Дети-бабочки Благотворительный фонд (AW BI: BI-платформа)

2023: Внедрение BI-системы AW BI для благотворительного фонда «Дети-бабочки»

Благотворительный фонд «Дети-бабочки» с 2011 года помогает детям, страдающим генными дерматозами — поражающими кожу наследственными заболеваниями. Одна из главных задач фонда — наладить эффективную систему оказания медицинской помощи больным. Для этого в фонде внедрена система «Регистр генетических и других редких заболеваний», поддерживающая базу по подопечным фонда: персональные данные, медицинские показания, информация по оказанной помощи и прочее — более тысячи характеристик.

Для усовершенствования прогнозов по объемам помощи, необходимой подопечным фонда, применяется система AW BI.

Прикладные аналитические задачи, решаемые некоммерческими организациями, в частности фондом, имеют ряд особенностей. Перечислим некоторые из информационных панелей, потребность в которых возникла в первую очередь:

• Формирование эпидемиологической и медицинской аналитики;
• Контроль работы фандрайзинга;
• Прогнозирование развития состояния подопечных;
• Прогнозирование объемов необходимой помощи.

На основе поставленных требований особое внимание уделялось предиктивной аналитике, которую успешно реализовала BI-система AW BI. Основным предназначением этого аналитического решения является управление процессами и поддержка деятельности некоммерческой организации.Масштабирование и наведение порядка в сервисе обслуживания медоборудования — опыт компании Медсервиспро

Источники данных фонда представляют собой довольно разветвленную систему:

• В первую очередь это Регистр генетических и других редких заболеваний, собранный в базе данных PostgreSQL. Здесь хранятся данные о подопечных фонда, медицинском персонале и сотрудниках фонда;
• DRM — система учета взаимоотношений с жертвователями. Сюда поступает финансовая информация из систем CloudPayments, 1С:Бухгалтерия, MixPlat;
• Excel-файлы, где хранятся архивные и исторические данные фонда.

Был создан ряд информационных панелей по четырем основным направлениям:

• Эпидемиология;
• Медицина;
• Социальная информация;
• Фандрайзинг.

В качестве примера рассмотрим информационную панель «Эпидемиология». Здесь собраны данные:

• По половозрастной структуре с автоматическим пересчетом данных в динамике времени. Здесь особое внимание уделено доживаемости пациентов до определенного возраста. Эта статистика важна, среди прочего, для обеспечения прозрачности данных для обоснования эффективности деятельности фонда;
• Распределение подопечных по диагнозам, список которых постоянно расширяется. Реализован drill-down и фильтрация данных друг относительно друга.

𝓲

Фото: AW BI (ОСТ)

𝓲

Фото: AW BI (ОСТ)

Уже сейчас аналитика, в том числе предиктивная, которую обеспечивает система AW BI, помогает рассчитать объем необходимого лечения и финансирования каждого пациента, что позволяет продлить срок и существенно улучшить качество жизни подопечных фонда.

В ближайшей перспективе для нужд фонда планируется реализация машинного обучения (ML), которое расширит существующую прогнозную аналитику решения и откроет следующие возможности:

• Прогнозирование развития заболевания у подопечного;
• Прогнозирование объёмов помощи, требуемой подопечному;
• What-if анализ с учётом прогнозной модели.