автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.17, диссертация на тему:Обеспечение достоверности контроля медицинских лабораторных инструментальных средств и систем

На правах рукописи

Приходько Юрий Борисович

ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДОСТОВЕРНОСТИ КОНТРОЛЯ МЕДИЦИНСКИХ ЛАБОРАТОРНЫХ ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ СРЕДСТВ И СИСТЕМ

Специальность 05 11 17- Приборы .системы и изделия медицинского назначения

АВТОРЕФЕРАТ Диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Томск-2007

003062730

Работа выполнена в Томском политехническом университете

Научный руководитель доктор технических наук, профессор

Кулешов Валерий Константинович

Официальные оппоненты: доктор техн наук, профессор кафедры ИИТ

Авдеева Диана Константиновна канд. техн наук, профессор ПеккерЯков Семенович

Ведущая организация: Всероссийский научно-исследовательский и

испытательный институт медицинской техники

Защита диссертации состоится 22 мая 2007 г в 15 ч На заседании диссертационного Совета Д 212 269.09 при Томском политехническом университете по адресу г Томск, ул Савиных, 7, Библиотека НИИ интроскопии

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Томского политехнического университета

Автореферат разослан «20» апреля 2007 г

Ученый секретарь ___________

диссертационного Совета 4 - —«—^ б б Винокуров

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность Технология клинических лабораторных исследований содержит три этапа преаналитический, аналитический и постаналитический Качество лабораторных аналитических" исследований в значительной мере зависит от метрологических показателей контрольно-измерительных процедур Несмотря на повсеместное внедрение цифровых измерительных средств, имеющих высокую инструментальную точность, качество конечных результатов лабораторных аналитических исследований веществ и контроля физико-биологических параметров остается недопустимо низким, т к повышение метрологических характеристик отдельных функционально-технологических звеньев в лабораторных исследованиях, не приводит к ожидаемым результатам Так, согласно исследованиям Международной федерации клинической химии, доля «клинически неправильных» результатов при проведении диагностических исследований колеблется в пределах от 17 до 50 процентов Значительная доля недостоверных решений объясняется нечеткостью значений нормативов контролируемых параметров Нормативные пороговые значения в процедуре контроля играют важнейшую связующую роль между актом измерения и принятием решения, те роль системного интерфейса Во многих отраслях научно-практической деятельности, таких как, машиностроение, экология и пр вопросам количественной оценки и прогнозирования достоверности контроля в условиях статистической неопределенности нормативов в последнее время уделяется все возрастающее внимание

С учетом изложенного, актуальность исследований проблемы количественной оценки и прогнозирования достоверности клинических лабораторно - аналитических процессов в условиях статистической неопределенности входных параметров и нечеткости нормативов становится очевидной

Цель работы состоит в разработке метрологического обеспечения процессов клинических лабораторно-аналитических исследований вещества и физико-биологических параметров, в том числе количественного оценивания и прогнозирования достоверности аналитического и постаналитического контроля

Основными задачами в диссертационной работе, в соответствии с поставленной целью, являются следующие

1 Анализ состояния метрологического и инструментального обеспечения аналитических клинических лабораторных исследований

2 Разработка математической модели оценки и прогнозирования ошибок контроля и достоверности аналитических процессов в условиях статистической неопределенности входных параметров

3 Разработка математической модели оценки и прогнозирования достоверности контроля веществ и физико-биологических параметров

лабораторных аналитических исследований в условиях статистической неопределенности нормативов

4 Провести экспериментально-статистические исследования и реализовать компьютерный эксперимент с целью проверки адекватности основной научной гипотезы и модельных предпосылок

Объектом исследования является процесс управления качеством клинических лабораторно-аналитических исследований

Предметом исследования являются механизмы обеспечения метрологической достоверности контроля в аналитических клинических лабораторных исследованиях

По степени изученности задачи диссертационной работы можно отнести к новым исследованиям Имеются разработки по оценке и прогнозированию метрологических показателей как в клинических лабораторных исследований, так и в других областях научно-практической деятельности, но они, как правило, рассматривают не конечный результат контроля объекта с учетом всех факторов, влияющих на достоверность результата, и в частности, статистическую неопределенность нормативных параметров, а оценивают качество отдельных тестовых и измерительных процедур При решении задач диссертации использовались работы ученых, практиков по всеобщему менеджменту качества (TQM), нормативные документы по управлению качеством измерений и контроля, работы по организации лабораторных исследований в лечебно-диагностической деятельности медицинских учреждений Среди работ по исследуемым вопросам следует отметить труды Назаренко Г И, Кишкун А А , Степанова В В , Финченко Е А , Вентцель Е С , Китаева Н Н , Надлера Д, Трахтенгерца Э А , Ларичева О И, Фатхуддинова Р.А, Нейлора К Ансофф И и других авторов В числе работ, рассматривающих метрологичекие аспекты повышения качества контроля и принятия решений следует назвать труды Шейнина А М , Кульсеитова Ж О , Корнева В А и др , а в области разработки методов оптимизации управленческой деятельности работы Моисеева Н Н

Методологическая база и методы исследований Методологической базой диссертационного исследования является системный подход Методика исследований предполагает теоретические и экспериментальные исследования В теоретических исследованиях использованы методы моделирования на базе теории вероятностей и математической статистики, регрессионного и корреляционного анализа и экспертных оценок Экспериментальные исследования опираются на методику пассивного и компьютерного экспериментов Достоверность результатов поддерживалась нормами Государственной системы обеспечения единства измерений и специальными программными средствами статистической обработки

Научная новизна. В ходе исследования были получены следующие результаты, имеющие определенную научную новизну

- разработаны теоретические основы оценки и прогнозирования ошибок контроля в условиях статистической неопределенности входных параметров на аналитическом и постаналитическом этапах лабораторного исследования,

- предложены вероятностная модель количественной оценки и прогнозирования ошибок и достоверности контроля веществ и физико-биологических параметров в процессе аналитических лабораторно-клинических исследований в условиях нечеткости нормативов,

- разработана автокорреляционная модель оценки и прогнозирования качества контроля постаналитического этапа

Практическая ценность результатов работы состоит в возможности использования разработанных математических моделей в программной реализации для прогнозирования метрологической эффективности, как имеющегося, так и вновь разрабатываемого и приобретаемого оборудования в лабораторных исследованиях и лечебно-диагностической деятельности

Реализация результатов. Результаты исследований по теме диссертации нашли применение в деятельности Восточно-Казахстанском Областном медицинском объединении, и в частности, в системе менеджмента качества на базе стандартов ИСО, в проекте технического развития и переоснащения лабораторного комплекса диагностического центра

Апробация работы. Основные положения исследования

апробировались на республиканских и международных научных и научно-практических конференциях Томского Государственного политехнического университета, Новосибирской Государственной Академии экономики и управления, Национальном техническом Университете Украины « Киевский политехнический институт», Восточно-Казахстанского государственного технического университета Диссертация обсуждалась на объединенном заседании профилирующих кафедр ТГПУ, ВКРУ и ВКТУ

Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 печатных работ, из них две монографии, а также одно авторское свидетельство на изобретение и патент Республики Казахстан

Основные положения, выносимые на защиту На публичную защиту выносятся следующие научные положения

- аналитический обзор состояния исследуемой проблемы,

- теоретические основы оценки и прогнозирования ошибок контроля в условиях статистической неопределенности входных параметров на аналитическом и постаналитическом этапах лабораторного исследования,

- математическая модель количественной оценки и прогнозирования достоверности контроля веществ и физико-биологических параметров в процессе аналитических лабораторно-клинических исследований в условиях нечеткости нормативов,

- результаты экспериментально статистических исследований,

- результаты компьютерного моделирования,

- программное обеспечение,

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех разделов и заключения, списка литературы Работа содержит 157 страниц основного текста, 54 рисунка, 23 таблицы Список литературы включает 120 наименований

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цель и задачи исследования, перечислены полученные новые результаты и дано краткое содержание разделов работы

В первом разделе работы приводится анализ метрологических и технологических аспектов аналитических и постаналитических процессов клинических лабораторных исследований, в том числе достоверности процедур контроля вещества и физико-биологических параметров

Показано, что, несмотря на повсеместное внедрение цифровой измерительной медицинской техники, имеющей высокую инструментальную точность, конечная достоверность клинических лабораторных исследований остается недопустимо низкой Значительную долю неправильных решений (недостоверных решений) следует отнести к факторам межэтапной организационной конфликтности и нечеткости нормативных (пороговых) значений контролируемых параметров Пороговые значения в процедуре контроля играют системную связующую роль акта измерения и акта принятия решения, т е роль системно - процессного интерфейса

