Проектирование и автоматизация информационных систем в аптечных учреждениях: комплексное исследование и оптимизация бизнес-процессов в условиях российского рынка

В 2024 году объём рынка ИИ в России достиг 320 млрд рублей, что является ярким свидетельством стремительной цифровизации различных отраслей, и фармацевтика не исключение. В то же время ручное управление в аптечных учреждениях всё ещё остаётся серьёзным вызовом, препятствующим повышению эффективности, качества обслуживания и конкурентоспособности. Отслеживание тысяч наименований лекарственных средств, контроль сроков годности, управление сложными цепочками поставок, обработка рецептов — все эти процессы, выполняемые без должной автоматизации, сопряжены с высокими операционными затратами, риском ошибок и замедлением обслуживания клиентов. В условиях динамично развивающегося фармацевтического рынка, ужесточения регуляторных требований (таких как система маркировки «Честный ЗНАК» и требования к защите персональных данных) и растущих ожиданий потребителей, внедрение современных информационных систем (ИС) и баз данных (БД) становится не просто желаемым, а жизненно необходимым условием для устойчивого развития аптечного бизнеса. И что из этого следует? Без должной автоматизации аптеки рискуют потерять конкурентные преимущества и столкнуться с несоблюдением законодательства, что неизбежно приведёт к финансовым потерям и снижению доверия клиентов.

Настоящее исследование представляет собой комплексный анализ проектирования и автоматизации информационных систем и баз данных в аптечных учреждениях, направленный на оптимизацию их бизнес-процессов. Целью работы является не только выявление теоретических и практических основ создания эффективных IT-решений, но и их адаптация к специфике российского фармацевтического рынка с учётом текущего законодательства и технологических трендов. Мы рассмотрим основополагающие принципы построения баз данных, методологии разработки программного обеспечения, ключевые функциональные модули аптечных ИС, а также влияние передовых технологий, таких как облачные решения, искусственный интеллект и электронные рецепты. Особое внимание будет уделено нормативно-правовому регулированию и экономическим аспектам автоматизации.

Структура работы выстроена таким образом, чтобы читатель, будь то студент, аспирант или специалист, мог получить исчерпывающую информацию по каждому аспекту темы. Мы последовательно раскроем теоретические основы, погрузимся в методологии разработки, проанализируем функциональные и технологические требования, оценим влияние инноваций и детально рассмотрим правовое поле, а также экономические выгоды и вызовы. Такой подход позволит не только систематизировать знания, но и предоставить практические рекомендации для создания и внедрения высокоэффективных информационных систем в фармацевтической отрасли.

Теоретические основы информационных систем и баз данных в фармацевтике

Комплексная автоматизация аптечных учреждений начинается с глубокого понимания фундаментальных концепций, лежащих в основе любой современной информационной системы, и именно теоретические основы баз данных и их проектирования определяют надёжность, масштабируемость и эффективность будущих IT-решений в фармацевтике.

Понятие и роль информационных систем и баз данных

В основе любой современной автоматизированной системы лежит концепция базы данных (БД). Это не просто электронное хранилище, а тщательно упорядоченный и структурированный набор данных, размещённый на определённом компьютере или кластере серверов. Представьте себе огромную картотеку, где каждая карточка содержит точную и актуальную информацию, но вместо человека её обрабатывает и индексирует машина. В контексте аптеки такая БД может содержать данные о поставщиках, ассортименте лекарств, остатках на складе, ценах, сроках годности, информации о пациентах и их рецептах.

Однако сама по себе база данных — это лишь хранилище. Для эффективного взаимодействия с ней необходима Система управления базами данных (СУБД). СУБД — это сложный комплекс программно-языковых средств, который служит своего рода мостом между пользователем и БД. Именно СУБД позволяет создавать базы данных, управлять ими, а главное — обеспечивать надёжное хранение, оперативную обработку и эффективное управление всей содержащейся информацией. Ядро СУБД, её центральный компонент, отвечает за фиксацию всех изменений, производимых в БД, гарантируя целостность данных, возможность резервного копирования и восстановления после сбоев, что критически важно для аптечной деятельности, где потеря даже части информации может привести к серьёзным последствиям. Какой важный нюанс здесь упускается? Правильный выбор СУБД, соответствующей масштабу аптеки и требованиям к надёжности, является залогом бесперебойной работы и сохранности критически важных данных.

Роль информационных систем и баз данных в аптечных учреждениях сложно переоценить. Они являются фундаментом для автоматизации практически всех бизнес-процессов: от приёмки товара и контроля остатков до обслуживания клиентов и формирования отчётности. Без них невозможно быстро обрабатывать электронные рецепты, интегрироваться с национальными системами маркировки, такими как «Честный ЗНАК», или эффективно управлять лояльностью клиентов.

Реляционная модель данных: принципы и структура

Среди множества существующих моделей данных реляционная модель данных (РМД) занимает доминирующее положение, являясь основой для большинства современных систем управления базами данных. Эта модель, предложенная британским математиком Эдгаром Коддом в 1970 году, революционизировала подходы к хранению и организации информации. Её привлекательность заключается в простоте, строгости математического аппарата (основанного на теории множеств) и интуитивно понятном представлении данных в форме таблиц, которые Кодд назвал отношениями.

В реляционной модели данных:

  • Отношение (таблица): Основной элемент хранения данных. Каждая таблица представляет собой набор данных, относящихся к определённой сущности предметной области (например, «Лекарства», «Поставщики», «Сотрудники», «Продажи»).
  • Атрибут (столбец): Каждая таблица состоит из столбцов, которые представляют собой характеристики сущности. Например, для таблицы «Лекарства» атрибутами могут быть «Наименование», «Производитель», «Цена», «Срок годности».
  • Кортеж (строка, запись): Строка в таблице, представляющая собой одну конкретную запись или экземпляр сущности. Например, одна строка в таблице «Лекарства» будет содержать информацию об одном конкретном лекарственном препарате.
  • Первичный ключ (primary key): Это один или несколько столбцов, значения которых уникально идентифицируют каждую строку в таблице. Например, для таблицы «Лекарства» это может быть уникальный «Код лекарства» или «Идентификатор препарата». Первичный ключ гарантирует, что каждая запись уникальна и легко доступна.
  • Внешний ключ (foreign key): Это столбец или набор столбцов в одной таблице, который ссылается на первичный ключ в другой таблице. Внешние ключи устанавливают связи между таблицами и обеспечивают согласованность данных. Например, в таблице «Продажи» может быть внешний ключ «Код лекарства», который ссылается на первичный ключ «Код лекарства» в таблице «Лекарства», связывая конкретную продажу с конкретным препаратом.

Реляционная база данных, таким образом, представляет собой совокупность таких таблиц, где данные имеют изначально заданные отношения. Эти компоненты РМД формируют структурный аспект (данные как набор отношений), аспект целостности (отношения отвечают определённым условиям целостности, например, уникальность первичного ключа и ссылочная целостность для внешних ключей) и аспект обработки (РМД поддерживает операторы манипулирования отношениями, такие как реляционная алгебра, лежащая в основе языка SQL).

Нормализация баз данных: обеспечение целостности и минимизация избыточности

Теория нормализации является неотъемлемой частью реляционной модели данных и одним из самых важных этапов проектирования БД. Её основная цель — приведение структуры базы данных к виду, который обеспечивает минимальную логическую избыточность, устранение аномалий обновления (проблем при добавлении, удалении или изменении данных), уменьшение потенциальной противоречивости хранимой информации и упрощение процедуры применения ограничений целостности. Говоря проще, нормализация помогает избежать ситуаций, когда одни и те же данные хранятся в нескольких местах, что может привести к их рассинхронизации и ошибкам.

Процесс нормализации заключается в последовательном применении так называемых нормальных форм. На практике базы данных часто нормализуют до Третьей нормальной формы (3НФ), хотя существуют и более строгие формы, такие как нормальная форма Бойса — Кодда (НФБК).

Рассмотрим основные нормальные формы:

  • Первая нормальная форма (1НФ): Это базовое требование, согласно которому все атрибуты (столбцы) в таблице должны быть атомарными, то есть содержать одно неделимое значение. В каждой ячейке таблицы должно быть только одно значение, и каждый столбец должен содержать данные только одного типа. Например, если в аптеке хранится информация о нескольких телефонах одного клиента в одной ячейке, это нарушает 1НФ. Правильно — создать отдельный столбец для каждого номера телефона или вынести их в отдельную таблицу.
  • Вторая нормальная форма (2НФ): Таблица находится во 2НФ, если она уже находится в 1НФ, и каждый неключевой атрибут (то есть, не входящий в состав первичного ключа) полностью функционально зависит от всего первичного ключа, а не от его части. Это особенно актуально для таблиц с составным первичным ключом. Например, если в таблице «ДеталиПродажи» (с первичным ключом из «КодПродажи» и «КодЛекарства») хранится «НаименованиеЛекарства», которое зависит только от «КодЛекарства», это нарушает 2НФ. «НаименованиеЛекарства» должно быть вынесено в отдельную таблицу «Лекарства».
  • Третья нормальная форма (3НФ): Таблица находится в 3НФ, если она находится во 2НФ, и все неключевые атрибуты не имеют транзитивных зависимостей от первичного ключа. Это означает, что неключевой атрибут не должен зависеть от другого неключевого атрибута. Например, если в таблице «Аптека» есть атрибуты «Город» и «ИндексГорода», и «ИндексГорода» зависит от «Города», а «Город» зависит от первичного ключа «КодАптеки», то «ИндексГорода» имеет транзитивную зависимость. Эти данные следует вынести в отдельную таблицу «Города».
  • Нормальная форма Бойса — Кодда (НФБК): Более строгая версия 3НФ. Таблица находится в НФБК, если каждая её функциональная зависимость является либо тривиальной, либо левая часть зависимости является суперключом (ключом-кандидатом). НФБК устраняет все аномалии, связанные с зависимостями между ключами-кандидатами.

Например, для аптечной предметной области нормализация позволяет:

  • Избежать дублирования информации: Не хранить наименование лекарства, его производителя и дозировку в каждой записи о продаже. Достаточно один раз занести эту информацию в таблицу «Лекарства» и ссылаться на неё по уникальному идентификатору.
  • Упростить обновление: Если изменится цена у поставщика на определённое лекарство, достаточно изменить её в одной записи в таблице «Лекарства», а не искать её по всем продажам.
  • Минимизировать аномалии: При удалении записи о последней продаже определённого лекарства не произойдёт случайного удаления информации о самом лекарстве, если оно ещё есть на складе.

