автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Анализ состояния инфекционных заболеваний в территориально распределенной системе региона по риску заболеваемости и комфортности проживания на основе ГИС-технологий

На правах рукописи

ДМИТРЕНКО Марина Алексеевна

АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ИНФЕКЦИОННЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ В ТЕРРИТОРИАЛЬНО РАСПРЕДЕЛЕННОЙ СИСТЕМЕ РЕГИОНА ПО РИСКУ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ И КОМФОРТНОСТИ ПРОЖИВАНИЯ НА ОСНОВЕ Г ИС-ТЕХНОЛОГИЙ

Специальность. 05.13 01 - Системный анализ, управление

и обработка информации (технические и медицинские системы)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата медицинских наук

Воронеж - 2008

003450942

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет»

Научный руководитель доктор медицинских наук

Бочоришвили Мераб Леванович

Официальные оппоненты: доктор медицинских наук, профессор

Петросян Сергей Львович;

кандидат медицинских наук Ушакова Валентина Николаевна

Ведущая организация ГОУ ВПО «Воронежская государственная

медицинская академия им. Н Н. Бурденко»

Защита состоится «14» ноября 2008 г. в 1400 часов в конференц-зале на заседании диссертационного совета Д 212.037.02 ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» по адресу. 394026, г. Воронеж, Московский просп., 14.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет».

«1»

Автореферат разослан « Ц » октября 2008 г.

Ученый секретарь диссертационного совета ^^----------Федорков Е.Д.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Борьба с инфекционными болезнями в контексте сохранения здоровья населения России всегда была и остается одним из приоритетных направлений социальной политики нашего государства. В связи с этим в системе оказания медицинской помощи по инфекционным заболеваниям возникает задача, связанная с улучшением обслуживания населения, страдающих инфекционными заболеваниями, совершенствованием амбулаторного и клинического обеспечения, внедрением в клиническую практику высоких медицинских технологий

Одним из определяющих условий рационального управления медицинской помощью при инфекционных заболеваниях является информационное обеспечение процесса управления, поиск, сбор, накопление и переработка необходимой информации, выработка рекомендаций для формирования программы лечебно-профилактических мероприятий в условиях ограниченных ресурсов.

Использование мониторинговых подходов для анализа качества медицинского обслуживания населения требует совершенствования информационного обеспечения, ориентированного на развитие системы здравоохранения, что, в свою очередь, поставило задачу получения качественной и достоверной информации и разработки процедуры ее использования. Особое значение при этом имеют методы прогнозирования показателей системы здравоохранения и принятия решений по территориально распределенным данным на основе гео-инфрмационных технологий

Таким образом, актуальность темы исследования обусловлена необходимостью разработки принципов формирования системы прогнозирования изменений в инфекционной заболеваемости, рационального управления лечебно-профилактической деятельностью инфекционной службы в территориально распределенной системе региона на базе современных информационных и медицинских технологий.

Работа выполнена в соответствии с региональной программой администрации Липецкой области «Здоровье» и в соответствии с основными научными направлениями ГОУ ВПО « Воронежский государственный технический университет» «Биомедкибернетика и компьютеризация в медицине» и «Проблемно-ориентированные системы управления».

Цель и задачи исследования. Целью исследования являются анализ состояния и прогнозирование развития инфекционной заболеваемости в территори-

ально распределенной системе региона на основе информационного мониторинга, моделирования и ГИС-технологий и разработка методов рационального управления региональной системой медицинской помощи инфекционным больным.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи:

сформировать медицинский мониторинг инфекционной заболеваемости населения в территориально распределенной системе региона на основе трансформации и визуализации информации по территориальным единицам и нозологическим формам;

осуществить анализ состояния инфекционной заболеваемости в регионе с использованием геоинформационных технологий и статистических методов обработки ретроспективной информации;

исследовать динамику и построить прогностические модели развития инфекционной заболеваемости населения по административно-территориальным единицам региона и нозологическим формам;

получить оценку комфортности проживания населения региона по инфекционной заболеваемости и провести классификацию территориальных единиц по уровню риска заболеваемости;

разработать структуру системы автоматизированного анализа инфекционной заболеваемости и сформировать подход к управлению системой оказания медицинской помощи инфекционным больным в регионе на основе прогноза, риска заболеваемости и визуализации информации.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе используются методы системного анализа, основные положения теории управления, теории вероятностей, математической статистики, методы математического моделирования, ГИС-технологий.

Научная новизна результатов исследования. В работе получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной:

медицинский мониторинг инфекционной заболеваемости по административно-территориальным единицам региона, позволяющий оценивать уровни риска заболеваемости для формирования управленческих лечебно-профилактических мероприятий и распределения ограниченных ресурсов;

прогностические модели и характеристики инфекционной заболеваемости, позволяющие получать прогноз развития заболеваемости и формировать региональную программу по оказанию медицинской помощи инфекционным больным на основе анализа ретроспективной, текущей и прогнозируемой ситуации с принятием управленческих решений по каждой территории региона;

методы оценки комфортности проживания и территорий риска по инфекционной заболеваемости, позволяющие обеспечивать рациональное управление инфекционной службой в территориально распределенной системе региона;

процедура комплексной оценки территорий риска инфекционной заболеваемости, позволяющая обеспечивать рациональное принятие управленческих решений в системе оказания медицинской помощи инфекционным больным региона;

структура и информационное обеспечение автоматизированной системы оценки состояния и прогнозирования развития инфекционной заболеваемости, обеспечивающие рациональное принятие управленческих решений на уровне административных органов управления здравоохранением.

Практическая значимость н результаты внедрения. Разработана методика визуализации информации об инфекционной заболеваемости по нозологическим формам и административным территориям для обработки статистической медицинской информации. Предложенные методы оценки позволяют определять территории риска возникновения инфекционной заболеваемости по ретроспективной информации и в автоматизированном режиме, планировать лечебно-профилактические мероприятия, осуществлять рациональное распределение ограниченных ресурсов как на уровне региона, так и на уровне административно-территориальных единиц.

Материалы работы в виде информационного обеспечения и данных медицинского мониторинга, а также методы анализа состояния и развития инфекционной заболеваемости используются в органах управления здравоохранением Липецкой области, а также в учебном процессе кафедры системного анализа и управления в медицинских системах ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет».

Результаты исследования были использованы при выполнении научно-исследовательской работы Б.5.06 «Теоретические основы геоинформационного статистического анализа и прогнозирования развития территориально распределенных систем».

Апробация работы. Основные положения и научные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях, семинарах и совещаниях: Всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2007, 2008); Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2007, 2008); научно-тематическом семинаре «Проблемно-

ориентированные системы управления» (Воронеж, 2007, 2008); научно-методическом семинаре кафедры «Системный анализ и управление в медицинских системах» ВГТУ (Воронеж, 2007, 2008)

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 13 научных работ, в том числе 4 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, соискателем сформирована база данных для анализа состояния инфекционной заболеваемости в территориально распределенной системе региона, проведен анализ результатов обработки многомерных медицинских данных на основе визуализации, трансформации информации и ГИС-технологий [7, 12]; исследована динамика развития инфекционной заболеваемости по административно-территориальным единицам региона и проведена оценка прогностической модели развития инфекционной заболеваемости по различным нозологическим формам [5, 6]; получена оценка комфортности среды проживания населения по основным нозологическим формам инфекционной заболеваемости [2, 8]; проведена классификация территориальных единиц региона по риску инфекционной заболеваемости населения [4, 13]; обоснованы и предложены методы интеллектуальной поддержки принимаемых решений при управлении медицинской помощью инфекционным больным региона [1, 3, 9, 10, 11]

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и приложения, списка литературы из 123 наименований. Основная часть работы изложена на 145 страницах и содержит 68 рисунков и 54 таблицы.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цель и задачи исследования, изложены основные научные положения, определена практическая значимость, приведены сведения об апробации и внедрении работы.