Отсутствие строгой связи между инструментальной точностью средств измерения и конечной достоверностью результата, подтверждается на примере самого распространенного процесса измерения - артериального давления Тестовые испытания, проведенные Международной федерацией клинической химии показали, что самые современные цифровые приборы контроля артериального давления имеют крайне низкие оценки результирующей точности Одной из причин низкой достоверности контроля, в данном случае, является нечеткость норм предельного артериального давления и некоторыми технологическими факторами

Анализ литературы показал, что внедрение математических методов в технологию лабораторных исследований позволяет осуществлять не только статистическую обработку результатов измерения и строить корректирующие и прогнозные модели, но и разработать математические модели оценки метрологической достоверности аналитических процедур с учетом статистической природы входных факторов воздействия на контрольно-измерительный процесс В известных исследованиях предлагается достоверность оценивать по формуле О = 1- (Рлб + Рнб), при заданных функции плотности распределения контролируемого параметра ^Б), функции плотности распределения погрешности измерения контролируемого параметра ф(8изм), нормативных параметрах контроля Бн и Бв Вероятности ошибок контроля Рлб и Рнб рассчитываются по некоторым предлагаемым формулам, например,

Эп +со

Рлб = Р(А) Р(В)= \(рШу

О Бп-Б]

По аналогичной методике оценивается и вероятность Рнб Использование, приведенных выше выражений позволяет оценивать метрологическую эффективность медицинского оборудования как на стадии проектирования и эксплуатации, так и, что особенно актуально, во время приобретения Данные модели дают возможность исследовать влияние всех факторов и параметров процессов контроля, которые включены в модель, и в частности, оценить влияние законов распределений входных параметров модели, параметров управления, например, нормативов диагностического параметра на результаты контроля Однако, в приведенных моделях оценка достоверности контроля осуществляется при детерминированных нормативных значениях, что не соответствует реальной ситуации и тем самым снижает качество моделей и область их применения

В результате аналитического обзора состояния темы диссертационного исследования, можно сделать следующие выводы увеличение качества метрологического обеспечения отдельных звеньев и этапов клинических лабораторных исследований веществ и физико-биологических параметров вне системно- технологического подхода приводит к существенному увеличению затрат ресурсов без адекватного повышения качества конечного результата, использование математических методов и моделей позволяет в условиях системной автоматизации функциональных процессов получить новое качество клинических лабораторных исследований веществ и физико-биологических параметров, математически обоснованным метрологическим показателем интегрированного качества лабораторных клинических исследований является достоверность контроля, статистическая неопределенность нормативных значений контролируемых параметров в лабораторных клинических исследованиях является одной из главных причин низкой достоверности диагностических и лечебно-технологических решений

Второй раздел посвящен разработке теоретических основ оценки и прогнозированию метрологической достоверности лабораторно-аналитических исследований веществ и контроля физико-биологических диагностических параметров пациента

Определены основные показатели и характеристики, влияющие на достоверность лабораторных исследований и статистических оценок лабораторных аналитических контрольно-измерительных процедур

Показано, что при использовании контрольно-измерительных технологий в лабораторно-аналитических исследованиях возможны две постановки метрологической и технико-экономической задачи оценка достоверности результата при известных статистических законах и параметрах контрольно-измерительных процессов и процедур на базе имеющегося лабораторного оборудования и прогнозирование достоверности и эффективности нового оборудования для решения тех же задач в заданных лабораторных условиях

Обе задачи имеют конечную цель оценки и прогнозирования метрологического качества лабораторных аналитических исследований Оценка и прогнозирование метрологического качества контрольно-измерительных процессов возможна при условии разработки соответствующих математических и имитационных моделей, включающих все существенные факторы и параметры, оказывающие влияние на качество результата

Разработанная модель для указанных целей содержит два алгоритма алгоритм расчета достоверности контроля при детерминированных нормативах и вероятностный алгоритм расчета достоверности при недетерминированных нормативах

Расчетные модели количественного оценивания достоверности исходят из предпосылок, что контролируемый параметр S_ согласно установленным технологическим требованшш не должен выходить за некоторые допустимые нижние и верхние нормативы Sh < S >Sb Поскольку результаты измерения всегда искажены случайными погрешностями, это неизменно приводит к ошибкам контроля, которые могут быть двух видов ошибочное признание «качественного» объекта- «некачественным» и признание «некачественного» объекта -«качественным» Совокупной оценкой качества контроля считается достоверность

Достоверность контроля - зависит от целого ряда факторов, таких как, статистические законы распределения контролируемого параметра, статистические законы распределения погрешности инструментальных средств и метода измерения, величины нормативных значений Во всех известных работах нормативы рассматривались как величины детерминированные В реальных условиях определить точное значение нормативов практически невозможно, что дает основание считать нормативы величиной случайной и возникает задача оценки достоверности контроля с учетом гипотезы случайности нормативов Для четкого алгоригмирования процесс контроля был декомпозирован до событийно-структурного уровня, состоящим из следующих процедур измерение текущего значения контролируемого параметра, сравнение измеренного значения с нормативом, принятие решения о состоянии контролируемого объекта, если значение контролируемого параметра вышло за нормативы, то осуществляются мероприятия по устранению причин появления проблемы

Предполагается, что плотность распределения контролируемого параметра f(S) подчиняется нормальному закону с параметрами Sep и a(s), плотность суммарной случайной погрешности измерения ср(8изм) аппроксимируется нормальным законом с параметрами Бизм и o(s), плотность распределения нормативных значений подчиняется также нормальному закону и имеет следующий аналитический вид

где стп - среднеквадратическое отклонение норматива, Бпср — среднее значение норматива

Модели оценки вероятностей Рнб и Рлб разработаны для однопредельного случая и для допускового В однопредельном случае интервал варьирования норматива разбивается от Бпср - Зап до Япср + Зсп на ш участков Тогда вероятное количество объектов, ошибочно забракованных из всей выборки N , выразиться формулой

т Н1 Ылб = Е N | 0(5п)аЭп 1=0 1л

к 1 А,

2 ^

1

к

1

J

1л = 8пср - Зап + jЛSn, Н1 = йпср - Зегп + ()+1 )А8п

Вероятное количество объектов, пропущенных, для случая необнаруженного брака будет

ш № Ынб = £ N / 6(5)с1£ 1=0 ы

К | »1

Л

2 Л

1

1

17-/е 2 &

\

_йи-&р ЗJ Бш-Бср ,30 + 1)

0!-— - + — , X,--——+ -ти п

Следующим шагом рассматривался случай распределения нормативных значений Бп по нормальному закону, а параметра Б по закону Вейбулла, который, как показали исследования, является не только одним из распространенных среди известных законов, но и наиболее приемлемым законом распределения для целей моделирования Закон Вейбулла-трехпараметрический закон Часто встречающиеся законы, в том числе и нормальный закон, могут рассматриваться в некотором приближении, как частные случаи этого закона

Функция плотности распределения закона Вейбулла имеет следующий

вид

а ,

Б >у,

где а - параметр масштаба, р - параметр формы, у - параметр положения

Общее количество забракованных результатов из выборки N будет

Г Н1 1 к Г /

N /в(5)<15 X ехр _ 1 -ехр -

ч и 3 = 0 а V а )1

Ылб= §(Д№)= 1=0

1 +г3

х —7= I е 2

аср

Для случая необнаруженного брака количество результатов, пропущенных из выборки N. будет

№6= £ 1=0

к

х I )=0

-¡ехр

( Н1 N ВДсВ

I п

1 ( Г

+ п

1

_У_

Р1

-ехр

а

1РТ

+ 3 а<р-№}

У

а

-I)

¡•х

: Л_

2 ¿г

сг<р

Для случая допускового ограничения контролируемого параметра в полученных аналитических выражениях изменяются некоторые арифметические знаки и вероятности увеличиваются вдвое

Все расчетно - аналитические выражения реализованы в виде программных текстов, которые использованы для реализации компьютерного эксперимента При равенстве среднего квадратического норматива нулю, программы могут быть использованы и для детерминированных случаев

Задачей компьютерного эксперимента ставилось исследования общих закономерностей изменения Рлб и Рнб при вариациях всех статистических

характеристик процесса контроля. Компьютерный эксперимент на данном этапе решает в большей степени дескриптивные (познавательные) задачи. Прогностические результаты моделирования для практических целей планируется получить после экспериментально-статистических исследований.