Методологии проектирования баз данных

Проектирование базы данных — это не хаотичный, а строго структурированный процесс, который предусматривает использование специализированных процедур, технических приёмов, инструментов и документации. Основная задача проектирования — адекватное отражение сути предметной области (в нашем случае, аптечной деятельности) внутри базы данных с целью её последующей автоматизации.

Этапы проектирования БД обычно включают:

  1. Концептуальное (инфологическое) проектирование: Это самый высокий уровень абстракции. На этом этапе создаётся информационная модель, которая не зависит от каких-либо физических условий реализации или конкретной СУБД. Главная цель — понять и описать предметную область. Здесь определяются:
    • Сущности (информационные объекты): Что мы хотим хранить? (Например, «Лекарство», «Поставщик», «Клиент», «Сотрудник», «Продажа»).
    • Атрибуты: Какие характеристики есть у каждой сущности? (Для «Лекарства»: наименование, дозировка, производитель, цена, срок годности).
    • Связи между сущностями: Как эти сущности взаимодействуют? (Например, «Поставщик» *поставляет* «Лекарство»; «Клиент» *совершает* «Продажу»). Типы связей: «один-к-одному», «один-ко-многим», «многие-ко-многим».
    • Ограничения целостности: Правила, которые должны соблюдаться для поддержания корректности данных (например, «КодЛекарства» должен быть уникальным).

    На этом этапе часто используются диаграммы «Сущность-Связь» (ER-диаграммы).

  2. Логическое (даталогическое) проектирование: На этом этапе концептуальная модель преобразуется в модель данных, специфичную для выбранной модели данных (в нашем случае, реляционной), но ещё не привязанную к конкретной СУБД. Здесь происходит:
    • Преобразование сущностей в таблицы.
    • Преобразование атрибутов в столбцы.
    • Определение первичных и внешних ключей.
    • Применение принципов нормализации (до 3НФ или НФБК), чтобы устранить избыточность и аномалии.
    • Определение типов данных для каждого столбца (например, текст, число, дата).
  3. Физическое проектирование: Это последний и наиболее детализированный этап, где логическая модель адаптируется под конкретную СУБД и физическую среду хранения. Здесь определяются:
    • Выбор конкретной СУБД: Например, MySQL, PostgreSQL, MS SQL Server.
    • Реальные структуры хранения данных на диске: Как данные будут физически размещаться.
    • Разработка схемы БД: Создание таблиц, индексов, хранимых процедур, триггеров.
    • Настройка параметров производительности: Оптимизация запросов, создание индексов для ускорения поиска.
    • Обеспечение безопасности: Настройка прав доступа, шифрование данных.

Существуют два основных направления в проектировании баз данных:

  • Нисходящий подход (Top-Down): Проектирование начинается с создания общей концептуальной модели предметной области, которая затем постепенно детализируется и разбивается на более мелкие компоненты на логическом и физическом уровнях. Этот подход считается наиболее оптимальным для проектирования сложных баз данных, так как позволяет сначала охватить общую картину и связи, а затем углубиться в детали.
  • Восходящий подход (Bottom-Up): Начинается с исследования самого низкого уровня атрибутов, которые затем анализируются и группируются в отношения. Этот подход может быть полезен для небольших, чётко определённых задач, но менее эффективен для комплексных систем.

Для аптечной информационной системы нисходящий подход предпочтительнее, поскольку он позволяет охватить все аспекты аптечного бизнеса — от управления запасами до взаимодействия с регуляторными органами — и построить единую, согласованную структуру данных. В конечном итоге, хорошо спроектированная реляционная база данных, использующая язык структурированных запросов (SQL), станет надёжной основой для автоматизации и эффективного управления в аптечном учреждении.

Жизненный цикл разработки программного обеспечения и его адаптация для аптечных ИС

Разработка любой сложной информационной системы, включая аптечную, требует систематизированного подхода, который описывается в рамках Жизненного цикла разработки программного обеспечения (ЖЦРПО или SDLC – Software Development Life Cycle). SDLC – это методология, которая предоставляет пошаговую структуру, описывающую весь путь программного обеспечения от первоначальной идеи до его вывода в релиз и дальнейшего сопровождения. Это не просто набор этапов, а инструмент для управления ресурсами, повышения эффективности, согласованности и результативности процессов разработки, а также для обеспечения соответствия нормативным требованиям и защиты данных, что особенно критично в фармацевтической отрасли.

Этапы ЖЦРПО: от планирования до поддержки

ЖЦРПО представляет собой последовательность логически связанных фаз, каждая из которых имеет свои цели и задачи. Хотя конкретные названия и количество этапов могут варьироваться в зависимости от выбранной методологии, их суть остаётся неизменной:

  1. Планирование и анализ требований:
    • Цель: Определить общие цели проекта, его масштабы, технические и экономические ограничения, а также собрать и задокументировать все функциональные и нефункциональные требования к системе.
    • Детали: На этом этапе проводится глубокий анализ потребностей аптечного учреждения. Что должна уметь система? Какие проблемы она должна решить? Например, это может быть автоматизация учёта лекарств, интеграция с системой «Честный ЗНАК», поддержка электронных рецептов. Результатом становится документ, такой как Специфи��ация требований к программному обеспечению (SRS), который служит справочником для разработчиков и заказчика, позволяя спроектировать лучшую архитектуру программного обеспечения.
  2. Определение требований (Проектирование требований):
    • Цель: Уточнение и детализация собранных требований, их структурирование и формализация.
    • Детали: Требования преобразуются в более конкретные спецификации, описывающие, как система должна себя вести, какие данные обрабатывать, какие функции выполнять. Например, если на первом этапе было «учёт продаж», то здесь детализируется: «АРМ фармацевта-кассира должен обеспечивать регистрацию продажи, формирование чека, учёт скидок, списание с остатков».
  3. Проектирование архитектуры:
    • Цель: Создание высокоуровневого и низкоуровневого дизайна системы.
    • Детали: На этом этапе разрабатывается общая архитектура системы (клиент-сервер, микросервисная и т.д.), структура базы данных (схемы таблиц, связи), модульная структура ПО, интерфейсы взаимодействия между компонентами и внешними системами. Например, определяется, какие СУБД будут использоваться, какой язык программирования для бэкенда и фреймворк для фронтенда.
  4. Разработка продукта (Реализация):
    • Цель: Написание программного кода в соответствии с утверждённым дизайном.
    • Детали: Разработчики пишут код для каждого модуля, интегрируют их, создают пользовательский интерфейс. В аптечной ИС это может включать разработку модулей управления запасами, закупок, рабочего места кассира и т.д.
  5. Тестирование и интеграция продукта:
    • Цель: Выявление и устранение дефектов, проверка соответствия системы требованиям.
    • Детали: Проводятся различные виды тестирования: модульное, интеграционное, системное, приёмочное. Проверяется функциональность, производительность, безопасность, удобство использования. Для аптечной ИС критически важно тестирование на корректность расчётов, обработку маркированных товаров, интеграцию с электронными рецептами и соответствие законодательству.
  6. Развёртывание и обслуживание (Поддержка и сопровождение):
    • Цель: Ввод системы в эксплуатацию, обеспечение её бесперебойной работы и дальнейшего развития.
    • Детали: Установка ПО на серверы и рабочие станции аптек, обучение персонала. После запуска система требует постоянной поддержки, исправления ошибок, выпуска обновлений (например, при изменении законодательства), добавления нового функционала и мониторинга производительности. Этот этап является одним из самых продолжительных в ЖЦРПО.
  7. Завершение работы ПО:
    • Цель: Вывод устаревшей системы из эксплуатации.
    • Детали: Этот этап наступает, когда система больше не соответствует потребностям бизнеса или технически устарела. Включает архивирование данных, миграцию на новую систему и окончательное отключение старой.

Модели ЖЦРПО и их применимость в фармацевтике

Выбор модели ЖЦРПО существенно влияет на процесс разработки, управление рисками и возможность адаптации к изменяющимся требованиям. Рассмотрим две классические модели — каскадную и спиральную, а также их применимость в специфике фармацевтической отрасли.

Каскадная (водопадная) модель

Принцип: Последовательное, строго линейное выполнение этапов разработки. Каждый этап начинается только после полного завершения предыдущего.

Преимущества:

  • Простота и предсказуемость: Легко управлять проектом, строго следовать намеченному плану.
  • Тщательное документирование: Каждая фаза тщательно документируется, что обеспечивает предсказуемость результата, бюджета и продолжительности проекта.
  • Подходит для стабильных требований: Идеальна для проектов, где требования чётко определены в начале и не меняются.
  • Контроль ошибок: Подходит для проектов, где ошибки могут иметь фатальные последствия (например, в медицине) и критически важна точность выполнения требований.

Недостатки:

  • Низкая гибкость: Очень сложно вносить изменения после перехода на следующую фазу.
  • Позднее обнаружение ошибок: Ошибки, допущенные на ранних этапах, могут быть обнаружены только на фазе тестирования, что приводит к дорогостоящим переработкам.
  • Отсутствие обратной связи: Заказчик видит работающий продукт только в конце цикла.

Применимость в фармацевтике:
Каскадная модель может быть применима для проектов по разработке аптечных ИС с очень стабильными и заранее определёнными требованиями, где точность и соответствие строгим регуляторным нормам (например, Приказу Минздрава № 911н) являются приоритетом. Например, при создании модуля, строго реализующего требования к маркировке лекарств или отпуску ЖНВЛП, где нет места для интерпретаций. Однако в целом для комплексных аптечных ИС, которые должны постоянно адаптироваться к изменяющемуся законодательству и рыночным условиям, её гибкость может быть недостаточной.

Спиральная модель

Принцип: Итеративно-инкрементный подход, который сочетает в себе элементы каскадной модели и акцент на управление рисками. Разработка идёт по «виткам спирали», на каждом из которых происходит планирование, анализ рисков, проектирование, разработка и оценка, с возможностью внесения изменений и получения обратной связи.

