYTHON. E3S Web of Conferences, 508, 04005 (2024).
3. Р.Зулунов, Д.Ирматова. Использование технологий искусственного интеллекта. Журнал интегрированного образования и исследований. 2022, 1/6, с. 53-56.
4. Р. Зулунов, А.Горовик. Методика преподавания
визуального программирования для детей. Цифровой регион: опыт, компетенции, проекты: сборник статей Международной
научнопрактической конференции. - Брянск: БрГИТУ, т.1, с. 193-197.
5. Р. Зулунов, А.Горовик. Внедрение технологий искусственного интеллекта, нравственные и правовые нормы. Conference on Digital Innovation: "Modern Problems and Solutions", 2023.
6. R.Zulunov. Pythonda neyron tarmoqni qurish va bashorat qilish. Al-Farg'oniy avlodlari, 2023, 1/4, c. 2226.
7. R Zulunov, O Otaqulov. Ограничения обучения языку программирования JAVA в образовательных системах. Потомки Аль-Фаргани, 2023, т.1/2, с. 3740
8. R Zulunov. Staff Incentives Based on Kpi Principles. Conference on Digital Innovation:" Modern Problems and Solutions", 2023/10/9
9. R.Zulunov, A.Kayumov. Идентификация и сортировка текстиля для автоматизированной обработки с помощью ближней инфракрасной спектроскопии. Universum: технические науки, 3(120), март 2024, с. 38-42
10. R.Zulunov, Z.Samatova. Bulutli texnologiyalarda kiberxavfsizlik taminlashda CASB yechimlari.noTOMku Аль-Фаргани, 2024, 1(1), с. 9398.
11. VV Byts', RM Zulunov. Specification of matrix algebra problems by reduction. Journal of Mathematical Sciences. T. 71, 2719-2726 (1994).
12. Hnatiienko, H., Hnatiienko, V., Zulunov R., Babenko, T., Myrutenko, L. Method for Determining the Level of Criticality Elements when Ensuring the Functional Stability of the System based on Role Analysis of Elements. CEUR Workshop Proceedings, 2024, 3654, p. 301-311
13. R.Zulunov, B.Soliyev, A.Kayumov, M.Asraev, Kh.Musayev, D.Abdurasulova. Detecting mobile objects with ai using edge detection and background subtraction techniques. E3S Web of Conferences, 508, 03004 (2024).
14. R.Zulunov, Z.Samatova. Kiber xavfsizlik muammolari va uni ta'minlash usullari. Потомки Аль-Фаргани, 2024, 1(2), 322-326.
15. R.Zulunov, B.Soliev. Z.Ermatova. Enhancing Clarity with Techniques for Recognizing Blurred Objects in Low Quality Images Using Python. Потомки Аль-Фаргани, 2024, 1(2), 336-340.
200
https://al-fargoniy.uz/