В первой главе рассматриваются современное состояние проблем инфекционной заболеваемости и принципы использования математических и геоинфомационных методов для анализа состояния инфекционной заболеваемости и повышения эффективности оказания медицинской помощи инфекционным больным в территориально распределенной системе региона.

Вторая глава посвящена анализу состояния инфекционной заболеваемости в территориально распределенной системе региона. На основе трансформации информации и геоинформационной статистики проведен анализ инфекционных заболеваний по территориальным единицам региона

На первом этапе было проведено исследование основных инфекционных заболеваний среди населения Липецкой области: вирусный гепатит А, острый вирусный гепатит В, острый вирусный гепатит С, острые кишечные инфекции, дизентерия, салъмонеллезы, заболеваемость энтеробиозом, брюшной тиф, дифтерия, паротит, краснуха, коклюш, заболеваемость чесоткой и заболеваемость микроспорией. Показатели рассматривались по административным территориям за период с 2002 по 2006 гг.

Соотношения различных форм инфекционных заболеваний за период с 2002 по 2006 год по Липецкой области представлены на рис. 1. Из полученной гистограммы видно, что высокий уровень наблюдается по острым кишечным заболеваниям и заболеваемости энтеробиозом.

■ Вирусный гепатит А □ Острый вирусный гепатит В □ Острый вирусный гепатит С ■ Сумма ОКИ

1 В Дизентерия ИСальмонеллезы ЕЗ Заболеваемость энтеообиеэом □ Брюшной тиф

1 ■ Дифтерия Е Паротит □ Краснуха □ Коклюш

! ■ Заболеваемость чесоткой ■ гзболееземссть микроспорией

Рис. 1. Соотношение инфекционных заболеваний по Липецкой области

Стоит отметить, что если в целом по Липецкой области высокий уровень наблюдается по заболеваемости энтеробиозом, то в городе Липецке превалируют острые кишечные инфекции, также стоит отметить, что на протяжении пяти последних лет на территории Липецкой области не было зафиксировано на одного случая заболеваемости тифом и дифтерией.

При изучении заболеваемости населения в целом, наряду со статистическими методами исследования, целесообразным является применение медико-географических методов. Это обусловлено тем, что одни статистические выводы без учета картографического анализа не всегда раскрывают роль факторов

5

внешней среды в распространении болезней, особенно применительно к конкретным территориям.

Взаимодействие статистического моделирования с картографическим анализом предлагается решать с использованием геоинформационных систем. Применение ГИС-вьювера АгсУ1еад 3.0 позволило более наглядно представить ситуацию по инфекционной заболеваемости в регионе. На рис. 2 в качестве примера представлена картограмма, отражающая классификацию районов Липецкой области по количеству случаев острых кишечных инфекций за период с 2002 по 2006 гг.

Острые кишечные инфекции (на 100 тыс.нас )

|-1 125.51 - 184.66

ЯД 184 66 - 267.74 — 267.74 - 357 05

Рис. 2. Классификация районов Липецкой области по количеству случаев острых кишечных инфекций (средний показатель за 2002-2006 гг.)

Общий результат классификации районов Липецкой области на базе ГИС-технологий по инфекционным заболеваниям приведен в табл. 1.

Таблица 1

Результат ранжирования районов Липецкой области по инфекционным заболе-

ваниям на основе математико-картографического моделирования

Наименование районов я, Яг 1*3 1*4 я, 1*7 я8 1*9 1*10 1*п 1* 12 хя,

Воловский 2 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 15

Грязинский 1 3 3 3 2 2 2 2 3 2 2 3 28

Данковский 3 2 2 3 1 3 2 3 3 2 2 2 28

Добринский 3 3 1 1 1 1 1 2 1 3 2 3 22

Добровский 2 1 3 I 1 3 2 3 1 3 3 3 26

Долгоруковский 3 2 3 2 2 2 1 3 1 3 1 1 24

Елецкий 1 2 2 2 3 2 2 2 1 2 3 3 25

Задонский 3 1 3 3 3 3 2 2 2 1 1 1 25

Измалковский 3 3 2 1 2 2 1 1 2 1 1 1 20

Краснииский 1 3 1 2 2 2 2 1 1 1 2 2 20

Лебедянский 2 3 2 1 1 3 2 1 2 2 2 2 23

Лев- Толстовский 1 2 3 1 2 3 1 1 1 1 1 1 18

Липецкий 1 3 2 3 2" 3 1 2 1 3 3 3 27

Становлянский 1 2 1 3 3 2 2 3 2 1 1 2 23

Тербуиский 1 1 2 2 2 1 1 2 2 1 1 3 19

Усманский 3 3 3 2 1 3 1 3 2 1 2 1 3 27

Хлевенский 2 1 1 1 1 1 2 3 1 1 2 2 18

Чаплыгинский 2 2 3 2 | 2 1 2 1 2 2 2 2 23

где 1 - низкий уровень заболеваемости; 2 - средний уровень заболеваемости, 3 - высокий уровень заболеваемости; 1*| - вирусный гепатит А; Яг - острый вирусный гепатит В, 1*3 - острый вирусный гепатит С; 1*4 - острые кишечные инфекции, Я5 - дизентерия; Л6 -сальмонеллезы; - заболеваемость энтеро-биозом; - паротит, Я? - краснуха; Яю- коклюш, Ли - заболеваемость чесоткой; Я|2 -заболеваемость микроспорией.

Как показывает результат ранжирования, наиболее неблагополучными по основным иифекционным заболеваниям являются Грязинский и Данковский районы, а Воловский - район с наименьшим уровнем инфекционных заболеваний.

На основе отобранных медицинских показателей был сформирован медицинский индекс комфортности территориальных единиц региона К,м, интерпретируемых как интегральные оценки медицинской ситуации относительно выбранных временного интервала и нозологических форм. Формирование индекса комфортности осуществлялось по каждой из рассматриваемых нозологи-

7

ческих форм за интересующий временной интервал, а затем осуществлена их свертка:

1(?=Цк»ит, (!)

где г=1,/; у = ; 2 = 1, Т; / — количество территориальных единиц; Т - рассматриваемый временной интервал (5 лет); 3 - количество рассматриваемых нозологических форм.

В связи с тем, что различные нозологические формы имеют различное значение по их степени важности, предлагается усилить формулу (1) за счет

введения весовых коэффициентов ( ^^ ), учитывающих значимость каждой нозологической формы за определенный год. Следовательно, (1) примет вид:

КМ ¿«р*»., иг. (2)

/=I (=1

Пересчитанные индексы комфортности по территориальным единицам Липецкой области представлены на рис. 3. Положительное значение медицинского индекса комфортности характеризуется высоким уровнем инфекционной заболеваемости, то есть неблагоприятной медицинской ситуацией.

по инфекционным заболеваниям

Из рис. 3 можно сделать вывод, что наиболее благополучная ситуация по инфекционным заболеваниям наблюдается в Измалковском районе, а наихудшая ситуация отмечается в Усманском районе.

Для детальной оценки комфортности проживания за интересующий год предлагается использовать ранжирование административно-территориальных единиц региона на основе весового нормирования медицинских данных. Данную методику целесообразно применять в случае, когда имеет место недостаточность информации, т.е. медицинские данные по районам области представлены всего за один год или меньший временной период.