Преимущества:

  • Управление рисками: Сильный акцент на анализе и управлении рисками на каждом витке, что позволяет адаптироваться к изменяющимся требованиям.
  • Гибкость: Возможность вносить изменения и новые требования на ранних стадиях.
  • Ранняя обратная связь: Заказчик видит работающую версию продукта (прототип) уже на ранних стадиях, что улучшает коммуникацию.
  • Подходит для сложных и инновационных проектов: Идеальна для больших, сложных проектов с частыми релизами и неясными или постоянно меняющимися требованиями.

Недостатки:

  • Более сложное управление: Требует высокого уровня экспертизы в управлении рисками.
  • Высокие затраты на ранних этапах: Значительная часть ресурсов может быть потрачена на анализ и прототипирование.

Применимость в фармацевтике:
Спиральная модель хорошо себя зарекомендовала при разработке инновационных систем или долгосрочных проектов, в ходе которых возникает необходимость в представлении промежуточных версий или внесении изменений. Для аптечных ИС, где постоянно меняется законодательство (например, правила работы с электронными рецептами, изменения в «Честном ЗНАКЕ»), спиральная модель позволяет гибко реагировать на эти изменения, представлять заказчику (аптеке или аптечной сети) работающие версии продукта на каждом витке и минимизировать риски несоответствия новым требованиям.

Гибридные подходы

В реальной практике, особенно в такой динамичной отрасли, как фармацевтика, в разных проектах, компаниях и даже командах могут использоваться свои комбинации подходов. Спиральная модель фактически является метамоделью, поскольку она может охватывать другие модели жизненного цикла разработки программного обеспечения. Например, спираль с одним витком фактически представляет собой итеративную водопадную модель.

Широко используются гибридные подходы, сочетающие элементы различных моделей:

  • Agile-подходы (Scrum, Kanban): Ориентированы на итеративную разработку, гибкость, адаптивность к изменениям и постоянную обратную связь с заказчиком. В аптечной ИС Agile может быть использован для разработки отдельных модулей, где требуется быстрая реализация и возможность внесения корректировок.
  • V-модель: Расширение каскадной модели, где каждому этапу разработки соответствует свой этап тестирования, что повышает качество продукта и снижает риски.

Для проектов по автоматизации аптек, учитывая как строгость регуляторных требований, так и потребность в гибкости, оптимальным является гибридный подход, сочетающий элементы спиральной модели (для общего управления проектом и минимизации рисков) с элементами Agile-методологий (для итеративной разработки отдельных модулей и оперативного реагирования на изменения). Такой подход позволяет совместить предсказуемость и строгость документирования, необходимые для соответствия нормам, с гибкостью и адаптивностью, необходимыми для внедрения инноваций и своевременного реагирования на потребности рынка.

Функциональные модули и UI/UX проектирование современных аптечных информационных систем

Современная аптечная информационная система – это не просто программа для учёта, а сложный комплекс, который должен обеспечивать всестороннюю автоматизацию бизнес-процессов аптечного учреждения. Она призвана не только ускорять работу, но и минимизировать ошибки, повышать качество обслуживания и обеспечивать полное соответствие жёстким регуляторным требованиям.

Основные функциональные модули аптечной ИС

Детальное проектирование функциональных модулей – ключевой этап создания эффективной аптечной ИС. Каждый модуль решает конкретные задачи и интегрируется с остальными для формирования единой, бесшовной системы.

Представим основные функциональные модули:

  1. Управление закупками:
    • Назначение: Оптимизация процесса пополнения товарных запасов, предотвращение дефицита и излишков.
    • Функционал:
      • Отслеживание наличия лекарств: Мониторинг текущих остатков на складе и в торговом зале.
      • Анализ спроса и прогнозирование: Использование исторических данных о продажах и сезонности для формирования оптимальных объёмов закупок.
      • Формирование заявок поставщикам: Автоматическое или полуавтоматическое создание заказов на основе минимальных остатков, прогноза продаж и условий поставщиков.
      • Учёт договоров с поставщиками: Хранение информации о ценах, скидках, условиях доставки.
      • Контроль входящих поставок: Сверка фактически полученных товаров с заказанными.
  2. Управление запасами (складской учёт):
    • Назначение: Эффективный контроль движения товаров внутри аптеки, минимизация потерь, связанных с истечением сроков годности и некорректным хранением.
    • Функционал:
      • Контроль остатков: Точный учёт количества товаров в реальном времени.
      • Партионный учёт: Ведение учёта по конкретным партиям товара с указанием даты производства, срока годности, серии. Это критически важно для отслеживания качества и соответствия требованиям МДЛП.
      • Контроль сроков годности: Автоматическое предупреждение о приближении истечения срока годности, что позволяет своевременно распродать или списать товар.
      • Инвентаризация: Упрощение и ускорение процесса проведения инвентаризаций.
      • Оприходование и списание: Автоматизация операций по поступлению и выбытию товара.
  3. Управление продажами (АРМ фармацевта-кассира):
    • Назначение: Автоматизация рабочего места сотрудника аптеки, ускорение обслуживания клиентов и повышение точности расчётов.
    • Функционал:
      • Поиск и выбор товаров: Быстрый поиск лекарств по наименованию, штрихкоду, действующему веществу.
      • Оформление чеков: Автоматическая регистрация продаж, формирование фискальных чеков в соответствии с 54-ФЗ.
      • Применение скидок и бонусов: Интеграция с системой лояльности, автоматическое применение дисконтных карт.
      • Учёт отпуска лекарств по рецептам: Фиксация информации о рецепте, пациенте, враче, что особенно важно для льготных категорий и предметно-количественного учёта.
      • Интеграция с онлайн-кассой и банковским терминалом.
      • Возврат товаров: Автоматизация процесса возврата и обмена.
  4. Учёт рецептов, включая электронные:
    • Назначение: Обеспечение строгого учёта и контроля за отпуском лекарственных средств, особенно тех, которые требуют рецепта. Упрощение взаимодействия с медицинскими учреждениями.
    • Функционал:
      • Приём и обработка электронных рецептов: Система должна быть способна получать электронные рецепты от медицинских информационных систем, проверять их подлинность и срок действия.
      • Учёт бумажных рецептов: Регистрация данных бумажных рецептов, их сканирование и хранение.
      • Отслеживание статуса рецепта: Возможность проверки, был ли рецепт уже использован.
      • Автоматическое списание по рецепту: При отпуске лекарства система автоматически регистрирует факт отпуска по рецепту.
      • Формирование отчётности по рецептурному отпуску.
  5. Интеграция с системой маркировки «Честный ЗНАК» и МДЛП:
    • Назначение: Обеспечение полного соответствия требованиям государственного контроля за оборотом лекарственных средств.
    • Функционал:
      • Приёмка маркированных товаров: Считывание кодов DataMatrix при поступлении товара, передача данных в МДЛП о вводе в оборот.
      • Вывод из оборота: Автоматический вывод кодов маркировки при продаже, отпуске по льготным рецептам, использовании в медицинских целях, списании.
      • Передача данных в МДЛП: Обеспечение двустороннего обмена информацией с системой «Мониторинг движения лекарственных препаратов».
      • Работа с регистратором выбытия.
  6. Модули отчётности и аналитики:
    • Назначение: Предоставление руководству аптеки или аптечной сети всесторонней аналитической информации для принятия обоснованных управленческих решений.
    • Функционал:
      • Отчёты по продажам: Динамика продаж, топ-товары, средний чек, анализ эффективности акций.
      • Отчёты по запасам: Оборачиваемость, неликвиды, анализ сроков годности.
      • Отчёты по персоналу: Эффективность работы фармацевтов (объём продаж, количество чеков).
      • Финансовые отчёты: Прибыльность, рентабельность, движение денежных средств.
      • Анализ хозяйственной деятельности: Выявление негативных и позитивных тенденций.
  7. Управление ценовой политикой:
    • Назначение: Автоматизация процесса ценообразования с учётом всех регуляторных ограничений.
    • Функционал:
      • Учёт ограничений на ЖНВЛП: Автоматический контроль максимальной наценки на Жизненно необходимые и важнейшие лекарственные препараты согласно законодательству РФ.
      • Динамическое ценообразование: Возможность оперативно менять цены, проводить акции.
      • Формирование прайс-листов.
  8. Управление лояльностью клиентов:
    • Назначение: Привлечение и удержание клиентов через персонализированные предложения.
    • Функционал:
      • Учёт дисконтных и бонусных карт: Накопление баллов, предоставление скидок.
      • История покупок клиентов: Для персонализированных рекомендаций и маркетинговых кампаний.
      • Сегментация клиентов: Для целевых акций и рассылок.

Важно отметить, что для автоматизации учёта движения лекарств не подходят универсальные программы розничной торговли из-за строгих требований государственного контроля и специфики фармацевтической деятельности.

Принципы UI/UX проектирования для фармацевтических приложений

User Interface (UI) и User Experience (UX) дизайн играют ключевую роль в успехе аптечной информационной системы. Даже самый функциональный продукт не будет эффективным, если им неудобно пользоваться. В фармацевтической сфере, где ошибки могут иметь серьёзные последствия, а скорость обслуживания критически важна, принципы UI/UX дизайна должны быть особенно адаптированы. Могут ли недостатки в UI/UX дизайне привести к серьёзным последствиям для пациентов и бизнеса? Безусловно, ведь неинтуитивный интерфейс увеличивает риск человеческих ошибок, замедляет обслуживание и снижает удовлетворённость клиентов, что в конечном итоге сказывается на безопасности и репутации аптеки.