Результаты компьютерного эксперимента интерпретированы в графической и аналитической формах, где в качестве аргумента является относительная погрешности я в viae отношения (chim/cs). Это отношение варьируется в диапазоне от 0.1 до 1.0 при разных значениях нормативов: нижний норматив-Siw - Scp-as; верхний норматив- Shb+os; Snu = Sep- 2crs. SnB=+2as; SnH = Sep- 3as, SnB^-Kias, В «легенде» рисунков эти нормативы обозначены, как ] ,2,3 соответственно.

С целью визуализации общей картины влияния статистической; природы параметров контроля на его достоверность, результаты компьютерного моделирования были представлены в трехмерной интерпретации в осях: РМВ-ось вероятности необнаруженного брака- зависимая переменная; PLR- ось вероятности ложного брака- зависимая переменная; SF SS- ось относительной почетности- независимая переменная; SPBHN- нормативы в долях os.-независимая переменная. Результатов моделирования иллюстрируются рисунками 1 и 2.

ЯП StoiYnr.i-j Ркя <NFW'i'M Я ТА av'COr.l 2-1 I.031-И 8/1Qe*X 1 1 323"у 5.!7"Х*Х "1.5&3*Х"у2.351 W

Рисунок 1 Трехмерная графическая модель результатов машинного моделирования вероятности Рнб

Трехмерная поверхность вероятности Рнб имеет следующую аналитическую регрессионную аппроксимацию:

г= 11.83 +19.4 Х+II.323 У —1132У- 5.17Х2 -4.56 ХУ + 2.35У' Д/1Я удобства графического построения в пакете $ТАТ18Т1СА были использованы ¡следующие обозначения: 1- Рнб;

Х- относительная погрешность (оизм/ок);

V- величина нормативен в долях ок. Регрессионная модель вероятности Рлб имеет следуюший вид:

Ъ= 7.954 + 28.475 X + 8.431 У -5.424Х2- 9.439 КУ + 1.89У3 Полученные регрессионная модели значительно проще в сравнении с вероятностными, несмотря на меньшую точность, тем не менее, могу ч быть рекомендованы для целей визуального прогнозирования при заданных статистических параметрах,

л - /, —; г,-^ л 11 . II ■ - "V- 1 ,1 . ^

Рисунок 2 Трехмерная графическая модель результатов машинного моделирования вероятности Рлб

Постаналитический этап процесса лабораторного контроля физико биологических параметров базируется на контроле артериального давления и его изменении во времени. В процессе статистической обработки результатов эксперимента доминирует гипотеза о независимости элементов вектора выборочных данных, В реальной ситуации, например, в выборке данных мониторинга показателей артериального давления пациента теку шее значение тесно зависит от предыстории. В подобном случае, как показывают предварительные исследования, эффективными статистическими опенками являются автокорреляционные характеристики. Формальная сторона гипотезы о пригодности и эффективности использования автокорреляций в упомянутом выше качестве строится на том, что состояние пациента, в процессе наблюдения контролируется по определенным параметрам, регистрируется в соответствующих документах и является случайным процессом - временным рядом. Автокорреляция - это корреляционная связь между значениями одного и того же случайного процесса Х(1) в моменты времени и 13.

Так гак с увеличением лага число пар значений, по которым рассчитывается коэффициент автокорреляции, уменьшается, в работе принято целесообразным для обеспечения статистической достоверности коэффициентов автокорреляции использовать правило — максимальный лаг должен быть не больше (л/4). Для целей контроля артериального давления

строилась коррелограмма, т е, последовательность коэффициентов автокорреляции уровней первого, второго и т д порядков Анализ автокорреляционной коррелограммы позволяет прогнозировать не только состояние пациента, но и качество «ведения» пациента Если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции первого порядка, исследуемый ряд содержит только тенденцию Если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции порядка т, ряд содержит циклическое колебание с периодичностью т моментов времени Если ни один из коэффициентов автокорреляции не является значимым, можно сделать одно из двух предположений относительно структуры этого ряда либо ряд не содержит тенденции и циклических колебаний, либо ряд содержит сильную нелинейную тенденцию, для выявления которой нужно провести дополнительный анализ Коэффициент автокорреляции уровней и автокорреляционную функцию в работе использовались для выявления во временном ряде не только наличия или отсутствия трендовой и циклической компоненты, но и отклонение текущей контролируемой функции от нормативной в форме среднеквадратического отклонения

Интегральным показателем степени вариации текущего процесса (корреляционной функции) является среднее квадратическое отклонение Для автоматизации процесса мониторинга необходимо иметь аналитическое выражение временной контролируемой автокорреляционной функции

Авторизованная автокорреляционная функция позволит выявить субъективные закономерности, как отдельного «наблюдающего» специалиста, так и группы лиц, участвующих в процессе оказания медицинских услуг, т е оценивается эффект синергии ( эффект коллективного системного результата) Текущие данные, относящиеся к параметрам корреляционной функции, в соответствии с установленным режимом контроля, сравниваются с нормативами и принимается соответственное решение

Третий раздел работы содержит результаты экспериментально-статистических исследований, компьютерной количественной оценки достоверности лабораторно-аналитических тестов веществ и физико-биологических параметров, определенных экспертизой

Методика экспериментальных исследований предполагает проверку точности теоретических предпосылок и результатов моделирования на реальных объектах и процессах В качестве инструментальных измерительных средств были выбраны селективный дискретный анализатор « COBAS INTEGRA 400 plus» и цифровые приборы контроля параметров давления и частоты пульса больного Omron M5-1014860 и Nais EW 285

Селективный дискретный анализатор « COBAS INTEGRA 400 plus» интегрирует 4, измеряющих принципа фотометрический, турбодиметрия, флюоресцентная поляриметрия, ион-селекция Производительность 400 тестов в час В результате экспертного отбора было выбрано 7 наиболее важных, как с клинической, так и технико-экономической точки зрения диагностических

параметров, на примере которых планировалась оценка качества контроля с учетом всех выше перечисленных статистических факторов

Для расчета достоверности контроля параметров были проведены экспериментально-статистические исследования, представленные в таблице 1

Таблица 1

Данные выборочных исследований COBAS INTEGRA 400

Наименование Точность Нормативн Среднее Среднее Досто

контролируемо измерения ые начения арифметичес квадратиче верно

го параметра (%) параметра кое ское сть %

Холестерин 1 5 0-45 54 1 1 89

Билирубин (общий) 1 5 3 4-20 18 34 10 7 92

Билирубин (прямой) 1 5 0-34 2 92 32 98

Тимоловая 8 4-5 34 2 55 85

проба

Белок 1 5 65-85 69 7 7 52 80

АЛТ 1 5 8-40 31 2 37 7 85

Предварительный анализ результатов экспериментальных исследований позволяет выдвинуть гипотезу о распределении исследуемых параметров по закону Вейбулла Для исследования гипотез о законе распределения был использован критерий Пирсона Окончательные результаты исследований показали, что гипотеза о законе Вейбулла параметров, приведенных в таблице с доверительной вероятностью 0 95 не отвергается

Для расчетной оценки достоверности контроля физико-биологических параметров были выбраны параметры артериального давления систолическое и диастолическое давление, так эти параметры входят в число наиболее распространенных и обязательных диагностик

В качестве инструментальных средств контрольным расчетным исследованиям достоверности подверглись приборы Nais EW 285 - измерение давления и пульса на запястье и на предплечье прибором Omron M5-I 014860

Объем выборки параметров давления был выбран равным 400 наблюдений при минимально обоснованном объеме в 120 наблюдений Так как, результирующая выборка формировалась из отдельных малых выборок контрольных замеров давления из разных временных интервалов, то в обязательном порядке осуществлялась оценка однородности выборок с использованием t-критерия Исследования эмпирических данных на предмет выявления закона распределения показали, что наиболее значима гипотеза о законе распределения Вейбулла Нормативы на верхнее и нижнее значения артериального давления были взяты из существующих медицинских регламентов

Контрольная расчетная оценка достоверности указанных инструментальных средств и методик показала, что достоверность контроля прибором Nais EW 285 равна 65% и прибором Omron M5-I 014860 равна 75% Эти результаты согласуются с результатами, полученными Европейской Лигой Гипертонии, что подтверждает точностные качества, разработанных математических моделей и программного обеспечения для целей прогнозирования достоверности контроля