Для получения нормированных значений воспользуемся формулой

где а"и - нормированный медицинский показатель, аи - значение инфекционной заболеваемости, 1=1,/, _/ = 1,У, У - количество рассматриваемых нозологических форм, / - количество территориальных единиц.

Далее необходимо определить ранговые оценки районов, используя весовое нормирование медицинских показателей по различным нозологическим формам. Ранговые оценки районов получаются путем перемножения весовых коэффициентов нозологических форм в общей структуре инфекционной заболеваемости и результата нормированных значений. Суммирование ранговых оценок позволяет определить итоговый ранг 7?, района. Формула для вычисления итогового рангового значения имеет следующий вид:

где п) - весовой коэффициент инфекционной заболеваемости за определенный период.

Результаты нормирования медицинских показателей инфекционной заболеваемости по районам Липецкой области за 2006 год представлены на рис. 4. Как видно из представленных результатов, наихудшая обстановка по инфекционным заболеваниям в 2006 году зафиксирована в Усманском районе, а наилучшая в Добринском районе. В качестве примера в табл. 2 приведен детальный анализ ранжирования различных нозологических форм инфекционной заболеваемости за 2006 год для Усманского района.

J

(4)

Рис. 4. Ранговые оценки районов Липецкой области по инфекционным заболеваниям за 2006 год

Таблица 2

Результаты ранжирования инфекционных нозологических форм для Усманского района за 2006 год

Нозологическая форма (на 100 тыс. нас.) а, „ а, а" * и> Ранг

Вирусный гепатит А 9,66 0,129 0,00206 10

Острый вирусный гепатит В 11,60 1,000 0,00500 8

Острый вирусный гепатит С 1,90 0,339 0,00068 3

Острые кишечные инфекции 233,80 0,538 0,21783 9

Дизентерия 15,46 0,693 0,00693 13

Сальмонеллезы 5,80 0,088 0,00336 3

Заболеваемость энтеробиозом 927,40 1,000 0,34100 18

Паротит 1,93 0,375 0,00037 2

Краснуха 3,86 0,090 0,00072 3

Коклюш 3,86 0,220 0,00154 4

Заболеваемость чесоткой 48,30 0,408 0,04280 7

Заболеваемость микроспорией 52,16 0,662 0,04107 17

Итого 0,66337 18

Третья глава содержит результаты оценки динамики и прогнозирования развития инфекционной заболеваемости по Липецкой области и административно-территориальным единицам, а также по различным нозологическим формам. Был проведен анализ динамики развития инфекционных заболеваний за период 2002-2006 гг. по г. Липецку и Липецкой области.

Цепные коэффициенты роста Тп,^(У,-У,./)/У,./*J00 в общем случае носят отрицательный характер: для Липецкой области - Т2ооз = - 13,22 %, Тгоо4= + 0,60 %, Т:0о5 = - 13,39 %, Т2006 = - 8,07 %; для города Липецк -Тзоол = - Ю,44 %, 1,004= + 1,20 %, Т2005 = - 4,03 %, Т200(, = - 11,67 %. Базисный прирост Т,г~-(У/ -Уо)/Уо*100 количества больных с инфекционными заболеваниями за последние пять лет составляет: по Липецкой области Тб= - 30,49 %; по Липецку - Т6= - 23,17 %, что характеризует снижение количества больных с инфекционными заболеваниями в целом по области и городу Липецк.

Для построения краткосрочного прогноза была использована модель экспоненциального сглаживания. На рис. 5 представлен результат прогнозирования количества инфекционных заболеваний для Липецкой области. 1700 1600 1500 1400 1300 Ы 1200

ГО

у 1100 Ь 1000

I 900 х 80Q S 700 v 600 I 500 - 400 300 200 100

:

715.9

553,1

634.5

U 2001

2002

2003

2007

2008

2009

2010

2004 2005 2006 Липецка область .......- инфекционные заболевания ..... прогноз

Рис. 5. Краткосрочный прогноз количества инфекционных заболеваний для Липецкой области

Сравнительный анализ исходных данных и результатов прогнозирования по моделям показал, что в среднем ошибка по прогностическим моделям не превышает 10 %.

Сводные данные по прогнозированию различных нозологических форм инфекционных заболеваний по районам Липецкой области на 2007-2009 гг. представлены в табл. 3, где приведено количество районов (процент), в которых наблюдается рост, снижение или колеблемость рассматриваемого заболевания.

Таблица 3

Нозологическая форма Прогноз на 2007-2009 гг.

Рост Снижение Колеблемость (нулевое значение)

Вирусный гепатит А 11 (61,1 %) 6 (33,4 %) 1 (5,5 %)

Острый вирусный гепатит В 4 (22,2 %) 5 (27,8 %) 9 (50,0 %)

Острый вирусный гепатит С 3 (16,7%) 4 (22,2 %) 11 (61,1 %)

Острые кишечные инфекции 9 (50,0 %) 9 (50,0 %) 0

Дизентерия 6 (33,3 %) 10(55,6%) 2(11,1 %)

Сапьмонеллезы 11 (61,1 %) 7 (38,9 %) 0

Заболеваемость энтеробиозом 2(11,1 %) 16(88,9%) 0

Паротит 3 (16,7%) 0 15 (83,3 %)

Краснуха 6 (33,4 %) 8 (44,4 %) 4 (22,2 %)

Коклюш 5 (27,8 %) 1 (5,5 %) 12(66,7%)

Заболеваемость чесоткой 5 (27,8 %) 13 (72,2%) 0

Заболеваемость микроспорией 8 (44,4 %) 10(55,6%) 0

Общее количество инфекционных заболеваний 3(16,7%) 15 (83,3 %) 0

Результаты прогнозирования показывают, что за исключением заболеваемости вирусным гепатитом А, сальмонеллезом и острыми кишечными инфекциями в большинстве районах Липецкой области прогнозируется уменьшение инфекционных заболеваний.

Для классификации районов Липецкой области по инфекционным заболеваниям использовался кластерный анализ, результаты которого приведены в табл. 4, где 1 - класс районов с низким уровнем инфекционных заболеваний; 2 - класс районов со средним уровнем заболеваний, 3 - класс районов с высоким уровнем заболеваний.

Для уточнения и более детального исследования ситуации по инфекционным заболеваниям для Липецкой области применялся дискриминантный анализ, позволяющий при помощи соответствующих дискриминантных классификационных функций распределять объекты, в данном случае районы по классам.

12

Таблица 4

Кластеры районов Липецкой области по инфекционным заболеваниям

№ класса Название районов

1 Добринский, Долгоруковский, Измалковский, Лев-Толстовский, Липецкий, Тербунский

2 Воловский, Грязинский, Данковский, Добровский, Елецкий, Задонский, Краснинский, Лебедянский, Становлянский, Хлевенский, Чап-лыгинский

3 Усманский

В результате проведенного дискиминантного анализа по инфекционным заболеваниям: .V/ - вирусный гепатит А; Х2 - острый вирусный гепатит В; Х3 -острый вирусный гепатит С, Х4 - острые кишечные инфекции; Х5 - дизентерия; Х(, - сальмонеллезы; А'? - заболеваемость энтеробиозом, Хя - паротит; Х9 - краснуха; Х/о - коклюш; Хц - заболеваемость чесоткой; Хп - заболеваемость микроспорией были получены следующие виды дискриминантных функций для каждого класса (Я/ - низкий уровень инфекционных заболеваний (низкий риск заболеваемости); Н2 - средний уровень заболеваемости, Н3 - высокий уровень заболеваемости).