  1. Интуитивность и простота: Интерфейс должен быть максимально понятным даже для нового пользователя. Фармацевты часто работают в условиях стресса и многозадачности, поэтому каждая функция должна быть легкодоступна, а навигация логичной. Избегайте сложных меню и скрытых опций.
  2. Скорость и эффективность: Каждый клик, каждое поле для ввода данных должно быть оптимизировано для скорости.
    • Быстрый поиск: Функция поиска лекарств по части наименования, штрихкоду, международному непатентованному названию (МНН) должна работать мгновенно.
    • Минимизация ввода данных: Используйте автозаполнение, выпадающие списки, сканирование штрихкодов для сокращения ручного ввода.
    • Горячие клавиши: Предусмотрите горячие клавиши для часто используемых операций (например, «добавить в чек», «оформить продажу»).
  3. Единообразие: Все элементы интерфейса (кнопки, поля, шрифты, цветовая схема) должны быть выполнены в едином стиле. Это снижает когнитивную нагрузку и ускоряет обучение.
  4. Обратная связь и подтверждение действий: Система должна чётко сообщать пользователю о результате его действий (успешное добавление товара, сохранение изменений, ошибка). Например, при сканировании маркированного товара должно быть видно, что код успешно принят.
  5. Контроль ошибок и их предотвращение: Дизайн должен помогать предотвращать ошибки.
    • Валидация ввода: Автоматическая проверка корректности вводимых данных (например, формат номера рецепта, срок годности).
    • Подтверждение критических действий: Например, при списании большой партии товара или отмене крупной продажи.
    • Чёткие сообщения об ошибках: Сообщения должны быть понятными и предлагать пути решения, а не просто констатировать факт ошибки.
  6. Адаптивность и доступность: Интерфейс должен быть адаптирован для использования на различных устройствах (ПК, терминалы сбора данных), а также быть доступным для людей с ограниченными возможностями (например, контрастные цвета, крупный шрифт при необходимости).
  7. Визуальная иерархия: Важная информация должна быть выделена и легко читаться. Например, предупреждения о сроках годности или необходимости наличия рецепта должны быть заметны.
  8. Эргономика рабочего места фармацевта: Учитывайте физические условия работы. Расположение элементов на экране должно быть удобным для длительной работы, минимизируя нагрузку на глаза и руки. Например, крупные кнопки для сенсорных экранов ТСД.

Применение этих принципов UI/UX дизайна позволит создать аптечную ИС, которая не только эффективно автоматизирует процессы, но и становится надёжным и удобным инструментом в руках фармацевтов, способствуя быстрому и качественному обслуживанию пациентов.

Технологические стеки и аппаратные/программные требования для аптечных ИС

Выбор правильного технологического стека и соответствующего аппаратного и программного обеспечения является одним из ключевых решений при проектировании и разработке аптечных информационных систем. От этого выбора зависит не только производительность, безопасность и масштабируемость системы, но и её экономическая эффективность, а также возможность интеграции с другими компонентами IT-инфраструктуры аптеки.

Сравнительный анализ систем управления базами данных (СУБД)

СУБД – это сердце любой информационной системы, обеспечивающее хранение, извлечение и управление данными. Для аптечных ИС, которые оперируют большим объемом чувствительной информации (персональные данные, данные о лекарствах, финансовые операции), выбор СУБД должен быть обоснован надёжностью, производительностью, безопасностью и соответствием потребностям бизнеса.

Рассмотрим наиболее популярные реляционные СУБД и кратко коснёмся NoSQL решений:

Реляционные СУБД

Они являются основой для большинства корпоративных приложений благодаря своей структурированности и строгости.

  1. MySQL:
    • Характеристики: Одна из самых популярных реляционных СУБД в мире, широко используемая в веб-разработке. Известна своей простотой использования, эффективностью и высокой производительностью для рабочих нагрузок с интенсивными операциями чтения данных. Имеет открытый исходный код (Community версия) и коммерческую лицензию (Enterprise версия), является кросс-платформенной.
    • Преимущества для аптечных ИС:
      • Простота развертывания и администрирования: Относительно низкий порог входа.
      • Высокая скорость для стандартных операций: Эффективна для обработки транзакций (продажи, закупки).
      • Широкая поддержка сообщества: Много документации и специалистов.
      • Экономичность: Community версия бесплатна.
    • Недостатки:
      • Ограничения в продвинутых функциях: По сравнению с PostgreSQL может не хватать некоторых аналитических или объектно-реляционных возможностей.
      • Отсутствие MVCC (многоверсионного параллельного доступа): В некоторых режимах работы может приводить к блокировкам при высокой конкуренции за данные.
    • Применимость: Хорошо подходит для небольших и средних аптек, а также для систем, где основное внимание уделяется быстрому чтению и записи данных.
  2. PostgreSQL:
    • Характеристики: Считается одной из самых мощных объектно-реляционных СУБД с открытым исходным кодом, особенно для аналитики данных. Поддерживает широкий спектр современных типов данных (включая массивы, hstore, JSONB), пользовательские типы данных, функции и операторы, что делает её более гибкой. Известна своей строгой приверженностью стандартам SQL, вниманием к целостности и безопасности данных, поддерживает MVCC и мульти-мастер репликацию.
    • Преимущества для аптечных ИС:
      • Расширенные возможности для аналитики: Идеальна для модулей отчётности и прогнозирования спроса.
      • Высокая целостность и надёжность данных: Критически важно для финансовых и медицинских данных.
      • Поддержка сложных структур данных: Позволяет работать с более комплексными данными, например, о химических формулах или взаимодействиях лекарств.
      • MVCC: Обеспечивает высокую параллельность без блокировок.
      • Открытый исходный код: Бесплатна.
    • Недостатки:
      • Более высокая сложность администрирования: Требует более квалифицированных специалистов.
      • Может быть медленнее MySQL для простых операций чтения/записи: Но это компенсируется возможностями для сложных запросов.
    • Применимость: Оптимальный выбор для крупных аптечных сетей, систем с высокой нагрузкой на аналитику, а также для проектов, требующих максимальной надёжности и соответствия стандартам.
  3. MS SQL Server:
    • Характеристики: Коммерческий продукт от Microsoft, предоставляющий корпоративную платформу для хранения, управления и анализа данных. Обладает мощными возможностями аналитики и отчётности, обеспечивает высокую производительность для определённых приложений. Поддерживает хранимые процедуры, написанные только на T-SQL.
    • Преимущества для аптечных ИС:
      • Интеграция с экосистемой Microsoft: Удобно для компаний, уже использующих продукты Microsoft.
      • Мощные средства аналитики и бизнес-интеллекта (BI): Встроенные инструменты для отчётности.
      • Высокая производительность и масштабируемость: Для корпоративных решений.
      • Хорошая поддержка: Коммерческая поддержка от Microsoft.
    • Недостатки:
      • Высокая стоимость лицензии: Значительный барьер для малого и среднего бизнеса.
      • Менее кросс-платформенна: Ориентирована преимущественно на Windows Server.
    • Применимость: Подходит для очень крупных аптечных сетей или корпораций, где уже есть инвестиции в инфраструктуру Microsoft и бюджет позволяет высокие лицензионные отчисления.
  4. Oracle:
    • Используется в основном крупными компаниями и корпорациями, работающими с огромными объёмами данных, но имеет очень высокую стоимость лицензии, что делает её нецелесообразной для большинства аптечных учреждений.

NoSQL СУБД

NoSQL базы данных созданы специально для нереляционных моделей и имеют гибкие схемы для разработки современных приложений. Они обычно используются при работе с большими данными, где требуется высокая масштабируемость и доступность для неструктурированных или полуструктурированных данных.

  • Типы NoSQL СУБД:
    • Ключ-значение (например, Redis, Amazon DynamoDB): Хранят данные в виде пар ключ-значение, подходят для кэширования, хранения сессий.
    • Документоориентированные (например, MongoDB, CouchDB): Хранят данные в виде документов (JSON, BSON), удобны для хранения сложных, структурированных сведений (например, логи, пользовательские профили).
    • Колоночные (например, Cassandra, HBase): Хранят данные в столбцах, эффективны для аналитики и больших распределённых систем.
    • Графовые (например, Neo4J): Используют узлы и рёбра для отображения и хранения взаимосвязанных данных, подходят для социальных сетей, выявления мошенничества, анализа связей между лекарствами.
  • Применимость в аптечных ИС: Могут использоваться для специализированных задач:
    • Хранение логов и аудиторских записей.
    • Управление клиентскими профилями для персонализированного маркетинга.
    • Кэширование данных для ускорения работы интерфейсов.
    • Анализ больших данных о поведении покупателей или взаимодействии лекарств (в сочетании с ИИ).

    Однако для основной транзакционной деятельности аптеки (учёт продаж, запасов) реляционные СУБД остаются предпочтительными из-за требований к целостности и структурированности данных.

Аппаратные и программные требования к инфраструктуре аптечной ИС

Для эффективного функционирования аптечной информационной системы необходима адекватная аппаратная и программная инфраструктура. Требования могут варьироваться в зависимости от размера аптеки (одиночная или сеть), объёма данных и выбранного технологического стека.

Аппаратные требования

  1. Серверы:
    • Для небольшой аптеки/небольшой сети: Один мощный сервер (физический или виртуальный) для СУБД и приложения.
    • Для крупной аптечной сети: Кластер серверов для обеспечения высокой доступности, отказоустойчивости и балансировки нагрузки.
    • Характеристики: Многоядерные процессоры (Intel Xeon, AMD EPYC), большой объём оперативной памяти (от 32 ГБ до сотен ГБ), быстрые SSD-накопители (NVMe) для СУБД, RAID-массивы для надёжности хранения данных.
  2. Рабочие станции (АРМ фармацевта):
    • Требования: Современные ПК или моноблоки с надёжным процессором (Intel Core i3/i5 или AMD Ryzen 3/5), достаточным объёмом ОЗУ (от 8 ГБ), SSD-накопителем (от 256 ГБ) для быстрой работы ОС и клиентского ПО.
    • Периферия: Монитор с хорошим разрешением, эргономичная клавиатура и мышь.
  3. Оборудование для автоматизации аптек:
    • Онлайн-кассы: Соответствующие 54-ФЗ, с возможностью подключения к ОФД.
    • Сканеры штрихкодов:
      • 2D-сканеры штрихкодов: Обязательны для работы с маркированными лекарствами в системе «Честный ЗНАК», способные считывать коды DataMatrix.
      • Могут быть проводными или беспроводными.
    • Принтеры чеков и этикеток: Термопринтеры для печати чеков и принтеры для этикеток (для перемаркировки или печати ценников).
    • Терминалы сбора данных (ТСД):
      • Назначение: Портативные электронные устройства, сочетающие мини-компьютер и сканер штрихкодов, предназначенные для автоматизированного считывания, обработки и передачи информации.
      • Применение в аптеках: Используются для оперативной приёмки и отгрузки товара, инвентаризации, контроля сроков годности, учёта медикаментов и предотвращения ошибок, связанных с человеческим фактором.
    • Регистратор выбытия: Необходим для работы с маркированными лекарствами, предоставляется ЦРПТ бесплатно для вывода кодов маркировки из оборота при отпуске по льготному рецепту или оказании медицинской помощи.