Экспериментальные исследования также показали, что предлагаемая методика может быть использована не только в процессе метрологических разовых наблюдений давления у пациентов, но и в системе автоматизированного мониторинга с использованием автокорреляций в целях оценки качества выполняемых функций как отдельным специалистом, так структурным лабораторным или лечебным подразделением Эти исследования были проведены на примере кардиологического отделения

Согласно существующим рекомендациям и практике наблюдения кардиологических пациентов, в качестве постоянно, контролируемых диагностических показателей его состояния регистрируется артериальное давление и пульс, которые подлежат ежедневному контролю на всем временном интервале наблюдения пациента В принятой методике экспериментальных исследований ставились задачи по выборочным данным контролируемых параметров давления и пульса найти диагностические индикаторы и нормативы для контроля состояния пациента и качества оказания услуг, как отдельным специалистом, так и медицинской структурной единицей В медицинской практике контроль давления и пульса рекомендуется осуществлять в форме ежедневного мониторинга Для указанного эксперимента были выбраны следующие диагностические параметры среднее значение давление в контрольные временные интервалы, среднее квадратическое отклонение и автокорреляционную функцию Так как, пациент находится в режиме исследования определенное время, то давление и частота пульса во времени представляют собой случайный временной ряд Искомые статистические характеристики- среднее и среднее квадратическое также являются функциями времени Физические параметры давление, пульс и автокорреляционная функция данных параметров, являются диагностическими индикаторами

Так как результаты данной работы являются частью автоматизированной системы мониторинга, то нормативные уровни лечебно-диагностических индикаторов, будут подвергаться систематической корректировке в режиме реального времени, т е система будет постоянно «обучаться» по накопленным данным После обработки лабораторных отчетов, историй болезней, температурных листов и карт выбывшего из отделения пациента, была сформирована база данных

На рисунках 3 иллюстрируется временная функции среднего и среднего квадратического отклонения систолического, диастолического давления пациента за период наблюдений На рисунке 4 представлены результаты

расчета автокорреляционной функции на примере данных пульса пациента по результатом наблюдений отдельного врача

В дальнейшем с помощью автокорреляционной функции были найдены тенденции между первым днем наблюдения и последующими днями, что позволило сравнивать лечебно-диагностическую практику конкретного врача, как со всеми врачами, так и с «эталонным» специалистом в условиях исследуемого отделения

В режиме автоматизированного мониторинга процесса контроля качества лечебно-диагностической деятельности медицинского отделения были разработаны нормативы для количественного контроля значения автокорреляционной функции Допусковьш значением автокорреляционного процесса был принят «коридор» в пределах двух сигм от среднего значения функции в каждом контролируемом временном интервале Нормативы также являются функцией времени Для прогнозных корреляционных оценок в реальном масштабе времени необходимо нормативные значения функции автокорреляции, представить в аналитическом виде

Кривые давления и их отклонения

250 200 Й 150

100

50

■4=

Л—ИМ—I—Г I" I

1 3 5 7 9

п II ч 1I" I I

11 13 15 17 19 21 Дни

Отклонение

- Систалическое давление

- Отклонение

- Отклонение

■ Диастолическое давление

- Отклонение

Рисунок 3 Кривые среднего среднеквадратического отклонения давления больного за время наблюдения

Пульсовые тенденции

2 3 4 5 Лаг

6 7 8 9

■а аетсгарр

йрачу) □ Коэф. автокорр общий

оКпзф. автокорр больного

Рисунок 4 Автокорреляционные функции лульса

В результате сглаживания данных автокорреляции полиномом четвертой степени была получена следующая аналитическая регрессионная модель нормативной временной функции:

К(1)= 1,414- 0,53 м 0.15^- 0.0193914 0,000809[4

Данная регрессионная модель в системе автоматизированного мониторинга лечебно-диагностического процесса кардиологического отделения, как персонально по каждому специалисту, так и бригады специалистов дает объективные основания для принятия решений об эффективности и качестве выполняемых функций контролируемых объектов.

Четвертый раздел работы содержит результаты разработки специальною оборудования для дезинфекции растворов и оптимизированы требования к точности дозировки. Оптимизация была осуществлена по экономическому критерию. Конструкция данного оборудования была защищена авторским свидетельством на изобретение.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

Общим результатом работы является дальнейшее развитие теории управления метрологической достоверностью контроля вещества и физико-биологических параметров в лабораторных аналитических и постаналитических исследованиях.

При решении задач исследования получены следующие результаты: Е Разработаны теоретические основы системного подхода к оценке

качества метрологического обеспечения контрольно-измерительных процедур клинических аналитических и постаналитических исследовании веществ и физико-биологических параметров.

2 Разработаны математические модели оценки и прогнозирования достоверности контроля в условиях статистической неопределенности входных условий и нормативных значений контролируемого параметра

3 Приобретение импортного дорогостоящего оборудования особенно в среде вспомогательных процессов, например, дезинфекционных, не оправдывают затрат и ожиданий в части их технико-экономической эффективности без учета системных требований и конкретных условий их эксплуатации Качество вспомогательных процессов обеспечивается оптимизацией требований к технико-экономическим показателям оборудования для данной среды Важными показателями качества процесса преддезинфекционной подготовки и дезинфекции являются точностные и стоимостные соотношения Оптимальная точность при заданной стоимости приготовления химических дезинфекционных растворов лежит в пределах 2 5%-1 0%

4 Математическая модель оценки и прогнозирования качества наблюдений пациентов по физико-биологическим параметрам артериального давления и пульса на базе автокорреляционных функций

5 Экспериментально исследованы статистические характеристики результатов измерения селективного дискретного анализатора « COBAS INTEGRA 400 plus, приборов измерение давления и пульса Nais EW 285 и Omron M5-I 014860

6 На основе экспериментальных статистических данных, разработанных математической модели и программного обеспечения оценена достоверность контроля выборки лабораторных тестов и параметров

7 По результатам исследований можно сделать вывод, что предлагаемое математическое и программное обеспечение может быть использовано для оценки и прогнозирования достоверности самого широкого спектра инструментальных средств, как эксплуатирующихся в лабораторных аналитических исследованиях, так и проектируемых или приобретаемых у сторонних организаций Экспериментальные исследования также показали, что предлагаемая методика может быть использована не только в процессе метрологических разовых наблюдений, но и в системе автоматизированного мониторинга с использованием автокорреляций в целях оценки качества выполняемых функций как отдельным специалистом, так структурным лабораторным или лечебным подразделением

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

1 Приходько Ю Б, Андагулов К Б, Троеглазов А Ф, Корнев В А Опыт использования и перспективы развития информационных технологий в ВК ОМО/Материалы научно-практической конференции,- Усть-Каменогорск 1999

2 Приходько Ю Б, Елефтериади В В, Чуянова Т Н Пульсовая оксисметрия- условие безопасности и рациональной интенсивной терапии критических состояний -Сборник научно-практической конференции, -Усть-Каменогорск, 1999

3 Приходько Ю Б, Корнев В А, Троеглазов А Ф Оптимизация качественных показателей здравоохранения на региональном уровне/Качество-стратегия XXI века Материалы 4-й международной научно-практической конференции - Томск, 2000

4 Приходько Ю Б, А Ф Троеглазов Корнев В А Разработка имитационной модели оценки затрат оказания стационарной медицинской помощи/ Качество- стратегия XXI века Материалы 6-й международной научно-практической конференции -Томск, 2001

5 Приходько Ю Б , А Ф Троеглазов Корнев В А Влияние статистической природы нормативных значений диагностического параметра на качество диагностирования/Известия Томского Политехнического университета/ Том 305, вып 5 -Томск, 2002

6 Приходько Ю Б Модели бизнес-процессов кардиологического отделения/ Качество- стратегия XXI века Материалы 9-й международной научно-практической конференции — Томск, 2004

7 Приходько Ю Б Структурная оптимизация совокупности бизнес-процессов менеджмента качества здравоохранения/ Качество- стратегия XXI века Материалы 9-й международной научно-практической конференции -Томск 2004

8 Корнев В А , Кулешов В К, Приходько Ю Б, Троеглазов А Ф

Модели управления качеством в здравоохранении Научное издание -

Томск Изд-во ТПУ, 2004 - 180 с

9 Приходько Ю Б, Артеменко Т В Система менеджмента качества клинико-диагностических лабораторных исследований/Качество- стратегия XXI века Материалы 10-й международной научно-практической конференции - Томск, 2005