//,= - 50,261 +0,679% + 1,175% +0,348%- 0,001 %+1,667%--0,335%+ 0,139%-2,413%, +0,172%- 3,353%„+0,341 %, т0,326%2,

Я2=- - 118,735 +0,869% + 0,976% -1,727% + 0,019 %+2,571 %--0,804%+ 0,233%-2,750% +0,456%-6,648%Г)+0,917%,- 0,072%2,

Н3= - 443,704 +1,536% +2,196 % +4,343 %- 0,037 %+4,637 % --1,162 %+ 0,488 % -10,3 54 % +0,424 % -9,3 80 %„+0,670 %, + 1,287 *Хп

Значение критерия Уилкса Л=0,00309 стремится к нулю, что говорит о хорошем различии между классами. Значение Р - статистики, связанной с критерием Уилкса, Р (24,10)=7,0773, уровень значимости Р< 0,0014.

Результаты дискриминатного анализа подтвердили общую обстановку по инфекционным заболеваниям среди населения Липецкой области, подтвердив результаты кластерного анализа и распределив районы в три класса, в зависимости от уровня риска развития инфекционных заболеваний в территориально распределенной системе региона

В четвертой главе приведены структура системы автоматизированного анализа инфекционной заболеваемости в регионе и результаты апробации и внедрения при управлении медицинской помощью инфекционным больным

Важным моментом при принятии решений в системе здравоохранения региона является оценка уровня риска инфекционной заболеваемости по административно-территориальным единицам.

В табл. 5 представлены результаты краткосрочного прогнозирования количества инфекционных заболеваний по районам Липецкой области на 2009 год.

Таблица 5

Результаты краткосрочного прогнозирования количества инфекционных

Наименование района У ровень заболеваемости (на 100 тыс. нас )

X, X, .V, х4 X, Хл Х7 Хщ Хч Хи Хп

Воловский 38,7 0 0 221,8 н,з 59,6 1105,8 0 0 0 15,8 14,3

Грязинский 3,2 0,1 0 291,7 10,5 2,5 157,6 0 0,7 3,4 39,9 41.7

Данковский 9,1 0 0 413,2 0,3 34,1 138,4 0 0 0 79,8 8,0

Добринский 15,9 0,5 0 90,9 0,7 0,5 100,3 0 19,5 0 5,6 54,6

Добровский 0 0 0 149,6 0 2,3 373,4 7,5 2,9 0,8 70,4 9,6

Долгоруковский 110,8 0 0 504,6 28,2 11,1 42,5 0 61,6 5,4 4,4 10,8

Елецкий 38,5 0 1 381,8 12,7 10,8 96,8 0 7,4 0 16,9 7,8

Задонский 78,9 0 0,7 613.9 2,1 43,9 318,0 0 1,5 0 35,4 29,5

Измалковский 73,2 0 0 278,0 35,2 37,4 32,7 0 7,5 0 4,6 26,9

Краснинский 6,9 3,4 0 331,9 1.1 42,9 373,4 0 3,2 0 77,6 14,9

Лебедянский 1,2 1,1 3,9 174,6 8,6 72,5 60,0 0 0 3,9 141,0 16,3

Лев- Толстовский 0 4,7 0 141,3 9,2 22.8 423,1 0 0 0 75,1 16,3

Липецкий 0 7,4 0 318,2 15,7 74,1 99,2 0 8,5 17,0 30,6 65.8

Стаиовляиский 9,7 5,5 0 349,4 2,5 22,5 742,9 9,7 34,6 0 1,9 14,1

Тербунский 16,2 0,9 0 159,0 17,2 0,2 83,9 0 4,5 0 38,2 49,8

Усманский 0 16,9 0,3 216,2 9,7 1,2 541,9 3,6 6,9 4,0 43,8 54,3 22,8

Хлевенский 32,7 0 0 160,0 0 19,4 32,5 0 80,2 0 116,9

Чаплыгинский 34,9 10,9 5,4 241,5 1,9 12,3 88,1 0 0 3,0 46,1 14,6

На основе полученных классификационных функций и соответствующих прогнозных значений (табл. 5) были рассчитаны значения классификационных

функций, определяющие риск развития заболеваний: Н (I = 1,3), где 1 - низкая инфекционная заболеваемость, 2 - средняя заболеваемость; 3 - высокая заболеваемость. По максимальному значению Н, определяется вероятность риска инфекционной заболеваемости в целом по району области. Полученные значения классификационных функций представлены в табл. 6.

Таблица 6

Значение классификационных функций по риску развития инфекционной заболеваемости на 2009 год

Район н, н2 Из Номер класса Риск заболеваемости

Воловский 143,42 179,07 173,21 2 средний

Грязинский 6,23 -37,31 -277,86 1 низкий

Данковский -6,36 -24,77 -351,95 1 низкий

Добринский -0,96 -67,84 -287,65 1 низкий

Добровский 7,58 8,51 -294,10 2 средний

Долгоруковский 71,18 56,07 -161,27 1 низкий

Елецкий 16,43 -14,92 -276,27 1 низкий

Задонский 57,88 35,50 -165,96 1 низкий

Измалковский 61,49 23,91 -164,95 1 низкий

Краснинский 29,32 23,77 -227,92 1 низкий

Лебедянский -8,26 -40,04 -365,19 1 низкий

Лев- Толстовский 52,55 60,13 -144,68 2 средний

Липецкий -50,40 -187,38 -454,79 1 низкий

Становлянский 50,12 52,96 -148,02 2 средний

Тербунский 31,94 -3,65 -210,67 1 низкий

Усманский 72,30 54,50 -77,90 1 низкий

Хлевенский 30,89 46,82 -264,41 2 средний

Чаплыгинский 9,59 -45,70 -292,60 1 низкий

Таким образом, как видно из табл. 6, в 2009 году в основном прогнозируется низкий и средний риск распространенности инфекционных заболеваний по районам Липецкой области, так, например, средний риск инфекционных заболеваний в 2009 году прогнозируется в Воловском, Добровском, Лев-Толстовском, Становлянском и Хлевенском районах.

Полученные результаты оценки территорий риска далее используются при оптимизации распределения ограниченных ресурсов в области между административно территориальными единицами региона, так как требуется сбалансировать потребности населения в медицинском обслуживании и источники финансирования, обеспечив устойчивое развитие региональной системы в целом и каждой территориальной единицы в отдельности. Эта задача относится к верхнему уровню управления и реализуется административным органом региона и руководством лечебно-профилактических учреждений. В заключении приводятся основные результаты работы В приложении представлены акты внедрения

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Рассмотрена методика геоинформационной составляющей трансформации информации по организации исследования и моделирования инфекционной заболеваемости в территориально распределенной системе региона.

2. Проведен статистический анализ инфекционных заболеваний по районам Липецкой области на основе визуализации и трансформации информации, который используется для информационной поддержки принятия управленческих решений и оценки развития медицинской ситуации в регионе.

3. Получена классификация территориальных единиц региона по инфекционным заболеваниям с использованием ГИС-технологий. Построены тематические карты по основным нозологическим формам.

4. Предложена методика оценки комфортности территориальных единиц региона, учитывающая пространственно-временные характеристики инфекционных заболеваний в регионе, и проведена ранговая оценка административно-территориальных единиц региона по инфекционной заболеваемости с применением весового нормирования.

5. Проведен статистический анализ динамики инфекционных заболеваний по Липецкой области, который используется для информационной поддержки принятия управленческих решений и оценки развития медицинской ситуации в регионе.

6. Построены прогностические модели методами прямого и адаптивного краткосрочного прогнозирования. Получены прогнозные оценки по основным инфекционным заболеваниям на 2007-2009 гг. для территориальных единиц Липецкой области.

7. Проведена классификация и оценка риска инфекционной заболеваемости по территориальным единицам системы медицинского обслуживания населения на базе кластерного и дискриминантного анализов.