Программные требования

  1. Операционные системы (ОС):
    • Для серверов: Linux (Ubuntu Server, CentOS, Red Hat Enterprise Linux) или Windows Server. Выбор зависит от СУБД и используемого стека.
    • Для рабочих станций: Windows 10/11 Professional.
  2. Специализированные товароучётные программы для аптек:
    • Такие программы, как «1С:Розница 8. Аптека», поддерживают все базовые функции типовой конфигурации 1С и учитывают отраслевые особенности аптечного бизнеса (например, учёт ЖНВЛП, партионный учёт).
    • DataMobile: Программное обеспечение, устанавливаемое на ТСД, которое ускоряет приёмку и инвентаризацию лекарственных средств на аптечном складе и легко интегрируется с 1С и другими товароучётными системами.
  3. Технологический стек для разработки (примеры):
    • Backend (серверная часть):
      • Языки программирования: Python (с фреймворками Django/Flask), Java (Spring Boot), Node.js (Express.js), C# (.NET).
      • Выбор: Зависит от требований к производительности, масштабируемости и квалификации команды. Node.js, например, хорошо подходит для высоконагруженных систем с интенсивным вводом-выводом.
    • Frontend (клиентская часть):
      • Фреймворки: React.js, Angular, Vue.js. Обеспечивают создание динамичных и отзывчивых пользовательских интерфейсов.
      • Мобильная разработка: React Native, Flutter (для мобильных приложений, если требуется).
    • СУБД: Выбор из MySQL, PostgreSQL, MS SQL Server, как описано выше.
  4. Средства обеспечения безопасности: Антивирусное ПО, брандмауэры, системы резервного копирования, системы мониторинга.

Правильный подбор технологического стека и оборудования позволяет не только создать функциональную аптечную ИС, но и обеспечить её долгосрочную стабильность, безопасность и возможность дальнейшего развития в соответствии с меняющимися требованиями рынка и законодательства.

Влияние современных технологий на операционную эффективность и конкурентоспособность аптечных учреждений

Современные технологии не просто автоматизируют существующие процессы, но и кардинально трансформируют аптечный бизнес, открывая новые возможности для повышения операционной эффективности, улучшения качества обслуживания и усиления конкурентоспособности. Облачные решения, искусственный интеллект, машинное обучение и электронные рецепты становятся движущими силами этой трансформации.

Облачные решения: преимущества и вызовы для аптечного бизнеса

Переход на облачные решения является одним из ключевых трендов в аптечной отрасли, предлагая значительные преимущества, но и ставя перед аптеками определённые вызовы.

Преимущества облачных решений:

  1. Снижение затрат: Облачные программы для автоматизации аптек, такие как «СОФТ-АПТЕКА», работают по модели «оплата за использование» (SaaS). Это означает, что аптеке не нужно инвестировать в дорогостоящее локальное программное обеспечение, серверное оборудование и его обслуживание. Вместо капитальных затрат появляются операционные, что делает IT-инфраструктуру более доступной, особенно для малого и среднего бизнеса.
  2. Масштабируемость и гибкость: Облачные платформы обеспечивают максимальную масштабируемость. Аптека может быстро увеличить или уменьшить объём используемых ресурсов (хранилище, вычислительная мощность) в зависимости от потребностей, например, при открытии новых филиалов или сезонном росте спроса. Это особенно важно для сетевых аптек с большим потоком информации, позволяя им быстрее и легче обновлять данные.
  3. Высокая скорость и безопасность: Облачные провайдеры инвестируют значительные средства в инфраструктуру, обеспечивая высокую скорость работы систем и надёжную защиту данных. Регулярное резервное копирование, шифрование и многоуровневые системы безопасности значительно снижают риски потери информации и кибератак.
  4. Автоматические обновления и поддержка: Облачные сервисы включают в себя автоматическое обновление программы и поддержку пользователей. Аптеке не нужно заботиться о патчах, обновлениях безопасности или совместимости, что снимает нагрузку с внутреннего IT-персонала.
  5. Доступность данных: Миграция IT-инфраструктуры в облако ускоряет процесс обмена данными. Доступ к системе и данным возможен из любой точки мира, где есть интернет, что удобно для удалённого управления и контроля аптечной сетью.
  6. Расширение возможностей для несетевых аптек: Через облачные решения даже небольшие несетевые аптеки получают доступ к современным маркетплейсам и мощным инструментам аналитики запросов своих клиентов, что ранее было доступно только крупным игрокам. Это позволяет им эффективнее конкурировать на рынке.

Вызовы облачных решений:

  1. Зависимость от интернет-соединения: Доступность системы напрямую зависит от стабильности интернет-канала.
  2. Вопросы безопасности и конфиденциальности: Несмотря на высокие стандарты облачных провайдеров, вопросы хранения чувствительных данных (персональные данные клиентов, медицинская информация) вне локальной инфраструктуры всегда требуют тщательного анализа и соответствия законодательству (ФЗ № 152-ФЗ).
  3. Соответствие регуляторным требованиям: При выборе облачного провайдера критически важно убедиться, что он соответствует всем российским требованиям, включая локализацию данных на территории РФ и сертификацию по стандартам безопасности.
  4. Сложность миграции: Переход от локальных систем к облачным может быть сложным и требовать тщательного планирования и проведения миграции данных.

Искусственный интеллект и машинное обучение в фармацевтике

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) открывают значительные, порой революционные, возможности для трансформации фармацевтического бизнеса, охватывая широкий спектр направлений — от разработки лекарственных средств до взаимодействия с партнёрами и оптимизации операционных рабочих процессов.

Потенциал ИИ и МО в фармацевтике:

  1. Ускорение и удешевление разработки лекарств:
    • ИИ способен анализировать миллионы комбинаций веществ и заранее прогнозировать их свойства, позволяя отсеивать бесперспективные варианты на ранней стадии. Это сокращает годы исследовательской работы до нескольких месяцев.
    • ИИ может не только моделировать структуру будущего лекарства, но и предсказывать, как оно будет взаимодействовать с организмом, что значительно сокращает сроки доклинических испытаний, снижает вероятность побочных эффектов и ускоряет переход к клиническим исследованиям.
    • По данным Минздрава, ИИ ускоряет и удешевляет создание новых лекарств.
  2. Оптимизация операционных процессов в аптеках:
    • Прогнозирование спроса: Алгоритмы МО могут анализировать исторические данные о продажах, сезонность, маркетинговые акции, погодные условия и ��ругие факторы для максимально точного прогнозирования спроса на определённые препараты. Это позволяет оптимизировать закупки, минимизировать дефицит и снижать процент списаний залежавшегося товара.
    • Управление запасами: ИИ может предложить оптимальные стратегии пополнения запасов, учитывая сроки годности, оборачиваемость и стоимость хранения.
    • Персонализированный маркетинг: Анализ истории покупок клиентов позволяет ИИ предлагать персонализированные рекомендации, акции и программы лояльности, повышая конверсию и лояльность.
    • Поддержка принятия решений: ИИ может анализировать данные о продажах, персонале, хозяйственной деятельности, выявляя негативные и позитивные тенденции, предоставляя руководителям аптек ценную информацию для принятия стратегических решений.
    • Контроль качества производства: В фармацевтической промышленности ИИ используется для автоматизированного контроля качества выпускаемой продукции, выявления дефектов и оптимизации производственных процессов.
  3. Взаимодействие с партнёрами и коллаборации: ИИ способствует налаживанию коллабораций между фармацевтическими и технологическими компаниями, особенно в области открытия и разработки новых лекарственных средств, а также в повышении эффективности операционных рабочих процессов.
  4. Упрощение рутинных задач и обучение: Нейросети используются для обработки больших массивов данных, подбора химических формул лекарств и упрощения рутинных задач, освобождая специалистов для более сложных интеллектуальных операций. Также ИИ может использоваться для совершенствования дидактических подходов в обучении персонала.
  5. Создание цифровых двойников человека: Позволяет моделировать реакцию организма на различные препараты и схемы лечения, что открывает новые возможности в персонализированной медицине.

Вызовы массового внедрения ИИ в фармацевтике:

  1. Регуляторные барьеры: Строгие требования к безопасности, эффективности и этичности использования ИИ в медицине и фармацевтике. Необходимость разработки чётких регуляторных рамок и протоколов обеспечения безопасности.
  2. Вопросы безопасности данных: Обработка огромных объёмов конфиденциальных медицинских и персональных данных требует высочайших стандартов защиты.
  3. Нехватка квалифицированных специалистов: Отсутствие достаточного количества экспертов по ИИ и МО, способных разрабатывать, внедрять и поддерживать такие системы в фармацевтической отрасли.
  4. Риск снижения клинического мышления: Некоторые эксперты высказывают опасения, что чрезмерная зависимость от ИИ может привести к снижению уровня клинического мышления и потере самостоятельности профессии врача или фармацевта.

Несмотря на вызовы, эксперты сходятся во мнении, что потенциал ИИ в фармацевтике огромен, и его реализация будет играть ключевую роль в будущем отрасли.

Электронные рецепты и безбумажный документооборот

Внедрение электронных медицинских рецептов и системы маркировки товаров «Честный ЗНАК» с подсистемой МДЛП (Мониторинг движения лекарственных препаратов) являются фундаментальными шагами к безбумажному документообороту и повышению прозрачности в аптечной отрасли.

Электронные рецепты:

  • Упрощение процесса получения лекарств: Врачи могут непосредственно посылать рецепты в аптеку электронным путём, что устраняет необходимость в бумажных бланках, уменьшает время ожидания пациентов и снижает риск ошибок, связанных с неразборчивым почерком.
  • Повышение безопасности: Электронные рецепты сложнее подделать, они позволяют более точно отслеживать отпуск лекарств, особенно тех, что подлежат предметно-количественному учёту.
  • Интеграция с ИС аптек: Современные аптечные ИС должны быть способны получать, обрабатывать и регистрировать электронные рецепты, автоматически списывая лекарства со склада.