10 Приходько Ю Б ,Садыкова С Т ДСадырбекова А Р Информацирнное обеспечение системы демографического мониторинга ВК региона /3-я международная научно-практическая конференция ученых института прикладного системного анализа Нац технического Университета Украины « Киевский политехнический институт»// Системный анализ и информационные технологии -Киев,2001

11 Приходько Ю Б Проблемы внедрения системы менеджмента качества в здравоохранение восточно-казахстанской области/ Качество- стратегия XXI века Материалы 11-й международной научно-практической конференции -Томск, 2006

12 Приходько Ю Б Контроль качества и дифференцированная оплата труда медицинского персонала - Усть-Каменогорск Изд-во ВКГТУ, 2007 -215 с

13 Сенченко СС, Иванов НА, Приходько ЮБ Устройство для промывания инфекционных игл А С № 1235, 1978

14 Сенченко С С , Иванов Н А Приходько Ю Б Устройство для приготовления и дозирования подачи химических растворов Патент РК на изобретение № 205, 1993

Подписано к печати 12 04 2007 Формат 60x84/16 Бумага «Снегурочка»

Печать RISO Услпечл 1,16 Уч-издл 1,05 _Заказ 121 Тираж 100 экз_

Томский политехнический университет Система менеджмента качества Томского политехнического университета сертифицирована NATIONAL QUALITY ASSURANCE по стандарту ISO 9001 2000

издательство^™ 634050, г Томск, пр Ленина, 30

ВВЕДЕНИЕ

1 Анализ состояния исследуемой проблемы

1.1 Анализ технологических моделей и лабораторно-аналитического обеспечения клинико-диагностической деятельности

1.2 Техническое обеспечение процессов контроля биофизических параметров в клинических лабораторных исследованиях

1.3 Математическое обеспечение клинических лабораторных исследований биофизических параметров

2 Математические модели количественной оценки достоверности лабораторно-аналитических исследований

2.1 Методологические предпосылки и общая методика исследования

2.2 Моделирование качества контроля при распределении случайной погрешности измерений и контролируемого параметра по нормальным законам при детерминированных нормативах

2.3 Влияние статистической природы нормативных значений контролируемого параметра на достоверность результата

2.4 Прогнозирование достоверности мониторинга артериального давления на постаналитическом этапе

2.5 Ранжирование контрольно-измерительных процедур клинических лабораторных аналитических исследований веществ и биофизических параметров

3 Экспериментальные исследования и разработка практических рекомендаций

3.1 Экспериментально-статистические исследования

3.2 Программное обеспечение оценки и прогнозирования достоверности контроля

4 Техническое обеспечение преаналитической подготовки лабораторной медицины

4.1 Экспериментальные исследования устройства для приготовления и дозированной подачи химических растворов

4.2 Оптимизация технико-экономических требований к средствам приготовления дезинфицирующих растворов

4.3 Компьютерное оптимизационное моделирование точности подготовки и дозирования химических дезинфекционных растворов 110 ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ 112 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Актуальность. Одной из причин низкой эффективности результатов реформирования отечественного здравоохранения является недостаточная изученность и научное обоснование моделей управления качеством медицинской помощи и особенно качеством клинических лабораторных исследований. Проблема повышения качества результатов лабораторных анализов актуальна для всей мировой медицинской науки и практики. Неудержимый рост стоимости медицинской помощи без адекватного повышения качества заставило правительства многих стран обратить самое серьезное внимание на эту проблему и резко увеличить финансирование работ в этом направлении. Расходы программ по обеспечению качества медицинской помощи в бюджетах развитых стран и отдельных клиник достигают 25% и имеют заметную тенденцию к дальнейшему неконтролируемому увеличению. Для выхода из сложившейся финансовой ситуации, не поступаясь качеством, остается лишь одна альтернатива -разработка современных технологий, опирающихся на новые организационно- технические принципы, модели и решения.

Эффективной перспективой обеспечения качества может служить, так называемая, индустриальная модель, предлагаемая зарубежными специалистами и широко поддерживаемая отечественными учеными и практиками. Отличие индустриальной модели от профессиональной, базирующейся на высокой квалификации медицинского персонала и бюрократической модели гарантии качества, в которой делается главный упор на внешнем контроле строгого соблюдения стандартов, состоит в том, что клинические лабораторные исследования рассматриваются технологически, по аналогии с промышленным производством. В данной технологии качество обеспечивается системным процессным подходом, в котором воедино связаны методика, техника, информация и «человеческий фактор».

Технологический индустриальный подход в клинических лабораторных исследованиях принято организационно-функционально представлять тремя этапами: преаналитическим, аналитическим и постаналитическим. Качество лабораторных аналитических исследований в значительной мере зависит от метрологических показателей процессов и процедур. Но, несмотря на повсеместное внедрение цифровой измерительной медицинской техники, имеющей высокую инструментальную точность, качество конечных результатов - достоверности в клинических лабораторных исследованиях во многих случаях, как показывает практика остается недопустимо низким, т.к. повышение технических характеристик отдельных функциональных звеньев в лабораторных исследованиях, не приводит к ожидаемым качественным результатам. Так, согласно исследованиям Международной федерации клинической химии, доля «клинически неправильных» результатов при проведении лабораторных исследования колеблется в пределах от 17 до 50 процентов. Значительную долю неправильных решений (недостоверных решений) следует отнести к факторам межэтапной организационной конфликтности и нечеткости нормативных (пороговых) значений контролируемых параметров. Пороговые значения в процедуре контроля играют важнейшую системную связующую роль между актом измерения и принятием решения, т.е. роль системно -процессного интерфейса. Во многих сферах и отраслях научной и практической деятельности, например, в машиностроении, экологии и др. вопросам количественной оценки и прогнозирования достоверности контроля в условиях статистической неопределенности нормативов в последнее время уделяется все возрастающее внимание.

С учетом изложенного и в связи с невозможностью полного описания биологических объектов, высокой вариабельности параметров и размытости их предельных значений актуальность исследований проблемы количественной оценки и прогнозирования достоверности клинических лабораторно - аналитических исследований становится очевидной.

Цель работы разработка метрологического обеспечения систем клинического лабораторного контроля

Основными задачами в диссертационной работе, в соответствии с поставленной целью, являются следующие:

1. Анализ состояния метрологического и инструментального обеспечения аналитических клинических лабораторных исследований.

2. Разработка математической модели оценки и прогнозирования ошибок контроля и достоверности в контрольно-измерительных клинических системах в условиях статистической неопределенности входных параметров.

3. Разработка математической модели оценки и прогнозирования достоверности контроля параметров лабораторных аналитических исследований в условиях статистической неопределенности нормативов.

4. Экспериментально-статистические исследования и реализация компьютерного эксперимента с целью оценки адекватности основной научной гипотезы и модельных предпосылок.

Объектом исследования является процесс контроля в клинико -лабораторных системах.

Предметом исследования является механизм обеспечения метрологической достоверности контроля в клинических лабораторных исследованиях.

По степени изученности задачи диссертационной работы можно отнести к новым. Имеются разработки по оценке и прогнозированию метрологических показателей клинических лабораторных исследований, а также и в других отраслях деятельности, но они, как правило, рассматривают не конечный результат контроля объекта с учетом всех факторов, влияющих на достоверность результата, и в частности, статистическую неопределенность нормативных параметров, а оценивают качество отдельных тестовых и измерительных процедур. При решении задач диссертации использовались работы ученых, практиков по всеобщему менеджменту качества (TQM), нормативные документы по управлению качеством измерений и контроля, работы по организации лабораторных исследований в лечебно-диагностической деятельности медицинских учреждений. Среди работ по исследуемым вопросам следует отметить труды: Назаренко Г.И., Кишкун А.А., Степанова В.В., Финченко Е.А., Вентцель Е.С., Китаева Н.Н., Евланова Л.Г., Надлера Д, Трахтенгерца Э.А., Ларичева О.И, Нейлора К., Ансофф И. и других авторов. В числе работ, рассматривающих метрологичекие аспекты повышения качества измерений и принятия решений следует назвать труды Шейнина A.M., Новицкого П.В., Зографа И.А., Кульсеитова Ж.О., Корнева В.А., Сергеева А.Г. , в области системного анализа и моделирования книгу Моисеева Н.Н., в области статистической обработки информации труды Гмурмана В.Е., Орлова А.И. , Боровикова В.П., Кулешова В.К.