8. Для оптимизации принятия решений для реализации лечебно-профилактических мероприятий разработан метод оценки уровня риска инфекционной заболеваемости по административно-территориальным единицам региона, предложены оптимизационная модель и процедура формирования ресурсного обеспечения медицинской помощи при инфекционных заболеваниях.

9. Разработана структура системы автоматизированного анализа и прогнозирования развития инфекционной заболеваемости в территориально распределенной системе региона для интеллектуализации принятия решений при управлении в системе медицинского обслуживания населения.

10. Результаты работы используются в органах управления здравоохранением Липецкой области, а также в учебном процессе кафедры системного анализа и управления в медицинских системах ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет».

i Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Дмитренко М.А , Сапожникова Н.Г., Шамардина E.H. Методология исследования и информационная поддержка управления территориальными системами здравоохранения // Системный анализ и управление в биомедицинских системах: журнал практической и теоретической биологии и медицины М, 2008 Т.7. №. 1 С. 150-156.

2. Дмитренко М.А., Сапожникова Н Г., Шамардина Е Н. Оценка комфортности проживания населения региона// Системный анализ и управление в биомедицинских системах журнал практической и теоретической биологии и медицины. М., 2008. Т.7. №. 1. С. 264-266.

3. Система управления медицинским обслуживанием населения региона на основе моделей конечных результатов / М.А. Дмитренко, Н.Г. Сапожникова, В.Н. Фролов, E.H. Шамардина // Системный анализ и управление в биомедицинских системах: журнал практической и теоретической биологии и медицины. М, 2008 Т.7. №. 2. С. 482-484.

4. Дмитренко М А , Коровин Е Н , Родионов О В. Методика оценки уровня риска инфекционной заболеваемости в территориально распределенной системе региона // Системный анализ и управление в биомедицинских системах' журнал практической и теоретической биологии и медицины. М., 2008. Т.7. №. 3 С 630-635.

Статьи и материалы конференций

5. Дмитренко М.А., Коровин E.H., Родионов О В. Анализ состояния и прогнозирование развития инфекционных заболеваний в регионе на основе информационного мониторинга // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: труды Всерос конф. Воронеж, 2007. С. 256257.

6 Дмитренко М.А., Коровин E.H., Родионов О В. Построение прогностических моделей для оценки развития инфекционных заболеваний в территориально распределенной системе региона // Интеллектуальные информационные системы труды Всерос. конф Воронеж, 2007. С 205-206.

7. Дмитренко М.А., Коровин E.H., Родионов О В. Исследование состояния инфекционных заболеваний в регионе на основе визуализации и трансформации информации // Управление в социальных и экономических системах: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж. ВГТУ, 2007. С. 104-107.

8 Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е Н. Методы оценки комфортности проживания населения региона // Прикладные задачи моделирования и оптимизации: межвуз. сб. науч. тр Воронеж: ВГТУ. 2007 С. 59-62.

9 Дмитренко М А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е Н. Управление медицинским обслуживанием населения в современных условиях // Высокие тех-

нологии в технике, медицине, экономике и образовании- межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2007. С. 143-145.

10 Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина E.H. Процедура принятия управленческих решений в территориальных системах здравоохранения на основе информационного обеспечения // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: труды Всерос. конф. Воронеж, 2008. С. 150-152.

11. Дмитренко М.А., Сапожникова Н Г., Шамардина Е.Н Повышение эффективности обслуживания населения в региональных территориально распределенных системах здравоохранения // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах' труды Всерос. конф. Воронеж, 2008. С

12 Геоинформационный анализ распространенности инфекционных заболеваний в территориально распределенной системе региона / М JI. Бочори-швили, М.А Дмитренко, E.H. Коровин, О.В. Родионов // Интеллектуальные информационные системы: труды Всерос конф. Воронеж, 2008. С. 164-166.

13. Дмитренко М.А., Коровин E.H., Родионов OB. Классификация районов Липецкой области по инфекционным заболеваниям на основе кластерного и дискриминантного анализа // Интеллектуальные информационные системы: труды Всерос. конф. Воронеж, 2008 С. 157-159.

164-165.

Подписано в печать _10. 2008 Формат 60x84/16. Бумага для множительных аппаратов. Усл. печ. л. 1,0. Тираж 85 экз Заказ № ш ГОУВПО «Воронежский государственный технический университет»

394026 Воронеж, Московский просп., 14

ВВЕДЕНИЕ.

1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ И ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ СИСТЕМЫ ОКАЗАНИЯ МЕДИЦИНСКОЙ ПОМОЩИ В РЕГИОНЕ ПО ЙНФЕКЦИОННЫМ ЗАБОЛЕВАНИЯМ.

1.1. Современное состояние проблем инфекционных заболеваний.

1.2. Методика геоинформационной составляющей трансформации информации и анализа инфекционных заболеваний.

1.3. Цель и задачи исследования.

2. ИССЛЕДОВАНИЕ И ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИИ О СОСТОЯНИИ ИНФЕКЦИОННОЙ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ В РЕГИОНЕ.

2.1. Исследование инфекционной заболеваемости на основе визуализации и трансформации информации

2.2. Анализ состояния инфекционной заболеваемости по территориальным единицам региона на основе ГИС-технологий.

2.3. Оценка комфортности проживания населения административных территорий региона по инфекционным заболеваниям с использованием аддитивного преобразования и весового нормирования данных.

Выводы второй главы.

3. ОЦЕНКА ДИНАМИКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ ИНФЕКЦИОННЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ В РЕГИОНЕ.

3.1. Динамика развития инфекционных заболеваний в регионе.

3.2. Прогностические модели развития инфекционной заболеваемости в регионе.

3.3. Классификация районов и оценка риска возникновения инфекционных заболеваний в регионе.

Выводы третьей главы.

4. ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО АНАЛИЗА ИНФЕКЦИОННОЙ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ В РЕГИОНЕ, РЕЗУЛЬТАТЫ АПРОБАЦИИ И ВНЕДРЕНИЯ.

4.1. Методика информационной поддержки управленческих решений в системе оказания помощи по инфекционным заболеваниям в регионе на основе компьютерных технологий.

4.2. Методика оценки уровня риска инфекционной заболеваемости и распределения ресурсов в системе здравоохранения региона.

Актуальность темы. Борьба с инфекционными болезнями в контексте сохранения здоровья населения России всегда была и остается одним из приоритетных направлений социальной политики нашего государства. В связи с этим в системе оказания медицинской помощи по инфекционным заболеваниям возникает задача, связанная с улучшением обслуживания населения, страдающих инфекционными заболеваниями, совершенствованием амбулаторного и клинического обеспечения, внедрением в клиническую практику высоких медицинских технологий.

Одним из определяющих условий рационального управления медицинской помощью при инфекционных заболеваниях является информационное обеспечение процесса управления, поиск, сбор, накопление и переработку необходимой информации, выработка рекомендаций для формирования программы лечебно-профилактических мероприятий в условиях ограниченных ресурсов.

Использование мониторинговых подходов для анализа качества медицинского обслуживания населения требует совершенствования информационного обеспечения, ориентированного на развитие системы здравоохранения, что, в свою очередь, поставило задачу получения качественной и достоверной информации и разработки процедуры ее использования. Особое значение при этом имеют методы прогнозирования показателей системы здравоохранения и принятия решений по территориально распределенным данным на основе геионфрмационных технологий.

Таким образом, актуальность темы исследования обусловлена необходимостью разработки принципов формирования системы прогнозирования изменений в инфекционной заболеваемости, рационального управления лечебно-профилактической деятельностью инфекционной службы в территориально распределенной системе региона на базе современных информационных и медицинских технологий.