Система маркировки «Честный ЗНАК» и МДЛП:

  • Полный контроль движения лекарств: Движение каждой единицы товара, от производителя до конечного потребителя, отслеживается в системе маркировки. Это обеспечивает беспрецедентную прозрачность и позволяет бороться с контрафактом.
  • Регистратор выбытия: Это специальное устройство, которое бесплатно предоставляется ЦРПТ и необходимо для вывода кодов маркировки из оборота при отпуске лекарств по льготному рецепту, оказании медицинской помощи или списании по иным причинам. Аптечная ИС должна быть интегрирована с регистратором выбытия для автоматической передачи данных.
  • Безбумажный документооборот: Интеграция с «Честным ЗНАКОМ» и МДЛП фактически переводит значительную часть товароучётного документооборота в электронный формат, сокращая объём бумажных документов и связанных с ними рисков.

Эти технологии не только упрощают и ускоряют процессы, но и значительно повышают надёжность, безопасность и прозрачность всей фармацевтической цепочки, способствуя соответствию строгим регуляторным требованиям и улучшению качества медицинского обслуживания.

Нормативно-правовое регулирование проектирования и эксплуатации аптечных ИС в РФ

Проектирование и эксплуатация информационных систем в аптечных учреждениях в Российской Федерации неразрывно связаны с обширным комплексом нормативно-правовых актов. Соблюдение этих требований является критически важным для легальной работы аптеки и обеспечения безопасности как данных, так и здоровья граждан. Особое внимание следует уделить защите персональных данных и специфическим требованиям к информационным системам фармацевтических организаций.

Федеральный закон № 152-ФЗ «О персональных данных»

Федеральный закон от 27.07.2006 № 152-ФЗ «О персональных данных» (далее — ФЗ № 152-ФЗ) является основополагающим документом, регулирующим обработку персональных данных (ПД) в России. Аптека, как любое юридическое лицо, которое собирает, хранит и обрабатывает информацию о своих клиентах (ФИО, дата рождения, адрес, номер телефона, данные рецептов, информация о заболеваниях и т.д.), является оператором персональных данных.

Ключевые требования ФЗ № 152-ФЗ к аптекам:

  1. Понятия:
    • Оператор персональных данных: Юридическое или физическое лицо, самостоятельно или совместно с другими лицами организующее и (или) осуществляющее обработку ПД, а также определяющее цели обработки ПД, состав ПД и действия (операции), совершаемые с ПД.
    • Обработка персональных данных: Любое действие (операция) или совокупность действий (операций), совершаемых с использованием средств автоматизации или без использования таких средств с ПД, включая сбор, запись, систематизацию, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передачу (распространение, предоставление, доступ), обезличивание, блокирование, удаление, уничтожение ПД.
  2. Получение согласия субъекта ПД: Обработка персональных данных, как правило, должна осуществляться с согласия субъекта ПД. Это означает, что аптека должна получить письменное или электронное согласие от каждого клиента, чьи данные она собирается обрабатывать.
    • Содержание согласия: Документ согласия на обработку ПД должен быть чётким и содержать:
      • Цель обработки ПД (например, «для целей выполнения договора купли-продажи, учёта бонусных баллов, информирования об акциях»).
      • Перечень персональных данных, на обработку которых даётся согласие.
      • Срок действия разрешения (может быть указан как неограниченный или действовать в течение всего периода хранения персональных данных; на практике встречаются сроки хранения согласий в аптеке в течение 3 лет).
      • Перечень организаций, которым аптека может передавать информацию клиента (например, правообладатели ПО для его регистрации, маркетинговые агентства для рассылок, если это предусмотрено согласием).
      • Права субъекта ПД (право на доступ, уточнение, блокирование, уничтожение, отзыв согласия).
  3. Политика обработки персональных данных: Аптека обязана разработать свой регламент (политику) по работе с персональными данными и довести её до своих клиентов. В соответствии с частью 2 статьи 18.1 ФЗ № 152-ФЗ, оператор должен предоставлять клиентам неограниченный доступ к документу о защите персональных данных, как правило, размещая его на стенде в аптеке или на сайте.
  4. Права субъектов ПД: Субъекты персональных данных имеют ряд важных прав:
    • Право на информацию об их ПД, обрабатываемых оператором.
    • Право на доступ к своим ПД.
    • Право на уточнение (обновление, изменение), блокирование или уничтожение ПД в случае, если они являются неполными, устаревшими, неточными, незаконно полученными или не являются необходимыми для заявленной цели обработки.
    • Право на отзыв согласия на обработку ПД.
  5. Передача данных третьим лицам: Обработка персональных данных может быть поручена другому лицу (например, IT-компании, осуществляющей поддержку ИС) с согласия субъекта ПД и на основании договора. Этот договор должен чётко содержать цели обработки, обязанность конфиденциальности и требования к безопасности ПД.

Приказ Минздрава России № 911н: требования к информационным системам фармацевтических организаций

Приказ Минздрава России от 24.12.2018 № 911н «Об утверждении Требований к государственным информационным системам в сфере здравоохранения субъектов Российской Федерации, медицинским информационным системам медицинских организаций и информационным системам фармацевтических организаций» (вступил в силу с 1 января 2020 года) устанавливает конкретные и обязательные требования к информационным системам, используемым в аптечных организациях.

Ключевые положения Приказа № 911н для аптечных ИС:

  1. Обязательный состав функций: Информационные системы фармацевтических организаций должны обеспечивать:
    • Учёт отпуска лекарств и лечебного питания: Точная фиксация каждой операции по реализации препаратов и специализированных продуктов.
    • Учёт рецептов на препараты: Как бумажных, так и электронных. Включает регистрацию, хранение и контроль за сроками действия рецептов.
    • Формирование учётных, отчётных и иных документов, характеризующих деятельность организации по оптовой торговле лекарственными средствами, их хранению, перевозке, отпуску, реализации, а также при осуществлении фармацевтической деятельности. Это могут быть отчёты о продажах, остатках, движении маркированных товаров и т.д.
  2. Требования к защите информации: Приказ устанавливает строгие требования к защите информации, содержащейся в информационных системах, а также к программно-техническим средствам этих систем. Это подразумевает использование сертифицированных средств защиты информации, обеспечение конфиденциальности, целостности и доступности данных, а также предотвращение несанкционированного доступа.
  3. Соответствие стандартам: ИС должны соответствовать установленным стандартам и регламентам в сфере здравоохранения.

На практике это означает, что любая разрабатываемая или внедряемая аптечная ИС должна быть спроектирована таким образом, чтобы изначально включать в себя весь перечисленный функционал и соответствовать требованиям по защите информации, что должно быть подтверждено соответствующей документацией и, при необходимости, сертификацией.

Прочее регулирование: ЖНВЛП и ценовая политика

Помимо общих требований к персональным данным и информационным системам, аптечная деятельность регулируется рядом других нормативных актов, которые напрямую влияют на функционал ИС.

Один из важнейших аспектов — государственное регулирование цен на жизненно необходимые и важнейшие лекарственные препараты (ЖНВЛП). Правительство РФ ограничивает максимальные цены на ЖНВЛП, устанавливая предельные оптовые и розничные наценки. Это означает, что функционал аптечных ИС, касающийся ценообразования, должен:

  • Автоматически идентифицировать ЖНВЛП из общего списка товаров.
  • Контролировать соблюдение установленных предельных розничных наценок при формировании цены продажи, не позволяя превышать их.
  • Формировать отчётность по ценам на ЖНВЛП для контролирующих органов.

Таким образом, проектирование и эксплуатация аптечных информационных систем — это не только техническая задача, но и процесс, требующий глубокого понимания и строгого соблюдения сложного и постоянно меняющегося нормативно-правового поля Российской Федерации.

Экономические выгоды и вызовы автоматизации аптечных учреждений

Внедрение комплексной автоматизации в аптечных учреждениях — это стратегическое решение, которое приносит как значительные экономические выгоды, так и сопряжено с определёнными вызовами. Эффективное управление этими аспектами определяет успешность цифровой трансформации аптечного бизнеса.

Экономические выгоды: оптимизация, эффективность, прибыль

Комплексная автоматизация аптек и аптечных сетей является мощным инструментом для оптимизации расходов и увеличения прибыли, что достигается за счёт ряда ключевых факторов:

  1. Сокращение операционных расходов:
    • Минимизация ручного труда: Автоматизация сокращает рутинные операции по сверке данных в документах, ручному учёту и заполнению отчётов, освобождая персонал для более важных задач, связанных с обслуживанием клиентов.
    • Снижение затрат на бумажный документооборот: Переход к электронным рецептам и системе маркировки «Честный ЗНАК» значительно сокращает расходы на печать, хранение и архивирование бумажных документов.
    • Оптимизация IT-инфраструктуры: Внедрение облачных программ для аптек является выгодным, поскольку снижает затраты на приобретение локального программного обеспечения и аппаратного обеспечения, предоставляя возможность платить только за используемые ресурсы (по модели SaaS).
  2. Оптимизация управления запасами и закупками:
    • Снижение дефицита и перерасхода: Автоматизированные системы управления запасами позволяют аптекам автоматически отслеживать наличие лекарств, использовать алгоритмы прогнозирования спроса. Это помогает избежать дефицита популярных позиций и, наоборот, переизбытка неходовых товаров.
    • Контроль сроков годности и снижение списаний: Партионный учёт и автоматические оповещения о приближении сроков годности позволяют своевременно проводить акции или принимать меры по реализации товара, существенно снижая процент списаний залежавшегося товара.
    • Ускорение и точность приёмки: Системы с использованием ТСД и 2D-сканеров быстро оприходуют продукцию на склад, сокращая время приёмки и минимизируя ошибки.
  3. Повышение оборачиваемости товаров и увеличение реализованной наценки:
    • Эффективное управление запасами и закупками напрямую влияет на оборачиваемость товаров. Чем быстрее товар продаётся, тем выше прибыль с каждого вложенного рубля.
    • Доступ к аналитической информации позволяет аптечным сетям тонко настраивать ценовую политику и акции, увеличивая реализованную наценку без нарушения законодательства о ЖНВЛП.
  4. Улучшение качества обслуживания и лояльности клиентов:
    • Ускорение обслуживания: Автоматизация рабочего места фармацевта-кассира, быстрый поиск лекарств и оформление чеков значительно сокращают время ожидания в очереди.
    • Точность выдачи лекарств: Снижение человеческого фактора минимизирует ошибки при выдаче препаратов.
    • Повышение лояльности: Внедрение дисконтных карт, бонусных программ и персонализированных предложений, поддерживаемых ИС, способствует удержанию клиентов и стимулированию повторных покупок.
  5. Доступ к аналитической информации для принятия решений:
    • Руководители получают аналитическую информацию по продажам, персоналу, хозяйственной деятельности в режиме реального времени. Это позволяет оценивать эффективность персонала, выявлять негативные и позитивные тенденции, оперативно реагировать на изменения рынка, а также осуществлять удалённый контроль над аптекой или аптечной сетью. Автоматизация процессов помогает фармацевтическим компаниям снизить риск ошибок, гарантировать соответствие стандартам качества и предотвращает неточности в данных, обеспечивая достоверность аналитики.
  6. Снижение рисков и соответствие регуляторным требованиям:
    • Автоматизированные системы обеспечивают соблюдение строгих требований законодательства (например, ФЗ № 152-ФЗ, Приказ Минздрава № 911н, система маркировки «Честный ЗНАК»), снижая риски штрафов и юридических проблем.
    • Системы контроля сроков годности и партионного учёта гарантируют, что на прилавки не попадают просроченные или некачественные препараты.