Методологическая база и методы исследований. Методологической базой диссертационного исследования является системный подход. Методика исследований предполагает теоретические и экспериментальные исследования. В теоретических исследованиях использованы методы моделирования на базе теории вероятностей и математической статистики, регрессионного и корреляционного анализа и экспертных оценок. Экспериментальные исследования опираются на методику пассивного и компьютерного эксперимента. Достоверность результатов поддерживалась нормами Государственной системы обеспечения единства измерений и специальными программными средствами статистической обработки.

Научная новизна. В ходе исследования были получены следующие результаты, имеющие определенную научную новизну:

- разработаны теоретические основы оценки и прогнозирования ошибок контроля в условиях статистической неопределенности входных параметров на аналитическом и постаналитическом этапах лабораторного исследования;

- предложены вероятностная модель количественной оценки и прогнозирования ошибок и достоверности контроля биофизических параметров в процессе аналитических лабораторно-клинических исследований в условиях нечеткости нормативов; разработана автокорреляционная модель оперативного функционального контролинга на постаналитическом этапе.

Практическая ценность результатов исследований состоит в возможности использования разработанных математических моделей и прикладного программного обеспечения для прогнозирования метрологической эффективности, как имеющегося, так и вновь разрабатываемого и приобретаемого оборудования в лабораторных исследованиях и лечебно-диагностической деятельности.

Реализация результатов. Результаты исследований по теме диссертации нашли применение в деятельности Восточно-Казахстанском Областном медицинском объединении, и в частности, в системе менеджмента качества на базе стандартов ISO, в проекте технического развития и переоснащения лабораторного комплекса диагностического центра.

Апробация работы. Основные положения исследования апробировались на республиканских и международных научных и научно-практических конференциях: Томского политехнического университета; Новосибирской Государственной Академии экономики и управления; Национальном техническом Университете Украины « Киевский политехнический институт», Восточно-Казахстанского государственного технического университета. Диссертация обсуждалась на объединенном заседании профилирующих кафедр Томского государственного политехнического университета, Восточно-Казахстанского государственного технического университета, Восточно-Казахстанского института экономики и статистики и Восточно-Казахстанского государственного университета.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 печатных работ, из них две монографии, а также одно авторское свидетельство на изобретение и патент Республики Казахстан.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ

Общим результатом работы является дальнейшее развитие теории управления метрологической достоверностью контроля веществ и физико-биологических параметров в лабораторных аналитических и постаналитических исследованиях.

При решении задач исследования получены следующие результаты:

1. Разработаны теоретические основы системного подхода к оценке качества метрологического обеспечения контрольно-измерительных процедур клинических аналитических и постаналитических исследований веществ и физико-биологических параметров.

2. Разработаны математические модели оценки и прогнозирования достоверности контроля в условиях статистической неопределенности входных условий и нормативных значений контролируемого параметра.

3. Разработана математическая модель оценки и прогнозирования качества наблюдений пациентов по физико-биологическим параметрам артериального давления и пульса на базе автокорреляционных функций.

4. Экспериментально исследованы статистические характеристики результатов измерения селективного дискретного анализатора « COBAS INTEGRA 400 plus, приборов измерение давления и пульса Nais EW 285 и OmronM5-I 014860.

5. На основе экспериментальных статистических данных, разработанных математической модели и программного обеспечения оценена достоверность контроля выборки лабораторных тестов и параметров.

6. Приобретение импортного дорогостоящего оборудования особенно в среде вспомогательных процессов, например дезинфекционных, не оправдывают затрат и ожиданий в части их технико-экономической эффективности без учета системных требований и конкретных условий их эксплуатация. Качество вспомогательных процессов обеспечивается оптимизацией требований к технико-экономическим показателям оборудования для данной среды. Важными показателями качества процесса подготовки и дезинфекции являются точностные и стоимостные соотношения. Оптимальная точность при заданной стоимости приготовления химических дезинфекционных растворов лежит в пределах 2.5%-1.0% .

7. Дальнейшее повышения качества вспомогательных процессов возможно за счет сокращения субъективной составляющей в суммарных рисках пациента и учреждения путем внедрения компьютеризированных систем и реализация мониторинга качества на их базе.

8. Предлагаемое математическое и программное обеспечение может быть использовано для оценки и прогнозирования достоверности самого широкого спектра инструментальных средств, как эксплуатирующихся в лабораторных аналитических исследованиях, так и проектируемых или приобретаемых у сторонних организаций. Экспериментальные исследования также показали, что предлагаемая методика может быть использована не только в процессе метрологических разовых наблюдений, но и в системе автоматизированного мониторинга с использованием автокорреляций в целях оценки тенденций процесса лечения и качества выполняемых функций как отдельным специалистом, так структурным лабораторным или лечебным подразделением.

1. Приказ Агентства Республики Казахстан по делам здравоохранения от 14.07.2000 г №439 «О проведении анализа и оценки качества медицинской помощи населению Республики Казахстан».

2. Назаренко Г.И., Кишкун А.А. Управление качеством лабораторных исследований. -М.: «Медицина», 2001.- 350 с.3. «Стандарты и качество» №2,2000 г. стр. 38-40.

3. Окрепилов В.В. Управление качеством .-М.: «Экономика», 1998.-639 с.

4. Анфилатов B.C., и др.Системный анализ в управлении: Учебное пособие. -М.: Финансы и статистика,2002.-368 с.

5. Корнев В.А. Качество диагностирования организационно-технических систем в условиях статистической неопределенности нормативных значений. Материалы 6-й международной научно-практической конференции, « Качество-стратегия 21 века», Томск 2001 г.

6. Корнев В.А., Приходько Ю.Б., Троеглазов А.Ф Влияние статистической природы нормативных значений диагностического параметра на качество диагностирования Печ. Известия Томского Политехнического Университета, том 305, вып. 5

7. Корнев В.А., Кулешов В.К., Приходько Ю.Б., Троеглазов А.Ф. Модели управления качеством в здравоохранении:Научное издание.- Томск:Изд-воТПУ,2004.- 180 с.

8. Мазур И.И., Молдаванов О.И., Шишов В.Н. Инженерная экология. Общий курс: В 2т. Т.1. Теоретические основы инженерной экологии: Учеб. Пособие для втузов/ Под ред. И.И. Мазура. -М.: Высш. шк. 1996,- 637 с.

9. Боровиков В.П., Ивченко Г.И. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде WINDOWS.- М.: Финансы и статистика, 2000. 384 с.

10. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики. -М.: ИНФРА-М, 1998.-412 с.

11. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования. М.: ЮНИТИ, 2003.- 192 с.

12. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: «Высшая школоа», 1997. -474 с.

13. Орлов А.И. Прикладная статистика. Учебник. / А.И.Орлов.- М.: Издательство «Экзамен», 2004. 656 с.15. http:^ig.spb.ru/publications/other/qm/monitoringlostqual.shtml

14. МС ИСО 9000:2000. Пер. с англ. Мн.: Госстандарт РБ. 2000.

15. Лапидус В.А. Всеобщее качество (TQM) в российских компаниях,- М.: « НОВОСТИ», 2000.- 420 с.

16. Шейнин A.M., Кульсеитов Ж.О., Корнев В.А. Уравнение для расчета вероятных ошибок диагноза.//Труды МАДИ вып. 104-М.:, № 7,1975г. -с. 74- 79.

17. Шейнин A.M., Кульсеитов Ж.О., Корнев В.А Установление зон применимости статистического прогнозирования безотказности инструментального диагностирования с учетом погрешности контрольных средств // Труды МАДИ вып.79 -М.,1974.

18. Чернышева Т.И. Метрологическая надежность средств неразрушающего контроля теплофизических свойств материалов и изделий./автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук,- Тамбов, 2002.-21 с.

19. Чухланцева М.М. Метрологическое обеспечение приборов компьютерного инверсионного вольтамперометрического анализа состава веществ. /Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук.-Томск, 2002.- 23 с.

20. Новицкий П.В., Зограф И.А. Оценка погрешностей результатов измерений.-2-е изд., перераб. И доп. — Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. Отд-ние, 1991. — 304 с.

21. Короткое В.П., Тайц Б.А. Основы метрологии и теории точности измерительных устройств. —М.: Издательство стандартов, 1978. — 352 с.

22. Дмитриев А.К. Копкин Е.В. Методика оценки достоверности проверок при многоальтернативном контроле./Военный инженерно-космический университетим. А.Ф. Можайского. Филиал Военного университета ПВО.-Inftech. webservis.ru

23. Киндеев Е.А. Определение погрешности средств измерения по заданной достоверности диагностирования и при известном поле рассеяния параметра.-Владимир, Владимирский государственный университет, 2004.

