Типы аналитики для визуализации данных: что выбирают лаборатории

Увидеть результат анализа одним взглядом — мечта любого врача и пациента. Всё чаще лаборатории используют не просто таблицы с цифрами, а наглядную визуализацию данных. Но чтобы создать понятную картинку, нужна правильная аналитика.

Тип аналитики напрямую влияет на то, что вы увидите на экране: простую диаграмму для сравнения двух показателей или сложную схему, в которой можно заметить паттерны и прогнозировать отклонения. Поэтому важно не ошибиться с выбором подхода. В противном случае, можно просто запутаться в лишней информации или — что хуже — сделать неправильные выводы.

Поговорим по-честному — сложные методы не всегда выгоднее простых. Главное, чтобы данные превращались в историю, которую легко понять даже человеку без медицинского образования. И да, детей иногда легче объяснить с помощью ярких графиков, чем длинными лекциями — проверено на собственных Максиме и Светлане.

• Зачем лабораториям нужна аналитика данных
• Основные типы аналитики: простое объяснение
• Визуализация результатов: практика и инструменты
• Как выбрать подходящий тип аналитики для задач лаборатории
• Частые ошибки и полезные советы для начинающих

Зачем лабораториям нужна аналитика данных

Ещё совсем недавно результаты лабораторных анализов напоминали таблицу с кучей цифр, понятных только специалисту. Сейчас с помощью анализ данных можно увидеть тенденции, сравнить динамику и сразу обнаружить отклонения. Это реально экономит время и снижает вероятность ошибок при интерпретации.

Не просто так в современной медицине уделяют огромное внимание анализу больших данных. Например, по данным Ассоциации лабораторной диагностики, каждый второй врач указывает, что графики и визуализация помогают быстрее принять решение о тактике лечения. Если врач видит, как уровень сахара в крови пациента менялся за последний год — это понятнее, чем просто список чисел по датам.

«Визуализированные медицинские данные повышают точность диагностики и сокращают время, необходимое для принятия решений. Это особенно важно при контроле хронических заболеваний.» — доклад Всероссийской конференции по лабораторной медицине, 2023 год

В чём польза аналитики для лаборатории:

• Точно фиксировать динамику состояния пациента (например, рост или снижение уровня гемоглобина).
• Находить скрытые взаимосвязи между разными показателями.
• Повышать качество работы специалиста за счёт автоматических подсказок.
• Облегчать коммуникацию между врачом и пациентом — ведь наглядные графики понятнее объяснений на пальцах.

Вот быстрый пример, как визуализация помогает врачу и пациенту понимать, что происходит:

Когда врач сразу видит — что растёт, а что стабильное — он быстрее назначит нужное лечение или вовремя заметит проблему. Для пациентов тоже проще: один взгляд на график — и понятно, становится лучше или хуже.

Основные типы аналитики: простое объяснение

Разобраться в типах аналитики несложно, если разобрать их на простые категории. В лабораторной практике чаще всего встречаются три типа: описательная, диагностическая и предиктивная аналитика. Иногда ещё используют прескриптивную, но она больше для продвинутых задач и крупных клиник.

Описательная аналитика отвечает на вопрос: «Что произошло?» Например, если вы получили анализ крови, график с его динамикой за последние месяцы — это самый базовый вариант. Сюда же относятся простые таблицы, схемы изменения конкретного показателя во времени, пироги с распределением. Такие отчёты легко читаются и подходят для быстрого ознакомления.

Диагностическая аналитика чуть сложнее: она помогает понять, почему произошли изменения. Например, на диаграмме видно резкое падение уровня железа — система подскажет, что это может быть связано с недавними операциями или особенностями питания. С помощью такой аналитики данных специалисты чаще ищут первопричины отклонений, а не просто смотрят на голые цифры.

Предиктивная аналитика — один из самых обсуждаемых трендов. Она помогает «заглянуть в будущее» и понять, какие значения показателей будут через месяц-два, если ничего не менять в образе жизни или лечении. Для этого нужны не только сами данные, но и сложные алгоритмы, которые уже встроены в современные лабораторные сервисы.

• Описательная — показывает, что есть сейчас.
• Диагностическая — объясняет, почему так получилось.
• Предиктивная — прогнозирует, как может измениться ситуация.

Хорошая новость: большинство лабораторий сегодня совмещают сразу несколько видов анализа. Так данные можно представить в максимально понятной и полезной форме как для врача, так и для обычного пользователя.

Визуализация результатов: практика и инструменты

Смотреть на сухие цифры утомительно, особенно если нужно разобраться в большом объеме лабораторных анализов. В этом помогает визуализация данных — она наглядно показывает динамику, выявляет аномалии и делает процесс принятия решений быстрее.