В целом, автоматизация процессов не только ускоряет бизнес-процессы, но и создаёт прочную основу для устойчивого роста и повышения конкурентоспособности аптечного бизнеса.

Вызовы внедрения и пути их преодоления

Несмотря на очевидные выгоды, внедрение комплексной автоматизации сопряжено с рядом серьёзных вызовов, особенно в такой специфической отрасли, как фармацевтика.

  1. Регуляторные барьеры:
    • Проблема: Постоянно меняющееся и ужесточающееся законодательство (новые требования к маркировке, работе с ПД, электронным рецептам) требует от разработчиков и аптек постоянной адаптации систем. Для технологий, таких как ИИ, ещё не до конца сформированы чёткие регуляторные рамки, что мешает их массовому внедрению.
    • Пути преодоления: Тесное взаимодействие с юридическими экспертами и мониторинг изменений законодательства на всех этапах ЖЦРПО. Выбор гибких методологий разработки (например, спиральной или Agile), позволяющих быстро вносить изменения. Участие в отраслевых ассоциациях для формирования предложений по регулированию.
  2. Нехватка квалифицированных специалистов:
    • Проблема: Разработка, внедрение и поддержка сложных аптечных ИС, особенно с элементами ИИ и МО, требует высококвалифицированных IT-специалистов, которых на рынке недостаточно, особенно с глубоким пониманием фармацевтической специфики.
    • Пути преодоления: Инвестиции в обучение собственного персонала (IT-специалистов аптеки, фармацевтов работе с новыми системами). Сотрудничество с внешними IT-компаниями, специализирующимися на фармацевтике. Привлечение кадров путём создания привлекательных условий труда.
  3. Необходимость замены устаревших систем и высокие затраты на внедрение:
    • Проблема: Многие аптеки, особенно несетевые или те, что работают давно, используют устаревшие системы, которые не соответствуют современным требованиям или не могут быть интегрированы с новыми технологиями (например, «Честный ЗНАК»). Замена таких систем требует значительных финансовых вложений в программное обеспечение, оборудование и обучение.
    • Пути преодоления: Поэтапное внедрение, начиная с наиболее критичных модулей. Использование облачных решений для снижения первоначальных капитальных затрат. Тщательный экономический расчёт ROI (возврата инвестиций) для обоснования затрат. Программы государственной поддержки или льготного кредитования для цифровизации малого и среднего бизнеса.
  4. Сопротивление изменениям со стороны персонала:
    • Проблема: Внедрение новых систем часто вызывает сопротивление у сотрудников, привыкших к старым методам работы.
    • Пути преодоления: Проведение качественного обучения и переобучения персонала. Чёткое объяснение преимуществ автоматизации для их работы. Вовлечение сотрудников в процесс проектирования и тестирования для повышения их приверженности новым системам.
  5. Вопросы безопасности и конфиденциальности данных:
    • Проблема: Обработка персональных данных пациентов и чувствительной информации о лекарствах требует соблюдения строжайших мер безопасности. Неправильное обращение с данными может привести к утечкам, штрафам и потере доверия клиентов.
    • Пути преодоления: Внедрение комплексных систем информационной безопасности. Регулярные аудиты безопасности. Обучение персонала правилам работы с конфиденциальными данными. Выбор надёжных и сертифицированных облачных провайдеров.
  6. Риск снижения уровня клинического мышления:
    • Проблема: Эксперты отмечают, что одна из проблем, связанная с внедрением ИИ, может стать снижение уровня клинического мышления и потеря самостоятельности профессии врача/фармацевта, если они будут чрезмерно полагаться на алгоритмы без критического осмысления.
    • Пути преодоления: Использование ИИ как инструмента поддержки принятия решений, а не как полного заменителя человеческого интеллекта. Постоянное повышение квалификации специалистов, развитие критического мышления.

Эффективное преодоление этих вызовов требует комплексного подхода, сочетающего технологические, организационные, финансовые и кадровые решения. Только так аптечные учреждения смогут в полной мере реализовать потенциал автоматизации и обеспечить своё устойчивое развитие в условиях постоянно меняющегося рынка.

Заключение

Проведённое исследование глубоко погрузилось в мир проектирования и автоматизации информационных систем и баз данных в аптечных учреждениях, подтвердив критическую важность этого процесса для их современного функционирования и конкурентоспособности. Мы выявили, что в условиях динамично развивающегося фармацевтического рынка, ужесточающихся регуляторных требований и растущих потребительских ожиданий, комплексный подход к цифровизации становится не просто преимуществом, а необходимостью.

В ходе работы были достигнуты все поставленные цели:

  1. Мы раскрыли основополагающие понятия информационных систем и баз данных, детально описав принципы реляционной модели данных, включая теорию нормализации до 3НФ и НФБК, что является фундаментом для построения надёжных и целостных аптечных БД.
  2. Был проанализирован жизненный цикл разработки программного обеспечения (ЖЦРПО), с особым акцентом на адаптацию каскадной, спиральной и гибридных моделей для специфики фармацевтической отрасли, где критически важны как точность, так и гибкость.
  3. Мы детально классифицировали и описали основные функциональные модули современной аптечной ИС, начиная от управления закупками и запасами, заканчивая интеграцией с «Честным ЗНАКОМ», электронными рецептами и мощными аналитическими инструментами. Особое внимание было уделено принципам UI/UX проектирования, обеспечивающим удобство и эффективность работы фармацевтов.
  4. Был представлен обзор оптимальных технологических стеков, включая сравнительный анализ популярных СУБД (MySQL, PostgreSQL, MS SQL Server) и NoSQL решений, а также аппаратные и программные требования, адаптированные для создания масштабируемых и безопасных аптечных ИС, включая специализированное оборудование для маркировки.
  5. Мы проанализировали влияние современных технологий — облачных решений, искусственного интеллекта, машинного обучения и электронных рецептов — на операционную эффективность, качество обслуживания и конкурентоспособность аптек, показав их огромный потенциал для трансформации отрасли.
  6. Был проведён детальный разбор российского нормативно-правового регулирования, включая Федеральный закон № 152-ФЗ «О персональных данных» и Приказ Минздрава России № 911н, демонстрируя их прямое влияние на проектирование и эксплуатацию аптечных ИС.
  7. В заключение, мы оценили экономические выгоды и идентифицировали ключевые вызовы автоматизации, предложив пути их преодоления для различных типов аптечных учреждений.

Основные выводы исследования подтверждают, что комплексный подход к проектированию и автоматизации информационных систем в аптечных учреждениях является не просто трендом, а стратегической необходимостью. Он позволяет не только оптимизировать бизнес-процессы, сократить издержки и повысить прибыль, но и значительно улучшить качество обслуживания пациентов, обеспечить полную прозрачность оборота лекарственных средств и строгое соответствие законодательству. Использование современных технологий, таких как ИИ и облачные решения, открывает новые горизонты для развития, но требует внимательного отношения к регуляторным барьерам, вопросам безопасности данных и необходимости подготовки квалифицированных кадров.

Перспективы дальнейших исследований могут включать более глубокий анализ применения блокчейн-технологий в цепочках поставок лекарств, разработку моделей машинного обучения для персонализированной фармакотерапии на основе данных аптек, исследование этических аспектов использования ИИ в аптечной практике, а также детальную разработку стандартов безопасности данных для облачных аптечных ИС в условиях российской специфики.

В целом, представленная работа является исчерпывающим руководством для студентов и аспирантов, а также ценным источником информации для специалистов, стремящихся к углублённому пониманию и практической реализации проектов по цифровизации аптечного бизнеса.