24. Крамер Г. Математические методы статистики / Пер. с англ. / 2-е изд. М.: Мир, 1975.-648 с.

25. Сергеев А.Г. Точность и достоверность диагностики автомобиля. — М.: Транспорт, 1980.- 192 с.

26. Корнев В.А. Влияние нестационарности процесса топливоподачи в дизельный двигатель на достоверность диагностирования/Сб.научных трудов КазГУ математическое моделирование нестационарных процессов.- Алма-Ата, КазГу, 1988.-122-127.

27. Сибирцев В.А. Основы теории измерения экономических процессов.-Новосибирск: НГАЭиУ, 1997.-268 с.

28. Карпов А.В. Психология принятия управленческих решений. -М.: Юристь, 1998.- 440 с.

29. ЗЬКамероу Дж., Баргер Н., Кирби JI. Ваш психологический тип и стиль работы.- Пер. с англ. А. Багрянцевой.-М.: Изд-во Института Психотерапии, 2001.-224 с.

30. Князевская Н.В., Князевский B.C. Принятие рисковых решений в экономике и бизнесе.-М.: Контур, 1998.- 160 с.

31. Грачева М.В. Анализ проектных рисков.-М.: Финстатинформ, 1999.-216 с.

32. Ременников В.В. Разработка управленческих решений.:Учебное пособие для вузов.-М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.- 140 с.

33. Смирнов Э.А. Разработка управленческих решений. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.-271 с.

34. Цыгичко В.Н. Руководителю о принятии решений.М.: ИНФРА, 1996 272 с.

35. Михайлов В.И. Как принимать решения.- Санкт-Петербург.: ООО «Химера», 1999.- 200 с.

36. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. М.: Логос, 2000.-296 с. 39.Эддоус М., Стэнсфилд Р. Методы принятия решений.-М.:Аудит, 1997.-590 с.

37. Смирнов Э.А. Управленческие решения.-М.: ИНФРА-М,2001.- 264 с.

38. Малашихина Н.Н., Белокрылова О.С. Риск-менеджмент. -Ростов-на-Дону, 2004.-310 с.

39. Хохлов Н.В. Управление риском: Учеб. пособие для вузов. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999.-239 с.

40. Чернов В.А. Анализ коммерческого риска. -М.: Финисы и статистика, 1998. -128 с.

41. Вентцель Е.С. Теория вероятностей:Учебник для вузов.-М.: Высшая школа, 2002,—575 с.

42. AssuranceThe Joint Commission on Accreditation of Healthcare Organizations. 1988.875 North Michigan Avenue, Chicago, Illinois 60611-1845.4 б. Гольдштейн Г.Я. Основы менеджмента: Конспект лекций. Таганрог, ТРТУ, 1995.- 151 с.

43. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения.- М.: «Наука», 1987.-140 с.

44. Вентцель Е.С. Исследование операций:задачи,принципы,методологии.-М.: Наука, 1988.-208 с.4 9. Вероятностное прогнозирование в деятельности человека / Под ред. И.М.Фейгенберга, Г.Е.Журавлева. М.: Наука, 1977. 391 с.

45. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: СИНТЕГ, 1998.-376 с.

46. Трахтенгерц Э.А. Субъективность в компьютерной поддержке управленческих решений. М.: СИНТЕГ, 2001.- 256 с.

47. Ойхман Е.Г. Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса: Реинжиниринг организаций и информационные технологии. М.: Финансы и статистика, 1997

48. Надлер Д, Шозо X. Мышление прорыва.- Минск.: ООО « Попурри», 1999. -496 с.

49. Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных компьютерах.- М.: Финансы и статистика, 1990.-314 с.

50. Романов А.Н., Одинцов Б.Е. Советующие информационные системы в экономике. Учеб. пособие для вузов.- М.: ЮНИТИ, 2000.- 487 с. 56.0динцов Б.Е. Проектирование экономических экспертных систем: Учебн. пособие для вузов.-М.: Компьютер, ЮНИТИ, 1996.-166 с.

51. Любарский Ю.А. Интеллектуальные информационные системы.-М.: Наука, 1980.-232 с.

52. Левин Р. и др. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике.-М.: Финансы и статистика, 1990.-239 с.

53. Моисеев Н.Н Математика ставит эксперимент. М.: Наука, 1979.- 224 с.

54. Терехов Л.Л. Экономико математические методы. -М.: Статистика, 1972. -358 с.

55. Беляев Л.С. Решение сложных оптимизационных задач в условиях неопределенности. Новосибирск: Наука, 1978. 128 с.

56. Юдин Д.Б., Юдин А.Д. Экстремальные модели в экономике. М.: Экономика, 1979. 288 с.

57. Трояновский В.М. Математическое моделирование в менеджменте. Учебное пособие.-М.: Издательство РДЛ, 2000.- 256 с.

58. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике.Учебное пособие.- М.:Финансы и статистика, 2001.-359 с.

59. Варфоломеев В.И. Алгоритмическое моделирование элементов экономических систем.-М.: Финансы и статистика, 2000.-208 с.

60. Берзин Е.А. Оптимальное распределение ресурсов и элементы синтеза систем / Под ред. Е.В.Золотова. М.: Сов. радио, 1974. 304 с.

61. Макино Т., Охаси М., Докэ X., Макино К. Контроль качества с помощью персональных компьютеров-М.: Машиностроение, 1991.-224 с.

62. Клейнен Д. Статистические методы в имитационном моделировании.- М.: Наука, 1978.-221 с.

63. Боровиков В.П., Ивченко Г.И. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде WINDOWS.- М.: Финансы и статистика, 2000. 384 с.

64. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики. -М.: ИНФРА-М, 1998.-412 с.

65. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования. М.: ЮНИТИ, 2003.-192 с.

66. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: «Высшая школоа», 1997. -^474 с.

67. Юдицкий С.А. Сценарный подход к моделированию поведения бизнес-систем.-М.: СИНТЕГ, 2001.-112 с.

68. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере. -М.: ИНФРА-М, 1998, 514 с.

69. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. -М.: Высшая школа, 1998.-319 с.

70. Елисеева И.И., и др. Теория статистики с основами теории вероятностей.-М.: ЮНИТИ-ДАНА,2001.-446 с.

71. Нейлор Т Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем.-М.: Мир, 1975.-490 с.

72. Боровиков В.П., Ивченко Г.И. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде WINDOWS.-M.: Финансы и статистика, 2000.-384 с.

73. Алексеев JI.A., Кулешов В.К. Статистические методы обеспечения качества: учебное пособие. Томск: Изд-во ТПУ, 2006. - 120 с.

74. Справочник по надежности, том 1/перевод с английского Епишина Ю.Г., Смиренина Б.А./ Под ред. Левина Б.Р.-М.: Мир, 1969.-326 с.

75. Китаев Н.Н. Групповые экспертные оценки.- М.: Знание, 1975.-58 с.

76. Евланов Л.Г., Кутузов В.А. Экспертные оценки в управлении.- М.: Экономика, 1978.-129 с.

77. Орлов А.И. Статистика объектов нечисловой природы и экспертные оценки. В сб."Экспертные оценки. Вопросы кибернетики, вып.58". - М.: Научный Совет АН СССР по комплексной проблеме "Кибернетика"., 1979, с. 17-33.

78. Орлов А.И. Проверка согласованности мнений экспертов в модели независимых парных сравнений. В сб.: Экспертные оценки в системном анализе. Труды ВНИИСИ, 1979, вып.4." - М.: ВНИИСИ, 1979, с.37-46.

79. Игнатьева А.В., Максимцов М.М. Исследование систем управления. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. - 157 с.

80. Гвишиани Д.М. Организация и управление. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 1998.-332 с.

81. Друкер П. Эффективное управление-М.: ФАИР-ПРЕСС, 2002.-288 с.

82. Дьяченко В. Г. Проект реформирования системы здравоохранения . Экспертиза качества медицинской помощи . м.: Проект №: 110-0004,1996- 182 с.

83. Ушакова Г.Н., Панкина О.А Некоторые аспекты терминологии при оценке качества медицинской помощи /«Кремлевская медицина. Клинический вестник», №3,2000.

84. Басовский JT.E. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. -М.: ИНФРА-М, 1999.-260 с.