Работа выполнена в соответствии с региональной программой администрации Липецкой области «Здоровье» и в соответствии с основными научными направлениями Воронежского государственного технического университета «Биомедкибернетика и компьютеризация в медицине» и «Проблемно-ориентированные системы управления».

Цель и задачи исследования. Целью исследования является анализ состояния и прогнозирование развития инфекционной заболеваемости в территориально распределенной системе региона на основе информационного мониторинга, моделирования и ГИС-технологий и разработка методов рационального управления региональной системой медицинской помощи инфекционным больным.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи: сформировать медицинский мониторинг инфекционной заболеваемости населения в территориально распределенной системе региона на основе трансформации и визуализации информации по территориальным единицам и нозологическим формам; осуществить анализ состояния инфекционной заболеваемости в регионе с использованием геоинформационных технологий и статистических методов обработки ретроспективной информации; исследовать динамику и построить прогностические модели развития инфекционной заболеваемости населения по административно-территориальным единицам региона и нозологическим формам; получить оценку комфортности проживания населения региона по инфекционной заболеваемости и провести классификацию территориальных единиц по уровню риска заболеваемости; разработать структуру системы автоматизированного анализа инфекционной заболеваемости и сформировать подход к управлению системой оказания медицинской помощи инфекционным больным в регионе на основе прогноза, риска заболеваемости и визуализации информации.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе используются методы системного анализа, основные положения теории управления, теории вероятностей, математической статистики, методы математического моделирования, ГИС-технологий.

Научная новизна результатов исследования. В работе получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной: медицинский мониторинг инфекционной заболеваемости по административно-территориальным единицам региона, позволяющий оценивать уровни риска заболеваемости для формирования управленческих лечебно-профилактических мероприятий и распределения ограниченных ресурсов; прогностические модели и характеристики инфекционной заболеваемости, позволяющие получать прогноз развития заболеваемости и формировать региональную программу по оказанию медицинской помощи инфекционным больным на основе анализа ретроспективной, текущей и прогнозируемой ситуации с принятием управленческих решений по каждой территории региона; методы оценки комфортности проживания и территорий риска по инфекционной заболеваемости, позволяющие обеспечивать рациональное управление инфекционной службой в территориально распределенной системе региона; процедура комплексной оценки территорий риска инфекционной заболеваемости, позволяющая обеспечивать рациональное принятие управленческих решений в системе оказания медицинской помощи инфекционным больным региона; структура и информационное обеспечение автоматизированной системы оценки состояния и прогнозирования развития инфекционной заболеваемости, обеспечивающие рациональное принятие управленческих решений на уровне административных органов управления здравоохранением.

Практическая значимость и результаты внедрения. Разработана методика визуализации информации об инфекционной заболеваемости по нозологическим формам и административным территориям для обработки статистической медицинской информации. Предложенные методы оценки позволяют определять территории риска возникновения инфекционной заболеваемости по ретроспективной информации и в автоматизированном режиме, планировать лечебно-профилактические мероприятия, осуществлять рациональное распределение ограниченных ресурсов, как на уровне региона, так и на уровне административно-территориальных единиц.

Материалы работы в виде информационного обеспечения и данных медицинского мониторинга, а также методы анализа состояния и развития инфекционной заболеваемости используются в органах управления здравоохранением Липецкой области, а также в учебном процессе кафедры системного анализа и управления в медицинских системах Воронежского государственного технического университета.

Результаты исследования были использованы при выполнении научно-исследовательской работы Б.5.06 «Теоретические основы геоинформационного статистического анализа и прогнозирования развития территориально распределенных систем».

Апробация работы. Основные положения и научные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях, семинарах и совещаниях: Всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2007, 2008); Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2007, 2008); научно-тематическом семинаре «Проблемно-ориентированные системы управления» (Воронеж, 2007, 2008); научно-методическом семинаре кафедры «Системный анализ и управление в медицинских системах» ВГТУ (Воронеж, 2007, 2008).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 16 научных работ, в том числе 4 — в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и приложения, списка литературы из 123 наименований, изложена на 145 страницах и содержит 68 рисунков и 54 таблицы.

В ходе работы получены следующие результаты:

1. Рассмотрена методика геоинформационной составляющей транс формации информации по организации исследования и моделирования ин фекционной заболеваемости в территориально распределенной системе ре гиона.2. Проведен статистический анализ инфекционных заболеваний по районам Липецкой области на основе визуализации и трансформации ин формации, который используется для информационной поддержки принятия управленческих решений и оценки развития медицинской ситуации в регио не.3. Получена классификация территориальных единиц региона по ин фекционным заболеваниям с использованием ГИС-технологий. Построены тематические карты по основным нозологическим формам.4. Предложена методика оценки комфортности территориальных еди ниц региона, учитывающая пространственно-временные характеристики ин фекционных заболеваний в регионе и проведена ранговая оценка админист ративно-территориальных единиц региона по инфекционной заболеваемости с применением весового нормирования.5. Проведен статистический анализ динамики инфекционных заболева ний по Липецкой области, который используется для информационной под держки принятия управленческих решений и оценки развития медицинской ситуации в районе.6. Построены прогностические модели методами прямого и адаптивно го краткосрочного прогнозирования. Получены прогнозные оценки по ос новным инфекционным заболеваниям на 2007-2009 гг. для территориальных единиц Липецкой области.7. Проведена классификация и оценка риска инфекционной заболевае мости по территориальным единицам системы медицинского обслуживания населения на базе кластерного и дискриминантного анализов.8. Для оптимизации принятия решений для реализации лечебно профилактических мероприятий разработан метод оценки уровня риска ин фекционной заболеваемости по административно территориальным едини цам региона, предложены оптимизационная модель и процедура формирова ния ресурсного обеспечения медицинской помощи пир инфекционных забо леваниях.9. Разработана структура системы автоматизированного анализа и про гнозирования развития инфекционной заболеваемости в территориально рас пределенной системе региона для интеллектуализации принятия решений при управлении в системе медицинского обслуживания населения. -

10. Результаты работы используются в управлении здравоохранением администрации Липецкой области, а также в учебном процессе кафедры сис темного анализа и управления в медицинских системах Воронежского госу дарственного технического университета.

1. Абрамов Ю.Ф. Картина мира и информация.Иркутск: Изд-во ИГУ, 1988.

2. Автоматизированное рабочее место для статистической обработки данных В.В. Шураков, Д.М. Дайитбеков, С В Мирзохи, С В Ясеновский. М.: Финансыи статистика, 1990.

4. Айвазян А., Енюков И.С,Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика,1983.

5. Акатова Н.А. Географическая информационная система базовая технология муниципальной интегрированной информационной системы Тез.докл.науч.конф.молод.ученых "Реформы в России и проблемы управления-957 Под ред.проф.В.СРумянцева.М.:ГАУ, 1995.

6. Александров В.В., Шнейдеров B.C. Обработка медико- биологических данных наЭВМ. Л.: Медицина, 1984.

7. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1970.

8. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Развитие интеллектуальной системы социально-экономического прогнозирования и принятиярешений в условиях неопределенности//Информационные технологии, №2, 1999.

9. Антонова Г.М. Моделирование процессов для поискарационального решения //Информационные технологии. М., 1999. 11.

10. Архангельский Н.Е., Валуев А., Половников В.А. и др. Экспертные оценкии методология их использования.М.: МЭСИ, 1974.

11. Баевский P.M.*Принципы построения автоматизированных комплексов для оценки состояния здоровья в системе всеобщей диспансеризации населения //Вопросы медицинской электроники.Тагонрог. 1986. 6.