Список использованных источников

Список использованной литературы

  1. Бекаревич, Ю. Самоучитель Microsoft Access 2000 / Ю. Бекаревич, Н. Пушкина. – Санкт-Петербург: BHV-Петербург, 2003.
  2. Боровиков, В.В. Microsoft Access 2002. Программирование и разработка баз данных и приложений / В.В. Боровиков. – Москва: Солон-Р, 2005.
  3. Вирджиния, А. Microsoft Access 2002 / А. Вирджиния. – Москва: Астрель, 2002.
  4. Карпов, Б. Microsoft Access 2000: справочник / Б. Карпов. – Санкт-Петербург: Питер, 2001.
  5. Мак-Федрис, П. Формы, отчеты и запросы в Microsoft Access 2003 / П. Мак-Федрис. – Москва: Вильямс, 2005.
  6. Робинсон, С. Microsoft Access 2000: Учебный курс / С. Робинсон. – Санкт-Петербург: Питер, 2001.
  7. Силва, С. Администрирование веб-серверов / С. Силва. – Москва: Кудиц-образ, 2004.
  8. Тимошок, Т.В. Microsoft Access 2002. Самоучитель / Т.В. Тимошок. – Москва: Диалектика, 2004.
  9. Хабракен, Дж. Microsoft Access 2000 / Дж. Хабракен. – Москва: АСТ, 2004.
  10. Эйткен, П. Разработка приложений на VBA в среде Office XP / П. Эйткен. – Санкт-Петербург: Вильямс, 2003.
  11. Автоматизация аптек: какое программное обеспечение и оборудование подойдет вашему бизнесу. – URL: https://online-kassa.ru/blog/avtomatizatsiya-aptek-kakoe-programnoe-obespechenie-i-oborudovanie-podoydet-vashemu-biznesu/ (дата обращения: 14.10.2025).
  12. Автоматизация аптечного бизнеса. – URL: https://www.m-apteka.ru/avtomatizaciya-aptech/.
  13. Автоматизация работы аптеки – инновации для оптимизации. – URL: https://chameleon-soft.ru/blog/avtomatizatsiya-raboty-apteki.
  14. Аптека в облаке. – URL: https://soft-apteka.ru/oblachnaya-programma-avtomatizacii-aptek.
  15. Аптечная сеть 36,6 ускорила работу интернет-сервисов за счет перехода на платформу VK Cloud. – URL: https://corp.vk.ru/ru/press/news/2023/1402/ (дата обращения: 14.10.2025).
  16. БД_ВТ: Лекция 4. Реляционная модель данных. Структурная составляющая реляционной модели. – URL: https://www.intuit.ru/studies/courses/2301/576/lecture/12185 (дата обращения: 14.10.2025).
  17. БД_ВТ: Лекция 9. Проектирование баз данных. – URL: https://bd-vt.ucoz.ru/index/lekcija_9_proektirovanie_baz_dannykh/0-12.
  18. Жизненный цикл разработки ПО (SDLC): этапы, модели и как выбрать подходящую. – URL: https://www.cnews.ru/articles/2025-04-09_zhiznennyj_tsikl_razrabotki_po_sdlc_etapy.
  19. Жизненный цикл разработки ПО: основные этапы и модели. – URL: https://www.calltouch.ru/blog/zhiznennyy-tsikl-razrabotki-po-etapy-modeli/.
  20. Жизненный цикл разработки программного обеспечения. – URL: https://learn.microsoft.com/ru-ru/power-automate/sdlc-overview.
  21. Защита персональных данных Пользователей. – URL: https://apteka.ru/info/politika-konfidencialnosti.
  22. ИИ на службе фармы: реальные кейсы и перспективы. – URL: https://pharmvestnik.ru/articles/ii-na-slujbe-farmy-realnye-keisy-i-perspektivy.html.
  23. Искусственный интеллект в фармацевтике. – URL: https://www.bayer.ru/ru/articles/iskusstvennyy-intellekt-v-farmacevtike.
  24. Инновации в фармацевтике: искусственный интеллект и академическое сотрудничество как предопределение будущего отрасли. – URL: https://www.jour.ruc.su/articles/1991-2919-2025-15-2-128-133.
  25. Информатизация – новая реальность в фармацевтической деятельности. – URL: https://belfarmatsiya.by/news/ru/367 (дата обращения: 14.10.2025).
  26. Информационные технологии в фармации. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/informatsionnye-tehnologii-v-farmatsii (дата обращения: 14.10.2025).
  27. Как облачные технологии используют в аптечном бизнесе. – URL: https://cloud.yandex.ru/blog/how-pharmacy-uses-cloud (дата обращения: 14.10.2025).
  28. МЕТОДОЛОГИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ И СОЗДАНИЯ БАЗ ДАННЫХ ДЛЯ СОВРЕМЕННОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ. – URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/16666.
  29. Минздрав: ИИ ускоряет и удешевляет создание новых лекарств. – URL: https://pharmmedprom.ru/news/minzdrav-ii-uskoryaet-i-udeshevlyaet-sozdanie-novyh-lekarstv/.
  30. Мобильные цифровые сервисы для фармацевтов. – URL: https://vc.ru/u/1041042-mobile-digital-services/571343-mobilnye-cifrovye-servisy-dlya-farmacevtov (дата обращения: 14.10.2025).
  31. Основные направления использования информационных технологий в фармацевтической отрасли. – URL: https://antrel.ru/informacionnye-texnologii-v-farmacevticheskoj-otrasli.html (дата обращения: 14.10.2025).
  32. Повышение качества обслуживания в аптеках. – URL: https://checkoffice.ru/blog/povyshenie-kachestva-obsluzhivaniya-v-aptekakh/ (дата обращения: 14.10.2025).
  33. Приказ Министерства здравоохранения РФ от 24.12.2018 N 911н «Об утверждении Требований к государственным информационным системам в сфере здравоохранения субъектов Российской Федерации, медицинским информационным системам медицинских организаций и информационным системам фармацевтических организаций». – URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/72061320/ (дата обращения: 14.10.2025).
  34. Программа для аптек «АНР-Аптека»: автоматизация работы для вашей аптечной сети. – URL: https://anr-apteka.ru/ (дата обращения: 14.10.2025).
  35. Проектирование баз данных: основные этапы, методы и модели БД. – URL: https://deco.systems/articles/database-design-stages/.
  36. Проаптека.ру мигрировала в облако Cloud Advanced. – URL: https://cloud.ru/cases/proapteka.
  37. Работа с персональными данными клиентов аптеки. – URL: https://iqprovision.ru/blog/rabota-s-personalnymi-dannymi-klientov-apteki/.
  38. Разработка приложения онлайн-аптеки: подробный гайд. – URL: https://purrweb.com/ru/blog/pharmacy-app-development-guide/ (дата обращения: 14.10.2025).
  39. Разработка фармацевтического ПО: Типы, Компоненты и Преимущества. – URL: https://scand.com/ru/company/blog/pharmaceutical-software-development-types-components-benefits/ (дата обращения: 14.10.2025).
  40. Реляционная база данных – что это, принципы и применение. – URL: https://deco.systems/articles/relational-database-principles/.
  41. Реляционная модель данных | Основы реляционных баз данных. – URL: https://ru.hexlet.io/courses/sql-basics/lessons/relational-model/theory_unit.
  42. Реляционные базы данных: основные принципы, структура и характеристики. – URL: https://cloud.yandex.ru/docs/glossary/relational-database.
  43. Реляционные базы данных: структура и применение в практике. – URL: https://foxminded.ru/blog/relational-databases/ (дата обращения: 14.10.2025).
  44. Реляционные базы данных: Структура и применение. – URL: https://tech-it.ru/relacionnye-bazy-dannyx-struktura-i-primenenie/ (дата обращения: 14.10.2025).
  45. SDLC Жизненный Цикл Разработки ПО, SDLC Этапы Методология. – URL: https://www.solar-security.ru/about/blog/sdlc-zhiznennyy-tsikl-razrabotki-po-etapy-metodologiya/.
  46. Система управления базами данных: что это такое и зачем она нужна. – URL: https://skillbox.ru/media/code/sistema-upravleniya-bazami-dannyh-chto-eto-takoe-i-zachem-ona-nuzhna/.
  47. Структура реляционной базы данных. – URL: https://ru.hexlet.io/courses/sql-basics/lessons/relational-db-structure/theory_unit (дата обращения: 14.10.2025).
  48. СУБД: что это, виды, структура, функции — где и как используются системы управления базами данных, примеры. – URL: https://practicum.yandex.ru/blog/chto-takoe-subd/.
  49. СУБД: что такое системы управления базами данных, виды, где используются, для чего нужны. – URL: https://www.dis-group.ru/wiki/subd.
  50. Технические требования | Автоматизация аптек и аптечных сетей. – URL: https://standard-n.ru/texnicheskie-trebovaniya/ (дата обращения: 14.10.2025).
  51. Требования к аппаратному и программному обеспечению. – URL: https://maptk.ru/help/article/118336 (дата обращения: 14.10.2025).
  52. Что такое реляционная база данных — Академия Selectel. – URL: https://selectel.ru/blog/what-is-relational-database/ (дата обращения: 14.10.2025).
  53. Что такое СУБД? Наиболее популярные СУБД. – URL: https://www.nic.ru/info/articles/chto-takoe-subd/.

С этим материалом также изучают

Проектирование и реализация базы данных для системы «Авиакассы»: комплексный подход с учетом современных требований

Разработка базы данных для "Авиакассы": подробное руководство по проектированию, нормализации, выбору СУБД, обеспечению безопасности и оптимизации производительности.

Проектирование и реализация базы данных для системы видеопроката: Комплексное руководство для курсовой работы

Подробное руководство по созданию базы данных для видеопроката: от ER-модели до нормализации и HTML-реализации в MS Access. Идеально для курсовой работы!

Методология и структура дипломной работы по гибридным методам анализа данных для систем рекомендаций

Пошаговое руководство по написанию дипломной работы о гибридных системах. Раскрываем идеальную структуру, от введения до заключения, и рассматриваем ключевые алгоритмы.

Разработка базы данных для объекта автоматизации: гомеопатическая аптека

... 2. Разработать структуру пользовательского интерфейса автоматизированной системы. 2.1 Разработать функциональный аспект информационной страты ... интерфейса. 3. Разработать концептуальную модель базы данных (база данных должна содержать не менее 30 ...

Методология проектирования и реализации базы данных для учета персональных данных студентов в образовательном учреждении

Полное руководство по проектированию и реализации БД персональных данных студентов. Включает требования, архитектуру, выбор СУБД, безопасность по ФЗ-152 и HTML-синтез.

Базы данных для кадровой работы: актуализация, модернизация и стратегическое применение в условиях цифровой трансформации HR

Актуализация и модернизация HR-баз данных: как ИИ, блокчейн и аналитика меняют управление персоналом, обеспечивая безопасность и стратегическую ценность в 2025 году.

Автоматизация учета заказов и проектирование базы данных для мебельного салона ООО «Кочержов»

Проект автоматизации учета заказов для мебельного салона «Кочержов». Обоснование, проектирование БД (PostgreSQL), экономическая эффективность и снижение ошибок.

Проектирование хранилища данных для поддержки принятия решений в отделе закупок торговой компании

... хранилищ данных для системы поддержки принятия решений в отделе закупок. Для достижения ... решают вопросы выбора поставщиков, устанавливают требования к качеству закупаемой продукции и ... проекта, заключается в том, что отделы закупок имеют практически ...

Комплексное руководство по статистической обработке экспериментальных данных для курсовых работ

Изучите статистическую обработку данных для курсовой: от теории и методов до расчетов с Excel/Statistica. Подробные примеры, проверка гипотез, рекомендации по оформлению.

Похожие записи