85. Черныш Е.А., Молчанов Н.П., Новиков А. А., Салтанова Т. А. Прогнозирование и планирование в условиях рынка,- М.: ПРИОР, 1999. 169 с.

86. Стандарты ISO серии 9000 версии 2000 и 1994 годов.

87. Синдеева И.М. Диагностирование и прогнозирование технического состояния авиационного оборудования. -М.: Транспорт, 1984.-191 с,

88. Пархоменко П.П. Основы технической диагностики,- М.: «Энергия», 1976.456 с.

89. Бурцев В.В. Управленческий контроль как система.-Менеджмент в России и за рубежом, №5, 1999 . с 23-27

90. Корнев В.А., Приходько Ю.Б., Троеглазов А.Ф. Индикаторы качества медицинских услуг на базе автокорреляций. Материалы 7-й международной научно-практической конференции,« Качество-стратегия 21 века»,Томск 2003г.

91. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ.- М.: Высшая школа, 1989.-367 с.

92. Проблемы методологии системного исследования / под ред. Блауберг И.В., Садовский В.Н., Юдин Э.Г. -М.: Мысль, 1970. -453 с.

93. Найт Ф. Понятия риска и неопределенности//Альманах: теория и история экономических и социальных институтов и систем.-М.: Вып. №5, 1994.-С.23-24.

94. Вендров A.M. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1998. -170 с.

95. Спицнадель В.Н. Системы качества (в соответствии с международными стандартами ISO семейства 9000). Учебное пособие. Санкт-Петербург, издательский дом « Бизнес-пресса», 2000.- 336 с.

96. Корнев В.А., Приходько Ю.Б., Троеглазов А.Ф. Оптимизация качественных показателей здравоохранения на региональном уровне.//Материалы 4-й международной научно-практической конференции, « Качество-стратегия 21 века», Томск 1999 г.

97. Юб.Корнев В.А., Приходько Ю.Б., Троеглазов А.Ф. Разработка имитационной модели оценки затрат оказания стационарной медицинской помощи.//Материалы 6-й международной научно-практической конференции, « Качество-стратегия 21 века», Томск 2001 г. г.

98. Опыт использования и перспективы развития информационных технологий в ВК ОМО. Сборник научно-практической конференции, 1999, г. Усть-Каменогорск.

99. ПО.Мишение А.И. Теория экономических информационных систем.-М.:»Финансы и кредит», 1999.-236 с.

100. Ш.Вейцман В.М. Проектирование экономических информационных систем.-Яр.: МУБиНТ, 2002.-213 с.

101. Методика оценки трудоемкости разработки и сопровождения программных средств. М.:1997.-50с.

102. Методические материалы по управлению рисками проекта Электронный ресурс. / А. А. Артамонов. -http://www.proriskman.narod.ru/index.html.

103. Сенченко С.С., Иванов Н.А, Приходько Ю.Б., Устройство для промывания инфекционных игл. А.С. № 1235, 1978.

104. Сенченко С.С., Иванов Н.А., Приходько Ю.Б. Устройство для приготовления и дозированной подачи химических растворов. Патент РК на изобретение № 205,1993.

105. Приходько Ю.Б., Елефтериади В.В., Чуянова Т.Н. Пульсовая оксисметрия-условие безопасности и рациональной интенсивной терапии критических состояний.-Сборник научно-практической конференции, Усть-Каменогорск, 1999

106. Приходько Ю.Б., А.Ф.Троеглазов Корнев В.А. Влияние статистической природы нормативных значений диагностического параметра на качество диагностирования/Известия Томского Политехнического университета/ Том 305, вып. 5. -Томск, 2002.

107. Приходько Ю.Б. Модели бизнес-процессов кардиологического отделения/ Качество- стратегия XXI века: Материалы 9-й международной научно-практической конференции. Томск, 2004.

108. Приходько Ю.Б. Структурная оптимизация совокупности бизнес-процессов менеджмента качества здравоохранения/ Качество- стратегия XXI века: Материалы 9-й международной научно-практической конференции. -Томск 2004 .

109. Корнев В.А., Кулешов В.К., Приходько Ю.Б., Троеглазов А.Ф.

110. Модели управления качеством в здравоохранении: Научное издание. -Томск: Изд-во ТПУ, 2004.-180 с.

111. Приходько Ю.Б., Артеменко Т.В. Система менеджмента качества клинико-диагностических лабораторных исследований/Качество- стратегия XXI века: Материалы 10-й международной научно-практической конференции. Томск, 2005.

112. Приходько Ю.Б. Проблемы внедрения системы менеджмента качества в здравоохранение восточно-казахстанской области/ Качество- стратегия XXI века: Материалы 11-й международной научно-практической конференции. -Томск, 2006.

113. Приходько Ю.Б. Контроль качества и дифференцированная оплата труда медицинского персонала.- Усть-Каменогорск: Изд-во ВКГТУ, 2007. -215 с.1. УТВЕРЖДАЮ»

114. Председатель комиссии декан ФЭУЗ д.м.н. профессор1. С.М.Хлынин

115. Шефер Л.В. Арынгазина С.Н. Егембердиева К.1. Якушева О.Ю.

116. Составили настоящий акт в том, что результаты диссертационной работы Приходько Ю.Б. внедрены и используются в лечебных учреждения Восточно-Казахстанской области, а именно:

117. Зам. директора департамента здравоохранения ВКО

118. Начальник отдела планирования и оплаты медицинских услуг ДЗ ВКО

119. Начальник отдела гос. закупок ДЗ ВКО1. Секретарь коллегии ДЗ ВКО

120. Гл. специалист ДЗ ВКО по лабораторной службе1. Р.С. Закарьянов1. Л.В. Шефер

121. Троеглазов А.Ф. Мусоров Ю.А. Жуков К.В.

122. Якушева О.Ю. Проскуряков Е.

123. Составили настоящий акт в том, что результаты диссертационной работы Приходько Ю.Б. внедрены и используются в КГКП ВК ОМО, а именно:

124. Разработан и внедрен комплекс программ «Расчет достоверности контроля медицинских лабораторных инструментальных средств».

125. Зам. ген. директора КГКП ВК ОМО Инженер метролог

126. А.Ф. Троеглазов (Л^14^ Ю.А. Мусоров

127. Начальник отдела технического обслуживания

128. Главный специалист ДЗ ВКО по лабораторной службе1. К.В. Жуков1. О.Ю. Якушева

129. Начальник отдела программирования1. Е.А. Проскуряковтт.

130. УТВЕРЖДАЮ» op института Б.Канацинов2006 г.1. АКТо внедрении (использовании) НИР в учебный процесс1. Комиссия в составе:председатель проректор по учебной и методической работе

131. Кабдулшарипов Булат Шарипович, члены комиссии: зав. кафедрой канд. техн. наук, доцент

132. Указанные результаты включены в лекционные и практические занятия по дисциплинам «Теория и практика менеджмента», «Эконометрика», «Математическое моделирование», а также используются при проведении лабораторных работ по указанным дисциплинам.

133. Председатель комиссии подпись ^—У Б.Ш. Кабдулшарипов

134. Начальник учебно-методического управления Кылышканов М.К.;

135. Начальник ОН Гавриленко О.Д.;

136. Завкафедрой ИС Балова Т.Г.;

137. Методика оценки и прогнозирования достоверности контроля в лабораторных исследованиях.

138. Модели оценки качества принятия решений в условиях неопределенности.

139. Начальник учебно-методического управления \ljz0—^ылышканов М.К.; Начальник ОН / Гавриленко О.Д.;

140. Завкафедрой ИС Балова Т.Г.;

141. Председатель учебно-методического совета факультета информационных технологий и энергетики /С^ Чистякова И.В.уегисгр1. Лео 900А

142. СИСТЕМА СЕРТИФИКАЦИИ ГОСТ Р1. РЕГИСТР СИСТЕМ КАЧЕСТВА

143. ОРГАН ПО СЕРТИФИКАЦИИ СИСТЕМ КАЧЕСТВА ФГНУ «НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ ИНТРОСКОПИИ»1. РОСС RU.0001.13HK691. К № 04774

144. СЕРТИФИКАТ СООТВЕТСТВИЯ Выдан

145. ЛАБОРАТОРНОМУ ОТДЕЛУ КГКП «Восточно-Казахстанское областное медицинское объединение»070004, Республика Казахстан, г. Усть-Каменогорск, ул Ауэзова, 26

146. ГОСТ Р ИСО 9001-2001 (ИСО 9001:2000)