13. Бандурин О.Е., Горкова А.А. Исследование нормативов в планировании, финансировании и стимулировании деятельности учреждений здравоохранения //Сов.мед. 1. 1990.

14. Барвитенко Н.Т., Куролап А., Клепиков О.В. Информационное обеспечение системы регионального медико-экологического мониторинга Вопросы региональн. экологии.Тамбов, 1995.

15. Белешев Д., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки. М.: Экономика, 1986.

16. Беллман Р., Гликсберг И., Гросс О. Некоторые вопросы математической теории процессов управлениям.: ИЛ. 1962.

17. Берлянт A.M., Жалковский Е.А. К концепции развития ГИС в России //ГИС-обозрение. М., 1996. 2.

18. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и адаптация. М., 1974. Вып. 1. 406 с. 1974. Вып. 2.

19. Бородин В.И., Дмитренко Л.Б., Федорков Е.Д. Оптимизация управления медицинским обслуживанием населения. Воронеж, Изд-во ВГТУ. 1999.

20. Венделин А.Г. Подготовка и принятие управленческого решения. М.: Экономика, 1977.

21. Венедиктов Д.Д., Киселев А.С., Петровский A.M. и др. Системное моделирование здравоохранения. 1976. М.: ВНИИМИ, Экспресс-информация,

22. Вишнев С М Основы комплексного прогнозирования. М.: Наука, 1977.

23. Войно-Ясенецкий М.В. Биология и патология инфекционных процессов, М., 1981.

24. Воронин А.И., Коровин Е.Н. Применение новых информационных технологий для решения проблем в медицинских системах Интеллектуальные информационныесистемы: Тр.Всерос. конф. Воронеж, 1999. 4.2.

25. Воронин А.И., Коровин Е.Н. Информационное обеспечение системы поддержки принятия решений в здравоохранении //Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2000.Ч.З.

26. Гаспарян А. Опыт моделирования в решении задач управления здравоохранением //В Междунар. сб. ком. по системному анализу при Президиуме АН СССР. 1983. Вып. 38. 7.

27. Гаспарян А. Принципы и методы оценки эффективности эксплуатации АСУ в медицине издравоохранении. М. 1988.

28. Геловани В.А., Ковригин О.В. Экспертные системы в медицине. М.: Знание, 1987.

29. Геоинформационные системы с дистанционным потоком информации. М.: Изд-во МГУ, 1990.

30. Гохман В.В., Калмыков Д.А. Выбор подходящей ГИС для Вас и Вашей организации//М.:Arc View. №1, 1999.

31. Гохман О.Г. Экспертное оценивание.Воронеж: Изд-во ВГУ, 1991.

32. Грунина Г.С., Деменков Н.П. Решение многокритериальных задач оптимизации и принятия решений в нечеткой постановке //Информационные технологии. М., 1998. 1.

33. Гусейн-Заде СМ., Тикунов B.C. Создание анаморфированных изображений для географических исследований Вестник Московского ун-та. Сер.

35. Давыдовский И.В. Патологическвв анатомии и патогенез болезней человека, T.l, М., 1956.

36. Дмитренко М.А., КоровинЕ.Н.,Родионов О.В. Анализ состояния и прогнозирование развития инфекционных заболеваний в регионе на основе информационного мониторинга Интеллектуализация управления в социальных иэкономических системах: труды Всерос. конф. Воронеж, 2007.

37. Дмитренко М.А., Коровин Е.Н., Родионов О.В. Геоинформационный анализ распространенности инфекционных заболеваний в территориально распределенной системе региона Интеллектуальные информационные системы: труды Всерос. конф. Воронеж, 2008.

38. Дмитренко М.А., Коровин Е.Н., Родионов О.В. Исследование состояния инфекционных заболеваний в регионе на основе визуализации и трансформации информации Управление в социальных и экономических системах: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2007.

39. Дмитренко М.А., Коровин Е.Н., Родионов О.В. Классификация районов Липецкой области по инфекционнымзаболеваниям на основе кластерного и дискриминантного анализа Интеллектуальные информационные системы: труды Всерос. конф. Воронеж, 2008.

40. Дмитренко М.А., Коровин Е.Н., Родионов О.В. Методика оценки уровня риска инфекционнойзаболеваемости в территориально распределенной системе региона Системный анализ и управление в биомедицинских системах: журнал практической и теоретической биологии и медицины. М., 2008. Т.7. №.3.

41. Дмитренко М.А., КоровинЕ.Н.,Родионов О.В. Построениепрогностических моделей для оценки развития инфекционных заболеваний в территориально распределенной системе региона Интеллектуальные информационные системы: труды Всерос. конф. Воронеж, 2007.

42. Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Исследование и управление территориальными системами здравоохранения Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: труды Всерос. конф. Воронеж, 2008.

43. Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Методология исследования и информационная поддержка управления территориальными системами здравоохранения Системный анализ и управление в биомедицинских системах: журнал практической и теоретической биологии и медицины. М.,2008. Т.7. 1.

44. Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Методы исследования и управления территориальными системами Управление в социальных и экономических системах: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2007.

45. Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Методы оценки комфортности проживания населения региона //Прикладные задачи моделирования иоптимизации: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ. 2007.

46. Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Оценка комфортности проживания населения региона //Системный анализ и управление в биомедицинских системах: журнал практической и теоретической биологии имедицины. М.,2008. Т.7. 1.

47. Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Повышение эффективности обслуживнаия населения в региональных территориально распределенных системах здравоохранения Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: труды Всерос. конф. Воронеж, 2008.

48. Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Процедура принятия управленческих решений в территориальных системах здравоохранения на основе информационного обеспечения Интеллектуализация

49. Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Современный подход к управлению медицинским обслуживанием населения Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: труды Всерос. конф. Воронеж, 2008.

50. Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Управление медицинским обслуживанием населения в современных условиях //Высокие технологии в технике, медицине,экономикеи образовании:межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2007.

51. Дюран Н.,Оделл П.Кластерный анализ.М.: Статистика, 1987.

52. Евдокимов Д.В. Оценка деятельности учреждений здравоохранения //Сов.здравоохран. 1990. 2.

53. Заде Л.А. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе //Классификация и кластер Под ред. Ю.И. Журавлева. М.: Мир, 1980.

54. Интеллектуальные системы автоматического управления /Под ред. И.М. Макарова,В.М. Лохина. М.: ФИЗМАТЛИТ,2001.

55. Казаков Ю.Н., Кулибанов B.C., Мовчан Б.С., Федосеев В.А. Социально-экономические условия формированиярегионального комплекса «Здоровье». М.: Наука, 1988.

56. Кант В.И. Математические методы и моделирование в здравоохранении. М.: Медицина, 1987.

57. Карасев А.А. Географические информационные системы// Мир ПК.-1993.-№10.

58. КендэлМ.Временные ряды.М.: Финансыи статистика, 1981.

59. Кини Р.Л. Принятиерешений при многих критериях: предпочтения и замещения.М.: Радио и связь, 1981.

60. Киселев П.Н. Токсикология инфекционных процессов, Л., 1971.

61. Клементьев А.А. Разработка количественных моделей для решения задач управления в здравоохранении. М.: Наука, 1985.

62. Ковалева Л.Н. Многофакторное прогнозирование на основе рядов динамики.М.: Статистика. 1980.

63. Комаров Ю.М., Ермаков С П Системный анализ в планировании и управлении здравоохранением. М.: ЦОЛИУВ, 1980.

64. Коровин Е.Н. Перспективы развития систем компьютерной поддержки принятия решений в здравоохранении //Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: Труды Всерос. конф. Воронеж, 2000.