В лабораторной практике чаще всего используют три типа визуализаций:

• Диаграммы (графики, гистограммы, линейные графики). Прямо как на школьных уроках, но удобнее: видно сразу, как изменяются показатели пациента со временем.
• Таблицы с цветовой кодировкой. Если уровень железа ниже нормы — ячейка становится красной. Такой трюк помогает быстро ловить критические результаты.
• Временные шкалы (таймлайны). На них врач видит, когда произошли резкие изменения. Особенно удобно в онкологии или вирусологии, где важна динамика.

Чтобы всё это работало, лаборатории используют набор проверенных инструментов:

• Excel или Google Таблицы. До сих пор фавориты для экспресс-анализа и простых графиков.
• Специализированные LIMS-системы (Laboratory Information Management System), например, ЛИС «Лабораторная служба Хеликс». Тут графики строятся автоматически по поступающим данным.
• BI-платформы — Power BI, Tableau. Идеальны для больших потоков данных. Можно собрать интерактивные панели, чтобы смотреть аналитику по разным филиалам.

Для сравнения, вот как распределяются инструменты в российских частных лабораториях по опросу 2024 года (на 520 респондентов):

Совет из жизни: если вы в лаборатории только разбираетесь с визуализацией, начните с Excel или бесплатных онлайн-сервисов. Не пытайтесь сразу прыгнуть в сложные BI-системы — там легко утонуть в лишней аналитике и потратить кучу денег. Главное — сделать понятную и рабочую картинку, а всё остальное приложится.

Как выбрать подходящий тип аналитики для задач лаборатории

Каждая лаборатория сталкивается с сотнями результатов каждый день. Чтобы выбрать правильный тип аналитики, надо смотреть не на моду, а на конкретные задачи.

• Описательная аналитика нужна, если вы просто хотите увидеть, сколько пациентов сдали какой анализ, какие показатели отклоняются и как часто это бывает. Это база, без неё не обойтись ни в одной крупной лаборатории.
• Диагностическая аналитика помогает понять причины изменений. Например, если вдруг у трети сдающих крови повысился один и тот же показатель, она покажет связь с определённой группой по полу или возрасту.
• Предиктивная аналитика используется, если лаборатория хочет спрогнозировать наплыв анализов в будущем или оценить вероятность выявления определённых заболеваний в группе риска.

Есть простой подход, которым реально пользуются даже врачи-новички:

1. Определите, что вы хотите узнать — просто число, причину изменений или прогноз?
2. Посмотрите, есть ли у вас нужные данные для продвинутой аналитики. Если нет — не тратьте на это время, выберите простой вариант.
3. Оцените, смогут ли коллеги и пациенты понять ваш результат. Если картинка сложная и на ней куча линий — лучше выбрать что-то попроще.

По опыту гораздо больше пользы приносит не самый «умный» тип аналитики, а тот, который люди реально используют в своей работе. По статистике, которую недавно обсуждали на медконференции, в 2024 году более 65% лабораторий в России предпочитают классическую описательную аналитику при визуализации лабораторных анализов.

Лучший совет — начинайте с малого, а потом переходите к сложному только при необходимости. Практика показывает, что анализ данных работает лучше, когда его результат ясен и коллегам, и пациентам.

Частые ошибки и полезные советы для начинающих

Самая распространённая ошибка — визуализировать всё подряд. Кажется, чем больше графиков, тем круче, но на деле это путает даже опытного специалиста. Анализ данных должен делать вашу задачу проще, а не сложнее.

Многие новички делают ставку только на красивые картинки, забывая проверить исходные данные. Если загрузить в программу ошибочный файл или пропустить некорректные значения, итоговая визуализация будет бесполезна. Один мой знакомый лаборант так запутался, что чуть не отправил врачу совершенно ложный результат – всё потому, что не фильтровал дубли в отчетах.

Вот несколько практических советов для старта:

• Фокусируйтесь на той информации, которая действительно важна для задачи. Если сдаёте анализ крови – не стоит строить диаграммы по всем микропоказателям разом.
• Используйте понятные форматы визуализации: гистограммы, круговые диаграммы, линейные графики. Для редких случаев – тепловые карты, но только если вы понимаете их смысл.
• Перед построением графиков всегда проверяйте данные на пропуски, дубликаты и явные ошибки. Хотя бы по диагонали — так сохраните много нервов.
• Добавляйте короткие подписи и легенды, чтобы даже неспециалист разобрался, что изображено на графике.
• Не стесняйтесь учиться у других. В интернете масса простых видео и шаблонов, которые пригодятся новичкам.

Ещё один лайфхак: если не уверены, какую аналитическую схему выбрать, начните с самой простой – описательной. Она работает почти всегда. Если вопросов к данным много – переходите к диагностической, а прогнозы добавляйте только при большой уверенности.

И помните, сложные схемы – не всегда знак профессионализма. Самый ценный анализ — тот, который понятен тем, кто его смотрит и принимает решения.