65. Коровин Е.Н., Родионов О.В., Федорков Е.Д. Алгоритмизация информационной поддержки принятия управленческих решений на основе многовариантного моделирования и прогнозирования в социальной сфере региона: Монография.Воронеж: Воронеж, гос. техн. ун-т, 2002.

66. Коровин Е.Н., Родионов О.В., Федорков Е.Д. Моделирование и прогнозирование дуальных динамических процессов в социальных системах: Монография. Воронеж: Воронеж, гос. техн. ун-т, 2003.

67. Косолапов А.В., Кошкарев А.В. Использование ЭВМ- картографирования для характеристики состояния здоровья населения северных районов СССР //Сов.Здравоохранение. 1986. 8.

68. Кошкарев А.В., Каракин В.П. Региональные геоинформационные системы. М.: Наука, 1987.

69. Кошкарев А.В., Тикунов B.C. Геоинформатика /Под ред. Д.В. Лисицкого. М.: Картгеоцентр, 1993.

71. Ларичев О.И. Объективные модели и субъетивные решения. М.: Наука, 1987.

72. Ларичев О.И., Моргоев В.К. Проблемы, методы и системы извлечения экспертных знаний// АиТ. М., 1991. 6.

73. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений.М.: Наука, 1996.

74. Литвак Б.Г. Экспертная информация.Методы получения и анализа. М.: Радио исвязь, 1982.

75. Лукашин Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. М.: Статистика, 1979.

76. Любарский Ю.А. Интеллектуальные информационные системы. М.:Наука, 1990.

77. Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: ФиС, 1988.

78. Матвеев С Ю Геонформационные системы в Internet: новые возможности управления территориальной инфраструктурой //Информационные технологии. М., 1998. 1 1

79. Медико-экологический паспорт сельского района (метод, рекомендации) /А.П.Айриян, В.Н.Астваццатурян, В.Г.Хачатуров,А.Л.Атабекян. Ереван, 1985.

80. Медицинская география издоровье /Сб. науч. тр. Л.: Наука, 1989.

81. Методика анализа и оптимального управления территориально распределенной медицинской системой на основе геоинформационного моделирования и прогнозирования //Е.Н.,Коровин, О.В. Родионов, В.Н. Фролов, А.В. Фролова Наука производству: Ежемесячный науч.-техн. журнал. М., 2005. 4(84).

82. Методология принятия управленческих решений территориальными административными органами здравоохранения с применением методов интеллектуальной поддержки и трансформации информации на основе ГИС83. Мушик Э.,Мюллер П.Методы принятиятехнических решений. М.: Мир, 1990.

84. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта /Под. ред. Д. А. Поспелова. М: Наука, 1986.

85. Орловский А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, Глав.ред. физ.-мат. лит., 1981.

86. Орловский А. Исчисление свойств и нечеткие множества Нечеткие множества в информатике: Сб.тр. Вып. 21.М.:ВНИИСИ,1988. 3-13.

87. Петухов В.И. Метод автоматизированного районирования для геофизических приложений//Информационныетехнологии. №11, 1998.

88. Покровский В.И. Приобретенный иммунитет и инфекционныйпроцесс,М., 1979.

89. Принципы построения оперативного управления здравоохранения области //Здравоохр. РСФСР. 1989. 8.

90. Рауншебах Г.В., Филиппов О.В. Экспертные оценки в медицине: Науч. обзор. М.: ВНИИМИ, 1983.

91. Родионов О.В., Воронин А.И., Коровин Е.Н. Медицинские информационные системы: Учеб. пособие. Воронеж: Воронеж, гос. техн. ун-т, 2003.

92. Родионов О.В., Коровин Е.Н. Геоинформационные системы: Учеб. пособие. Воронеж: Воронеж, гос. техн. ун-т, 2003.

93. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993.

94. Симанков B.C., Луценко Е.В. Моделирование принятия решений в адаптивных АСУ сложными системами на основе теории информации Информационныетехнологии. М., 1999. 2.

95. Система управления медицинским обслуживанием населения региона на основе моделей конечных результатов /М.А. Дмитренко, Н.Г. Сапожникова, В.Н. Фролов,Е.Н.Шамардина //Системный анализ и управление в биомедицинских системах: журнал практической и теоретической биологии имедицины. М.,2008. Т.7. 2.

96. Статистические модели и многокритериальные задачи принятия решений: Сб.статей /Сост. и науч. ред. Н.Ф.Шахнов. М.: Статистика, 1979.

97. Трахтенгерц Э.А. Генерация, оценка и выбор сценария в системах поддержки принятиярешений //АиТ. М., 1997. 3.

98. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.:СИНТЕГ, 1998.

99. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере. М.: Финансы и статистика, 1995.

100. Управление здравоохранением сельского региона Учеб.-метод. пособ. для орг. здравоохр. Барнаул-Горький, 1989.

101. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: Пер. с англ. Дж.-О. Ким, Ч.У.Мыоллер, У.Р.Клекка и др.; Под. ред. И.С. Енюкова. М.: Финансы истатистика, 1989.

102. Федорков Е.Д. Моделирование и оптимизация дуальных динамических объектов в медицине. Воронеж: Воронеж, гос. техн. ун-т, 1997.

103. Фролов В.Н., Львович Я.Е.,Подвальный Л. Проблема оптимального выбора в прикладных задачах. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1980.

104. Фролов В.Н. Моделирование и оптимизация сложных систем (избранные главы). Воронеж: Воронеж, гос. техн. ун-т, 1997.

105. Цветков В.Я. Геоинформационное моделирование Информационные технологии. М., 1999.№ 3.

106. Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии. М.: Финансы и статистика. 1998.

107. Цветков В.Я. Моделирование в научных исследованиях и проектировании. М.: ГКНТ,ВНТИЦентр, 1991. ПО. ЦикритзисД., Лоховски Ф.Модели данных. М.:Финансы и статистика, 1986.

108. ШалыгинА.С., Палагин Ю.И.Прикладные методы статистического моделирования.Л.: Машиностроение, 1986.

109. Шиган Е.Н. Системный анализ в здравоохранении. М.:ЦОПИУВ, 1982.

110. Янбых Г.Ф., Столяров Б.А. Оптимизация информационновычислительных сетей. М.: Радио и связь, 1987.

111. Cliff А.О., Haggett PP. Atlas of disease distribution. Analitic approaches to epidemiogical data. -Ooxford: Blackwell LTD., 1988.

112. Dietz K. Matheatical models in medicine. Lecture notes on bioatheatics. -1976.-Vol. 1 1 N l

113. Environent and health: Themes in medical geography /Ed/ by R. Akhtar. New Delhi:Ashish Publishing House, 1991.

114. IntroductionsArc View (The Geographic Information System for Everyone). ESRI,Inc.,USA, 1994.

115. IntroductiongAvenue. ESRI,Inc.,USA, 1994.

116. Jackson M.J.,Mason D.S. The development of integrated geoinforation system. -Int. J.Remote Sens. 1986. -Vol. 7. N 6.

117. Miller P.L., Black H.R. Medical plan-analysis by computer: critiquing the pharmacologic anagemment of essential hypertension //Comput. and Biomed. Reserch. 1984.-Vol. 17.

118. Mapprojections. Georeferencing spatial data.ESRI,USA, 1994.

119. Rodionov O.V., Korovin E.N., Sapozhnikova N.G.Analysis of sickness rate in the region on the basis of medical monitoring System analysis and management in biomedical systems: Journal of practical and theoretical biology and medical. Moscow, 2002. Vol. 1.№4. P.356-359.

120. Saaty H.V. A scaling method for priorities in hierarchical structures Journ. Math.Psychology, 1979.